基于改进COF-YOLO v8n的油茶果静态与动态检测计数方法

针对自然环境下油茶果存在严重遮挡、近景色、小目标等现象,使用YOLO网络存在检测精度低、漏检现象严重等问题,提出对YOLO v8n网络进行改进。首先使用MPDIOU作为YOLO v8n的损失函数,有效解决因为果实重叠导致的漏检问题;其次调整网络,向其中加入小目标检测层,使网络能够关注小目标油茶以及被树叶遮挡的油茶;最后使用SCConv作为特征提取网络,既能兼顾检测精度又能兼顾检测速度。改进COF-YOLO v8n网络精确率、召回率、平均精度均值分别达到97.7%、97%、99%,比未改进的YOLO v8n分别提高3.2、4.8、2.4个百分点,其中严重遮挡情况下油茶检测精确率、召回率、平均精度均值分别达到95.9%、95%、98.5%,分别比YOLO v8n提高4.0、9.1、4.6个百分点。因此改进后COF-YOLO v8n网络能够明显提高油茶在严重遮挡、近景色、小目标均存在情况下的识别精度,减小油茶的漏检。此外,模型能够实现动、静态输入条件下油茶果计数。动态计数借鉴DeepSORT算法的多目标跟踪思想,将改进后COF-YOLO v8n的识别输出作为DeepSORT的输入,实现油茶果实的追踪计数。所得改进模型具有很好的鲁棒性,且模型简单可以嵌入到边缘设备中,不仅可用于指导自动化采收,还可用于果园产量估计,为果园物流分配提供可靠借鉴。

基于YOLO v8n-seg和改进Strongsort的多目标小鼠跟踪方法

多目标小鼠跟踪是小鼠行为分析的基本任务,是研究社交行为的重要方法。针对传统小鼠跟踪方法存在只能跟踪单只小鼠以及对多目标小鼠跟踪需要对小鼠进行标记从而影响小鼠行为等问题,提出了一种基于实例分割网络YOLO v8n-seg和改进Strongsort相结合的多目标小鼠无标记跟踪方法。使用RGB摄像头采集多目标小鼠的日常行为视频,标注小鼠身体部位分割数据集,对数据集进行增强后训练YOLO v8n-seg实例分割网络,经过测试,模型精确率为97.7%,召回率为98.2%,mAP50为99.2%,单幅图像检测时间为3.5 ms,实现了对小鼠身体部位准确且快速地分割,可以满足Strongsort多目标跟踪算法的检测要求。针对Strongsort算法在多目标小鼠跟踪中存在的跟踪错误问题,对Strongsort做了两点改进:对匹配流程进行改进,将未匹配上目标的轨迹和未匹配上轨迹的目标按欧氏距离进行再次匹配;对卡尔曼滤波进行改进,将卡尔曼滤波中表示小鼠位置和运动状态的小鼠身体轮廓外接矩形框替换为以小鼠身体轮廓质心为中心、对角线为小鼠体宽的正方形框。经测试,改进后Strongsort算法的ID跳变数为14,MOTA为97.698%,IDF1为85.435%,MOTP为75.858%,与原Strongsort相比,ID跳变数减少88%,MOTA提升3.266个百分点,IDF1提升27.778个百分点,与Deepsort、ByteTrack和Ocsort相比,在MOTA和IDF1上均有显著提升,且ID跳变数大幅降低,结果表明改进Strongsort算法可以提高多目标无标记小鼠跟踪的稳定性和准确性,为小鼠社交行为分析提供了一种新的技术途径。

基于ⅢF A/V规范和Avalon系统的大学图书馆视听数据库建设研究

随着中国网络基础设施的不断改善,视听媒体在年轻一代中非常流行,给以文本资源为主的图书馆带来了挑战。本研究旨在探究国内外大学图书馆视听资源数据库建设的现状,借鉴ⅢF规范在图像资源管理方面的成功经验和各种视听保存社区的实践,提出基于ⅢF A/V规范与开源软件的中国大学图书馆视听资源管理方法。通过分析华东师范大学图书馆在视听资源保存、流媒体发布、时间轴气泡注释、转录、视听结构化和开放共享方面的实践,进行实证研究。

基于SAW-YOLO v8n的葡萄幼果轻量化检测方法

葡萄簇幼果果实受背景色、遮挡和光照变化的影响,检测难度大。为了实现对背景色、遮挡和光照变化具有鲁棒性的葡萄簇幼果检测,提出了一种融合随机注意力机制(Shuffle attention,SA)的改进YOLO v8n模型(SAW-YOLO v8n)。通过在YOLO v8n模型的Neck结构中融入SA机制,增强网络多尺度特征融合能力,提升检测目标的特征信息表示,并抑制其他无关信息,提高检测网络检测精度,在不明显增加网络深度和内存开销的情况下,实现了葡萄簇幼果的高效准确检测;采用基于动态非单调聚焦机制的损失(Wise intersection over union loss,Wise-IoU Loss)作为边界框回归损失函数,加速网络收敛并进一步提高模型的准确率。构建了葡萄簇幼果的数据集GGrape,该数据集由3780幅复杂场景下的葡萄簇幼果图像及对应标注文件组成。通过该数据集对SAW-YOLO v8n模型进行训练和测试。测试结果表明,基于SAW-YOLO v8n的葡萄簇幼果检测算法的精度(Precision,P)、召回率(Recall,R)、平均精度均值(Mean average precision,mAP)和F1值分别为92.80%、91.30%、96.10%和92.04%,检测速度为140.85 f/s,模型内存占用量为6.20 MB。与SSD、YOLO v5s、YOLO v6n、YOLO v7-tiny、YOLO v8n等5个轻量化模型相比,其mAP值分别提高16.06%、1.05%、1.48%、0.84%、0.73%,F1值分别提高24.85%、1.43%、1.43%、1.09%、1.60%,模型内存占用量分别降低93.16%、56.94%、37.63%、47.00%、0,是所有模型中最小的,具有明显的轻量化、高精度优势。讨论了不同遮挡程度和光照条件的葡萄幼果检测,结果表明,基于SAW-YOLO v8n的葡萄幼果检测方法能适应不同遮挡和光照变化,具有良好的鲁棒性。结果表明,SAW-YOLO v8n不仅能满足对葡萄簇幼果检测的高精度、高速度、轻量化的要求,且具有较强的鲁棒性和实时性。

基于改进YOLO v5n的舍养绵羊行为识别方法

日常行为是家畜健康状况的重要体现,在传统的行为识别方法中,通常需要人工或者依赖工具对家畜进行观察。为解决以上问题,基于YOLO v5n模型,提出了一种高效的绵羊行为识别方法,利用目标识别算法从羊圈斜上方的视频序列中识别舍养绵羊的进食、躺卧以及站立行为。首先用摄像头采集养殖场中羊群的日常行为图像,构建绵羊行为数据集;其次在YOLO v5n的主干特征提取网络中引入SE注意力机制,增强全局信息交互能力和表达能力,提高检测性能;采用GIoU损失函数,减少训练模型时的计算开销并提升模型收敛速度;最后,在Backbone主干网络中引入GhostConv卷积,有效地减少了模型计算量和参数量。实验结果表明,本研究提出的GS-YOLO v5n目标检测方法参数量仅为1.52×10^(6),相较于原始模型YOLO v5n减少15%;浮点运算量为3.3×10^(9),相较于原始模型减少30%;且平均精度均值达到95.8%,相比于原始模型提高4.6个百分点。改进后模型与当前主流的YOLO系列目标检测模型相比,在大幅减少模型计算量和参数量的同时,检测精度均有较高提升。在边缘设备上进行部署,达到了实时检测要求,可准确快速地对绵羊进行定位并检测。

切向车铣18CrNiMo7-6钢V形缺口表面三维形貌研究

疲劳试样的缺口加工一直是一个亟需解决的难题。提出一种全新的切向车铣加工缺口工艺,通过理论与试验结合的方法探究了切向车铣对V形缺口表面形貌的影响规律。结果表明:在不同的工艺参数下,切向车铣V形缺口底部会呈现出不同的加工纹理方向,提出的理论公式计算出的纹理方向与工件轴线的夹角与实际结果误差很小;缺口底部三维表面粗糙度R_(a)随着铣刀转速n_(c)的升高而减小,随着工件转速n_(w)的升高而变大,随着每齿进给量f_(z)的增加先减小后增大;得到表面粗糙度最优参数组合为n_(c)=6000 r/min,n_(w)=100 r/min,f_(z)=0.0375μm,在此切削参数组合下得到的V形缺口表面粗糙度R_(a)可达到0.075μm。

基于改进YOLO v5n的工厂化育秧田间铺盘装置设计与试验

针对目前工厂化育秧育苗田间铺盘自动化程度低、成本高等问题,设计了一种全自动双边轨道式田间铺盘装置,并配备苗床异常凸起视觉检测模块。首先对铺盘结构工作原理进行分析,之后对铺盘装置满载作业状况进行结构设计、受力分析和仿真分析。为了防止苗床异常凸起导致铺盘时秧盘倾斜,影响炼苗成活率,提出了一种基于CBAM-YOLO v5n的苗床异常凸起目标识别算法,改进后的YOLO v5n算法添加了注意力机制,对苗床异常凸起目标检测准确率、召回率和平均精度均值分别为98.1%、91.7%和94.9%,相对于原模型分别提高1.2、1.7、0.9个百分点。对设计的铺盘样机进行了正交试验,试验结果表明,当铺盘高度为90 mm、铺盘机构转速为550 r/min、铺盘箱平移速度为0.14 m/s时,铺盘成功率最高为96.4%,植入机器视觉模块后,铺盘成功率可达99.3%。设计的铺盘装置可有效降低人工铺盘劳动强度,降低铺盘劳动成本。

改进YOLO v5n的作业人员着装规范性检测方法

为了解决当前作业人员着装规范性(DSOP)检测存在小目标识别率低、环境鲁棒性差等问题。针对DSOP检测中小目标、多重叠、背景复杂等特点,提出基于改进YOLO v5n的算法来实现DSOP检测,首先以E-YOLO架构优化设计提升特征提取和融合效能;其次以Dynamic Head提升多尺度、多视角下DSOP检测精度;最后以OTA和Soft-NMS算法来改善目标堆叠及背景构图复杂的不利影响。实验结果表明:相较YOLO v5n算法,参数量和浮点运算量分别下降31%和16%,精度值提升了0.2%,召回率值提升了1.7%,mAP@0.5:0.95值提升5.9%。可以为各类复杂场景的着装规范性检测提供可行的技术参考。

基于改进YOLOv8n的茶叶嫩稍检测方法

针对名优茶智能采摘中茶叶嫩梢识别精度不足的问题,该研究对YOLOv8n模型进行优化。首先,在主干网络中引入动态蛇形卷积(dynamic snake convolution,DSConv),增强模型对茶叶嫩梢形状信息的捕捉能力;其次,将颈部的路径聚合网络(path aggregation network,PANet)替换为加权双向特征金字塔网络(bi-directional feature pyramid network,BiFPN),强化模型的特征融合效能;最后,在颈部网络的每个C2F模块后增设了无参注意力模块(simple attention module,SimAM),提升模型对茶叶嫩梢的识别关注度。试验结果表明,改进后的模型比原始模型的精确率(precision,P)、召回率(recall,R)、平均精确率均值(mean average precision,m AP)、F1得分(F1 score,F1)分别提升了4.2、2.9、3.7和3.3个百分点,推理速度为42帧/s,模型大小为6.7 MB,满足低算力移动设备的部署条件。与Faster-RCNN、YOLOv5n、YOLOv7n和YOLOv8n目标检测算法相比,该研究提出的改进模型精确率分别高出57.4、4.4、4.7和4.2个百分点,召回率分别高出53.0、3.6、2.8和2.9个百分点,平均精确率均值分别高出58.9、5.0、4.6和3.7个百分点,F1得分分别高出了56.8、3.9、3.7和3.3个百分点,在茶叶嫩梢检测任务中展现出了更高的精确度和更低的漏检率,能够为名优茶的智能采摘提供算法参考。

基于改进YOLO v8n-seg的羊只实例分割方法

羊只实例分割是实现羊只识别和跟踪、行为分析和管理、疾病监测等任务的重要前提。针对规模化羊场复杂养殖环境中,羊只个体存在遮挡、光线昏暗、个体颜色与背景相似等情况所导致的羊只实例错检、漏检问题,提出了一种基于改进YOLO v8n-seg的羊只实例分割方法。以YOLO v8n-seg网络作为基础模型进行羊只个体分割任务,首先,引入Large separable kernel attention模块以增强模型对实例重要特征信息的捕捉能力,提高特征的代表性及模型的鲁棒性;其次,采用超实时语义分割模型DWR-Seg中的Dilation-wise residual模块替换C2f中的Bottleneck模块,以优化模型对网络高层特征的提取能力,扩展模型感受野,增强上下文语义之间的联系,生成带有丰富特征信息的新特征图;最后,引用Dilated reparam block模块对C2f进行二次改进,多次融合从网络高层提取到的特征信息,增强模型对特征的理解能力。试验结果表明,改进后的YOLO v8n-LDD-seg对羊只实例的平均分割精度mAP_(50)达到92.08%,mAP_(50:90)达到66.54%,相较于YOLO v8n-seg,分别提升3.06、3.96个百分点。YOLO v8n-LDD-seg有效提高了羊只个体检测精度,提升了羊只实例分割效果,为复杂养殖环境下羊只实例检测和分割提供了技术支持。

融合Inception V1-CBAM-CNN的轴承剩余寿命预测模型

针对现有的滚动轴承剩余寿命(RUL)预测方法精度低、轴承健康指标(HI)构建困难等问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)并融合Inception V1模块和卷积注意力机制模块(CBAM)的滚动轴承RUL预测模型。首先,在CNN中添加了CBAM机制,并进行了加权处理,在通道和空间维度对重要特征进行了强化,对次要特征进行了抑制,通过添加改进的InceptionV1模块,提高了CNN通道间信息交互水平,全面提取了退化特征;然后,进行了网络优化,采用全局最大池化(GMP)方法对模型进行了简化,采用Dropout和批量归一化(BN)方法,避免了过拟合,提高了精度,且克服了训练时出现的梯度消失问题;最后,对数据进行了处理,将降噪后的信号重组为三维张量,将其作为HI,构建了退化标签,引入了评价指标,采用PHM2012轴承数据集进行了实验验证,在3种工况下将其与深度神经网络(DNN)、CNN方法、结合注意力机制的残差网络方法(ResNet)进行了对比。研究结果表明:该方法在变负载条件下的平均RMSE为0.033,较其他方法的RMSE值分别降低了86%、78%和69%,在预测精度和泛化能力方面具有明显优势。

基于改进YOLO v7-tiny的玉米种质资源雄穗检测方法

针对玉米种质资源遗传多样性丰富导致雄穗大小、形态结构及颜色呈现较大差异,无人机搭载可见光传感器相比地面采集图像分辨率低,以及图像中部分雄穗过小、与背景相似度高、被遮挡、相互交错等情况带来的雄穗检测精度低的问题,提出了一种改进YOLO v7-tiny模型的玉米种质资源雄穗检测方法。该方法通过在YOLO v7-tiny中引入SPD-Conv模块和VanillaBlock模块,以及添加ECA-Net模块的方式,增强模型对雄穗特征的提取能力。利用自建的玉米种质资源雄穗数据集,训练并测试改进模型。结果表明,改进YOLO v7-tiny的平均精度均值为94.6%,相比YOLO v7-tiny提升1.5个百分点,相比同等规模的轻量级模型YOLO v5s、YOLO v8s分别提升1.0、3.1个百分点,显著降低了图像中雄穗漏检及背景误检为雄穗的发生,有效减少了单穗误检为多穗和交错状态下雄穗个数误判的情况。改进YOLO v7-tiny模型内存占用量为17.8 MB,推理速度为231 f/s。本文方法在保证模型轻量化的前提下提升了雄穗检测精度,为玉米种质资源雄穗实时、精准检测提供了技术支撑。

N⁃苯基马来酰亚胺共聚物的合成及对PVC树脂耐热改性效果研究

通过种子乳液聚合结合半连续加料方式,成功聚合出分子结构一致且与聚氯乙烯(PVC)树脂具有良好相容性的聚(N‐苯基马来酰亚胺‐苯乙烯‐丙烯腈)(PNSA)共聚物胶乳,将其与PVC树脂直接复合制备PNSA/PVC复合材料,并对PNAS耐热改性的效果进行评价。结果表明,PNSA纳米胶乳颗粒粒径在155.3~251.5 nm之间,粒径分布均一;PNSA共聚物分子组成呈无规结构,分子结构一致,差示扫描量热曲线呈现单一的玻璃化转变温度(T_(g)),且与PVC树脂具有极佳的相容性;PNSA含量由0升高至50%(质量比,下同)时,复合材料的T_(g)由84.8℃提高到107.2℃,提高了22.4℃,维卡软化温度由71.2℃提高到91.9℃,提高了20.7℃;除耐热性改善以外,复合材料的力学性能也有一定程度的提高,本文的研究有利于PVC应用领域的进一步拓展。

左西孟旦联合心脉隆对冠心病心力衰竭患者血清VEGF、TGF-β、NT-pro BNP检测的分析

目的 研究左西孟旦联合心脉隆治疗冠心病心力衰竭患者的疗效及血管内皮生长因子(vascular endothelial growth factor,VEGF)、转化生长因子-β(transforming growth factor-β,TGF-β)、N末端脑钠肽原(N-terminal probrain natriuretic peptide,NT-proBNP)水平变化。方法 以2018年1月至2020年12月本院收治的80例冠心病致心衰患者为本次研究对象,采取随机数字表法将患者分为2组,40例为对照组接受左西孟旦治疗,40例为观察组接受左西孟旦联合注射用心脉隆治疗,比较两组疗效、心功能及VEGF、TGF-β、NT-proBNP水平。结果 观察组治疗2周后总有效率为92.50%,明显高于对照组治疗2周后的总有效率75.00%(P<0.05);观察组治疗2周后LVEF水平高于对照组,LVDD、LVSD水平均低于对照组(P<0.05);两组治疗2周后LVEF水平高于治疗前,LVDD、LVSD水平均低于治疗前(P<0.05)。观察组治疗2周后VEGF、TGF-β水平高于对照组,NT-proBNP水平低于对照组(P<0.05);两组治疗2周后VEGF、TGF-β水平高于治疗前,NT-proBNP水平均低于治疗前(P<0.05)。结论 经左西孟旦联合心脉隆治疗可较单一应用左西孟旦治疗获得更高的疗效,患者心功能改善更明显,能更有效改善VEGF、TGF-β、NT-proBNP水平。

基于改进YOLOv8n的轻量化茶叶嫩芽检测方法

为解决自然环境下茶叶嫩芽检测场景复杂,模型参数量大无法在嵌入式设备部署等问题,提出一种基于改进YOLOv8n的轻量化茶叶嫩芽检测方法。构建一种MFBNet轻量化骨干网络,引入MBConv模块后大大减少了模型计算量。同时在骨干网中加入CBAM注意力模块,抑制无效信息,提高了模型检测精度;其次引入AKConv模块对VoVGSCSPC结构进行改进,提出全新的AVCStem模块,并将其替换颈部网络的C2f模块,进一步减少模型参数,提升嵌入式设备部署效率;最后采用GSConv模块替换颈部网络结构中的全部Conv模块,帮助模型进行快速计算,提高茶叶嫩芽的检测速率。结果表明,本文提出的模型比YOLOv8n原模型的mAP50和FPS分别提升了3.5%、55.6%,参数量减少了14.3%,且模型鲁棒性强,满足复杂场景下茶叶嫩芽的轻量化快速检测。

基于改进YOLOv8n模型的多品种葡萄簇检测方法

葡萄簇目标的精准检测是实现估产、采摘等作业的前提,现有方法难以实现多品种葡萄簇的轻量化精准检测。为提高复杂自然场景下多品种葡萄簇检测准确性、鲁棒性与泛化性,提出一种基于改进YOLOv8n模型的多品种葡萄簇检测模型ESIC-YOLOv8n,该模型在YOLOv8n的Backbone和Neck网络中分别添加EMA和SA注意力模块,以加强网络的特征提取和多尺度特征融合能力,降低因遮挡或重叠对葡萄簇检测的干扰,提高检测精度和召回率;在Head把CIoU替换成Inner-CIoU,利用辅助框提高重叠目标检测的准确性,从而提升模型整体的检测准确性和泛化性。ESIC-YOLOv8n模型的检测精度为87.00%,召回率为81.60%,mAP为88.90%,F1值为84.21%,较原YOLOv8n模型分别提高1.05%、2.90%、1.48%和2.00%。结果表明,ESIC-YOLOv8n模型具有准确率高、泛化性好、轻量化等优点,可为葡萄产量估计、采摘等研究提供技术支持。

基于改进YOLOv8n的无人机目标检测算法研究

针对低空无人机目标的误检漏检等问题,提出改进YOLOv8n的算法模型ASSM-YOLO。首先,添加小目标检测头并使用AFPN替换原有Neck结构,渐近融合低层与高层特征;其次,引入SA注意力机制增强对无人机目标的感知能力;再次,将主干网络卷积层替换为SPD-Conv,改善卷积过程中特征丢失问题;最后,替换损失函数MPDIoU Loss,优化回归损失计算。在DUT-UAV数据集上的实验表明:ASSM-YOLO算法的平均精度值R_(mAP@0.5)、R_(mAP@0.75)和R_(mAP@0.5∶0.95)结果为92.5%、72.2%和62.9%,较原YOLOv8n网络分别提升了5.9%、8.3%和6.5%,显著提升了无人机目标的检测精度。

基于改进YOLOv8n的变电设备红外图像实例分割算法

变电设备是电网输变电过程的重要组成部分,为保证电网的正常运行,需对变电设备进行故障诊断,红外图像中变电设备的精确分割是故障诊断的关键步骤。针对红外图像复杂场景中变电设备分割时存在的分割精度低和漏分割的问题,提出一种基于改进YOLOv8n的变电设备红外图像实例分割算法。首先设计一种上下文引导的特征增强下采样块替换YOLOv8n中的下采样卷积层,充分利用上下文信息和全局信息,增强模型对复杂场景的理解能力;然后引入可变形卷积重构Backbone中的C2f模块,增强对不规则设备特征的提取能力;最后用Wise-IOUv2对损失函数进行优化,提高模型的泛化性和分类能力。使用变电设备红外图像数据集对该模型进行实验验证,实验结果表明,相较于YOLOv8n基准模型,本文所提方法的mAP50和mAP50:95分别提高了4.2%和3.5%,所提方法能够较好地解决复杂场景下设备漏分割的问题,有效提高变电设备实例分割的准确率。

H9N2 AIV灭活疫苗免疫SPF鸡攻毒后肺组织免疫相关基因表达变化研究

[目的]本试验旨在探究H9N2亚型禽流感病毒攻击对H9灭活疫苗免疫SPF鸡呼吸系统的影响。[方法]选用36只3周龄SPF鸡,随机分为对照组(Con)、攻毒组(Flu)、免疫后攻毒组(Vac+Flu)。以每只0.4 mL剂量免疫接种H9灭活疫苗,3周后以10~6 EID_(50)的病毒量进行攻毒,采集拭子、血清、气管、肺组织等样品,通过血凝抑制(HI)试验、RT-PCR、荧光定量PCR(qPCR)等方法检测血清中HI抗体滴度、肺脏流感病毒M基因拷贝数以及免疫相关基因CD4、CD8、GATA3、T-bet、IL-4、IL-13、TNF-α、IFN-γ、Perforin、Granzyme、FasL、Fas等的表达量;并利用HE染色、免疫组织化学的方法观察气管、肺脏的病理变化及病毒特异性抗原NP蛋白的分布特征。[结果]HI试验结果显示,SPF鸡疫苗免疫后可产生较高的H9N2 AIV抗体效价。免疫保护试验和RT-PCR结果显示,SPF鸡疫苗免疫后攻毒仍能检测到机体排毒和流感病毒M基因在肺脏组织中的表达。HE染色和免疫组化结果显示,接种H9N2 AIV灭活疫苗后能够明显减轻SPF鸡气管和肺脏的病理损伤,降低气管、肺脏中的病毒载量。荧光定量PCR结果显示,接种H9N2 AIV灭活疫苗后能够提高SPF鸡肺脏中Th1、Th2细胞因子分泌水平,促进穿孔素/颗粒酶途径相关基因表达进而增强肺脏中细胞毒性反应。[结论]H9N2疫苗免疫鸡感染H9病毒后虽然仍存在排毒现象,但其抗病毒免疫系统活跃、其主要器官病毒载量降低,建议按照流感疫苗免疫程序进行免疫接种,提高对流感的防控水平。

CTRP3联合NT-proBNP对MVD患者发生HHcy的预测价值

目的探讨补体C1q/肿瘤坏死因子相关蛋白3(CTRP3)联合N末端B型利钠肽前体(NT-proBNP)对冠状动脉(冠脉)多支病变(MVD)患者发生高同型半胱氨酸血症(HHcy)的预测价值。方法回顾性分析200例MVD患者的临床资料,根据血浆同型半胱氨酸(Hcy)水平是否>15μmol/L分为高Hcy组(111例)和正常Hcy组(89例)。比较两组基线资料[年龄、性别、冠心病病程、吸烟史、糖尿病病史、高血压病史、体质量指数(BMI)],生化指标(NT-proBNP、尿酸(UA)、甘油三酯(TG)、总胆固醇(TC)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)、Hcy、CTRP3),采用二元Logistic回归分析法分析影响MVD患者发生HHcy危险因素,绘制受试者工作特征(ROC)曲线分析CTRP3联合NT-proBNP对MVD患者发生HHcy的预测效能。结果两组年龄、高血压病史、BMI、UA、TG、TC、HDL-C比较均无统计学差异(P>0.05);高Hcy组男性患者数量70例、冠心病病程(6.66±4.49)年、吸烟史55例、糖尿病病史60例,均大于正常Hcy组的36例、(3.67±2.31)年、28例、17例,NT-proBNP(5234.95±7476.76)pg/ml、LDL-C(3.55±0.95)mmol/L、Hcy(44.75±12.48)μmol/L均高于正常Hcy组的(1296.94±3864.78)pg/ml、(2.95±0.88)mmol/L、(10.58±2.80)μmol/L,CTRP3(65.20±13.61)μg/L低于正常Hcy组的(88.69±14.94)μg/L,两组间比较差异均具有统计学意义(P<0.05)。多因素Logistic回归分析显示:男性[OR=3.745,95%CI=(1.398,10.030)]、糖尿病病史[OR=3.262,95%CI=(1.264,8.417)]、冠心病病程[OR=1.194,95%CI=(1.022,1.394)]、LDL-C[OR=2.254,95%CI=(1.337,3.800)]为导致MVD患者发生HHcy的独立危险因素,而CTRP3[OR=0.902,95%CI=(0.873,0.933)]为其独立保护因素(P<0.05)。ROC曲线结果显示:CTRP3联合NT-proBNP预测MVD患者发生HHcy的AUC为0.901,敏感度为83.8%,特异度为86.5%,优于LDL-C、NT-proBNP或CTRP3单独预测(P<0.05)。结论性别、糖尿病病史、冠心病病程、LDL-C为导致MVD患者发生HHcy的独立危险因素,而CTRP3为其独立保护因素。血清CTRP3联合NT-proBNP可提高MVD患者发生HHcy的预测价值。