受试者测试状态对卡尔曼加权平均ABR测试残余噪声的影响

目的探讨采用卡尔曼加权平均(Kalman-weighted averaging,KWA)的听性脑干反应(ABR)测试中,受试者不同测试状态对残余噪声及ABR波V振幅的影响。方法选取21例(42耳)18~34岁听力正常成年人,分别在安静诊室内三种不同的状态下(安静平卧、坐位、写字)使用卡尔曼加权平均的新型ABR系统(vivosonic integrity system)进行ABR测试,同时使用传统ABR测试系统(interacoustics,IA)在隔声屏蔽室内进行ABR测试,记录各状态下受试者ABR反应的残余噪声水平和波V幅值并进行比较。结果①传统ABR和卡尔曼加权平均ABR三种不同测试状态(平卧、坐位、写字)下波V振幅没有显著差异(P>0.05);②卡尔曼加权平均ABR安静平卧和坐位两种状态下的残余噪声水平较传统ABR低,但无统计学差异(P>0.05);卡尔曼加权平均ABR在写字状态下的残余噪声水平显著高于其他三种状态(P<0.05);③写字状态下卡尔曼加权平均ABR的残余噪声、波V振幅在左右耳之间没有显著差异(P>0.05)。结论与传统ABR相比,卡尔曼加权平均ABR在写字状态下的残余噪声显著升高,但安静平卧和坐位状态下的残余噪声水平与传统ABR无显著差异,受试者的不同测试状态对残余噪声水平有一定影响。

加权断层泥比率法(WSGR)定量判别断层封闭性——以苏北盆地高邮凹陷永安地区为例

断层封闭性评价是断块圈闭成藏条件分析的重要内容,在改进断层泥比率法基础上,提出了一种新的断层封闭性评价方法——加权断层泥比率法(WSGR)。首先,通过不同的地质模型开展断层泥比率法计算参数及影响因素分析,明确了断层断距、泥质含量及泥岩分布特征是泥岩涂抹的重要影响因素;并认为断层断距范围内,滑过目标位置的对置盘所有泥质含量都具有涂抹贡献,但不同点的涂抹贡献不同,距离目标位置越近泥质含量越高的对置盘泥岩点,其涂抹贡献越大。为此引入了一个新的表征参数——距离系数,定义为断层断距与各泥岩点到目标位置距离的差与断层断距的比值,来表征泥岩分布对泥岩涂抹的影响作用;在此基础上,构建了加权断层泥比率计算方法,定义为各点的泥质含量与距离系数的乘积之和再与距离系数之和的比值。利用加权断层泥比率法对苏北盆地高邮凹陷上含油气系统已知的油水层进行封闭性验证,认为当加权断层泥比率值大于0.6时,断层具有较好的封闭性,从而确定了该方法的封闭性判别标准。在高邮凹陷永安等地区始新统戴南组断层封闭性评价中取得了较好应用效果。

ADASYN与类别逆比例加权法在阿尔茨海默病不平衡数据中的应用

目的利用自适应合成抽样(adaptive synthetic sampling,ADASYN)与类别逆比例加权法处理类别不平衡数据,结合分类器构建模型对阿尔茨海默病(alzheimer′s disease,AD)患者疾病进程进行分类预测。方法数据源自阿尔茨海默病神经影像学计划(Alzheimer′s disease neuroimaging initiative,ADNI),经随机森林填补缺失值,弹性网络筛选特征子集后,利用ADASYN与类别逆比例加权法处理类别不平衡数据。分别结合随机森林(random forest,RF)、支持向量机(support vector machine,SVM)构建四种模型:ADASYN-RF、ADASYN-SVM、加权随机森林(weighted random forest,WRF)、加权支持向量机(weighted support vector machine,WSVM),与RF、SVM比较分类性能。模型评价指标为宏观平均精确率(macro-average of precision,macro-P)、宏观平均召回率(macro-average of recall,macro-R)、宏观平均F1值(macro-average of F1-score,macro-F1)、准确率(accuracy,ACC)、Kappa值和AUC(area under the ROC curve)。结果ADASYN-RF的分类性能最优(Kappa值为0.938,AUC为0.980),ADASYN-SVM次之。利用ADASYN-RF预测得到的重要分类特征分别为CDRSB、LDELTOTAL、MMSE,在临床上均可得到证实。结论ADASYN与类别逆比例加权法都能辅助提升分类器性能,但ADASYN算法更优。

基于VMD-改进最优加权法的短期负荷变权组合预测策略

为提升短期电力负荷预测精度,提出了一种变权组合预测策略。首先,为了降低负荷数据的不平稳度,使用变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)将负荷数据分解成了高频、低频、残差3种特征模态分量。其次,充分计及负荷数据的时序特点,参考指数加权法原理设计自适应误差重要性量化函数,并结合组合模型在时间窗口内的历史负荷数据的均方预测误差设计改进最优加权法的目标函数和约束条件,以完成子模型的准确变权。最后,针对波动较强的高频分量选定极端梯度提升(XGBoost)和卷积神经网络-长短期记忆(CNN-LSTM)模型并使用改进最优加权法进行组合预测、低频分量使用多元线性回归(MLR)模型预测、残差分量使用LSTM模型预测,叠加各模态分量的预测结果,实现了短期负荷数据的准确预测。实验结果表明,使用策略组合模型的平均绝对百分比误差为4.18%。与使用传统组合策略的组合模型相比,平均绝对百分比预测误差平均降低了0.87%。

基于幂加权最小二乘拟合的红外相机辐射定标方法

分析了现有线性度计算方法的不足,提出基于偏差/测量值的新线性度评价方式,通过该方式最小二乘拟合的低端温度偏差比高端大一个数量级,并采用加权拟合提高系统响应线性度。在分析不同光谱的温度和辐亮度拟合函数基础上,提出一种基于辐亮度倒数幂加权最小二乘线性拟合的地面和星上辐射定标方法,确认最佳权重幂次,建立了幂次n=1的加权最小二乘拟合外黑体线性定标方程、内黑体线性定标方程、内外黑体辐亮度转换模型。针对星上内黑体高精度两点定标建立了基于加权最小二乘拟合内外黑体辐亮度转换模型;针对星上黑体发射率退化提出了基于恒星定标的红外相机星上内黑体辐亮度定标修正方法,建立了外黑体辐亮度、内黑体辐亮度和恒星辐亮度转换模型。采用加权线性拟合后,积分时间10 ms的低温端外黑体反演偏差由1.63 K下降到0.52 K,内黑体偏差反演温度偏差由0.83 K下降到0.39 K,系统响应线性度明显提升。

一类变系数空间滞后的混合地理加权回归模型

为解决因变量空间滞后存在的局域性问题,对现有常系数空间滞后的混合地理加权回归模型作了具有更广泛形式的拓展,提出一类变系数空间滞后的混合地理加权回归(MGWR-VSLR)模型。MGWR-VSLR模型实现了空间相关性与空间异质性融合,涵盖了绝大多数地理加权回归的模型形式,基于重构参数化方法和似然比检验分别给出模型的系数估计方法与显著性检验以及选取变系数的判别检验。在蒙特卡罗模拟与实际应用中,MGWR-VSLR模型均表现出优异的因变量拟合与预测能力。MGWR-VSLR模型的提出为定量化研究空间效应问题设定适宜的模型形式提供了支撑依据。

弥散加权成像-T_(2)液体衰减反转恢复序列与弥散加权成像-磁敏感加权成像的图像相符程度及差异程度对急性脑梗死发病时间及预后评估中的价值

目的探讨急性脑梗死(ACI)患者弥散加权成像(DWI)病变体积(VDWI)、T2液体衰减反转恢复序列(T2Flair)病变体积(VFlair)与发病时间的关系,及ACI患者DWI与磁敏感加权成像(SWI)区域显示一致程度与预后的关系。方法选取2019年8月至2021年12月包钢集团第三职工医院收治的93例ACI患者作为研究对象。运用线性回归分析VFlair、VDWI的体积差与发病时间(T)的关系,分析DWI图像、SWI图像显示区域一致程度与预后的关系。结果线性回归分析结果显示,症状出现6 h内ACI患者VFlair、VDWI与发病时间(T)存在以下关系:(VFlair−VDWI)/VDWI=−0.573+0.103×T;症状出现6~48 h ACI患者VFlair、VDWI与T存在以下关系:(VFlair−VDWI)/VDWI=−0.049+0.013×T。DWI-SWI图像显示区域一致22例,溶栓有效12例(54.55%);DWI-SWI图像显示区域不一致19例,溶栓有效4例(21.05%),两者比较差异有统计学意义(P<0.05)。结论ACI患者VFlair与VDWI差异能有效预测ACI患者发病时间,DWI-SWI区域显示一致程度能够较好预测ACI患者的预后。

探讨单层动态匀场弥散加权成像在提高直肠癌图像质量的应用

目的:对单层动态匀场-弥散加权成像(iShim-DWI)和单次激发平面回波成像(SS-EPI)-DWI在直肠癌MR成像中的图像质量进行对比研究。方法:共纳入31例原发性直肠癌患者,对入组患者使用iShim-DWI(b=0、800、1600mm^(2)/s)和SS-EPI-DWI(b=0、1000mm^(2)/s)进行扫描。使用Mann-WhitneyU检验比较两者的伪影和图像质量评分。使用配对样本t检验比较两者的定量指标,包括臀大肌的标准差(SD)、病变组织和正常直肠壁的信号值(SI)、表观弥散系数(ADC)、信噪比(SNR)和对比度噪声比(CNR)。结果:iShim-DWI的图像质量比SS-EPI-DWI有显著提升(P<0.01)。在iShim-DWIb1600图像和ADC图中背景SD显著降低(P<0.05)。iShim-DWI中b800和b1600图像的SNR和CNR均高于SS-EPI-DWI中的b1000图像(P<0.01)。原发性直肠癌患者在iShim-DWI扫描模式下,其b800和b1600图像中病变组织的SI值均显著高于正常直肠组织(P<0.01)。结论:与SS-EPI-DWI相比,iShim-DWI不仅可以显著提高直肠癌的图像质量,降低图像噪声,还可以更加显著区分病变与正常直肠,其应用前景具有很大的临床意义。

加权核范数最小化和改进小波阈值函数的图像去噪算法

针对加权核范数最小化算法存在结构残余噪声以及无法较好地保持图像边缘结构的问题,提出基于加权核范数最小化和改进小波阈值函数的图像去噪算法。利用全变分模型对噪声图像进行初步去噪,使用噪声图像与初步去噪后的图像进行差分运算,对差分后得到的噪声残差图像使用改进的小波阈值函数去噪,将小波去噪后的残差图像与初步去噪图像叠加,将叠加后的图像使用基于残余噪声水平迭代的加权核范数最小化算法进行二次去噪。相较于当下主流去噪算法,经该算法处理后的图像的PSNR和SSIM值均有所提升,能够更好地保持图像的纹理结构,且在高噪声环境下效果更佳。

一种跳转向量的隐性加权分数傅里叶变换通信方法

加权分数傅里叶变换(Weighted fractional Fourier transform,WFRFT)技术可以极大地改变信号的特性,使信号的统计特性多样化,从而有效地保障通信信息安全。为解决单参数WFRFT通信抗扫描能力不足的问题,以单参数WFRFT为切入点,深入研究单参数分数域的形成机理,分析其潜在的微观特征和暗特征,从而提出了一种基于跳转向量的隐性WFRFT通信方法(Implicit WFRFT communication method of jump vector,IWVJ)。利用调制阶数与星座图的关系,建立了跳变矩阵和跳变向量,并以此制定了控制规则。此外,通过跳变向量控制获得动态调制阶数,从而达到安全通信的目的。仿真结果表明,IWVJ方法对授权接收机具有较高的反变换解调相似度和较低的误码率,相比于具有普适扫描能力的非授权接收机性能更优。同时对解调阶数误差、基础调制阶数和跳转频率等参数的设置给出了适用的建议,使IWVJ方法能够更好地应用于通信系统,为具有抗干扰、抗截获和抗欺骗能力的保密通信提供技术依据。

基于信息共享策略的加权逐点预测动态多目标优化

为了有效实现Pareto最优解,并且提升对于输入误差的鲁棒性,提出一种基于信息共享策略的加权逐点预测动态多目标优化算法。引入一种信息共享策略,该策略允许每个点利用其相邻解决方案中的信息有效提升模型的鲁棒性。引入一个相似性度量,并对其与一些常用的相似性度量进行对比分析,进一步提出一种加权逐点预测方法,逐点特性极大增强了捕捉各种模式的能力。在EC2018 DMO测试套件上的实验结果验证了该方法的有效性。

磁共振波谱成像联合弥散加权成像在早产儿脑白质损伤诊断及预后评估中的应用

目的探讨磁共振波谱成像(MRS)联合弥散加权成像(DWI)在早产儿脑白质损伤早期诊断以及其预后评估中的应用价值。方法选取2021年1月-2023年1月102例脑白质损伤早产儿作为病例组,同期选取98例非脑白质损伤早产儿作为对照组,记录两组早产儿相关临床指标,并在出生后7d实施MRS、DWI检查,比较两组MRS代谢指标、DWI参数差异,使用点二列相关性检验MRS代谢指标、DWI参数与早产儿脑白质损伤的关系,并绘制受试者工作曲线(ROC)分析MRS联合DWI对早产儿脑白质损伤的早期诊断价值。予以病例组患儿长期随访,在矫正年龄6个月时使用Gesell发育诊断量表将患儿分为预后不良组与预后良好组,比较并分析2组患儿MRS代谢指标、DWI参数对早产儿脑白质损伤预后的评估价值。结果病例组N-乙酰天冬氨酸(NAA)、NAA/Cr、rADC明显低于对照组,肌酸(Cr)明显高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。经点二列相关性检验显示NAA、NAA/Cr、rADC与早产儿脑白质损伤存在负相关关系(r<0,P<0.05);Cr与早产儿脑白质损伤存在正相关关系(r>0,P<0.05)。绘制ROC显示NAA、Cr、NAA/Cr以及rADC对早产儿脑白质损伤诊断具有较低的诊断价值,AUC分别为0.629、0.630、0.605、0.603;MRS联合DWI具有良好的诊断价值,AUC为0.713。随访结果显示102例患儿中21例为边缘状态,53例为发育异常,共74例为预后不良组,另28例发育良好为预后良好组。预后不良组患儿NAA、NAA/Cr、rADC明显低于预后良好组,Cr明显高于预后良好组,差异有统计学意义(P<0.05)。经点二列相关性检验显示NAA、NAA/Cr、rADC与脑白质损伤患儿预后不良存在负相关关系(r<0,P<0.05);Cr与预后不良存在正相关关系(r>0,P<0.05)。绘制ROC曲线显示NAA、NAA/Cr以及rADC对脑白质损伤患儿预后具有较低的评估价值,AUC分别为0.641、0.639、0.688;Cr、MRS联合DWI对脑白质损伤患儿预后具有良好的评估价值,AUC分别为0.755、0.833,以联合评估价值最高。结论MRS联合DWI对早产儿脑白质损伤以及其预后均有良好的评估价值。

磁共振-弥散加权成像对喉癌T分期的诊断价值及预后的预测价值

目的 探讨磁共振-弥散加权成像(MR-DWI)对喉癌T分期的诊断价值及预后的预测价值。方法 158例喉癌手术患者均于术前、放疗后6个月接受MRI检查。以病理检查结果为金标准,比较常规MRI和MRDWI检查对喉癌的检出情况及其诊断喉癌T分期的结果与病理检查结果的一致性,以及不同预后喉癌患者MRDWI检查的表现弥散系数(ADC)值。结果 MR-DWI检查对喉癌的检出率明显高于常规MRI检查,差异有统计学意义(P﹤0.01)。MR-DWI检查诊断喉癌T分期的结果与病理检查结果的一致性Kappa值为0.869,高于常规MRI检查的0.703。放疗后6个月,未复发患者的ADC值明显高于复发患者,差异有统计学意义(P﹤0.01)。结论 MR-DWI检查对喉癌的检出率较高,其诊断喉癌术前T分期的结果与病理检查结果的一致性也较高,并且能预测喉癌患者的预后。

基于GRA-GCRITIC和改进加权双向投影的区间Fermatean模糊多属性群决策方法

针对司法案件决策环境的复杂性及评价信息的模糊性,提出一种基于GRA-GCRITIC(grey relational analysis-group criteria importance through intercriteria correlation)和改进加权双向投影的区间Fermatean模糊Hamacher-TODIM多属性群决策方法。首先考虑到各位专家对各评价方案下各指标评价信息的差异性,提出一种GRA-GCRITIC方法,该方法将灰色关联融入到CRITIC中,以确定指标综合权重比单一获取的指标权重更加客观可靠;其次,结合信任关系对加权双向投影法进行改进,兼顾主客观关系,利用专家个体与群体评价信息的隶属度及非隶属度矩阵间的相似度得到专家权重;最后,考虑到决策者的损失规避心理,将融合了Hamacher算子的TODIM方法拓展至区间Fermatean模糊环境中,通过具体算例可得到其综合优势度及排序,验证了所提方法的可行性及灵活性。

高频超声联合磁共振扩散加权成像对乳腺癌预后的预测价值

目的 探讨高频超声联合磁共振扩散加权成像对乳腺癌预后的预测价值。方法 选取本院2020年7月到2022年12月收治的95例乳腺癌患者作为研究对象,均行根治性手术治疗,患者术前行高频超声及磁共振扩散加权成像检查。术后随访2年,根据预后分为预后良好组(70例)和预后不良组(25例)。比较组间表观弥散系数(ADC)、收缩期峰值血流速度(PSV)、阻力指数(RI)等参数变化。单因素及多因素Logistic回归分析高频超声及磁共振扩散加权成像对乳腺癌预后的预测风险价值,绘制受试者工作特征(ROC)曲线评估其对乳腺癌预后的预测价值。结果 相较于预后良好组,预后不良组ADC降低,PSV、RI升高(P<0.05);多因素Logistic回归分析显示,ADC、PSV、RI为预测乳腺癌预后的影响因素(P<0.05);ROC曲线显示,ADC、PSV、RI联合检测时对乳腺癌预后不良的预测价值较高。结论 高频超声与磁共振扩散加权成像联合检测对乳腺癌预后有一定的预测价值。

基于双向加权特征融合网络的铸件内部缺陷检测方法

针对X射线无损探伤过程中铸件内部缺陷小、对比度弱、人工识别效率低等问题,提出了一种基于双向加权特征融合网络的铸件内部缺陷检测方法。在YOLOv5网络模型基础上引入改进的坐标注意力模块(NCA),以提高网络对不规则缺陷和小缺陷的学习能力;引入双向特征金字塔网络(BiFPN)代替原有路径聚合网络(PANet),以实现缺陷特征多尺度高效融合,并使用EIoU Loss回归损失函数提高缺陷边界框定位的精度。试验结果表明,本文所提方法对铸件内部小目标、弱对比度缺陷具有良好的检测性能。

结合加权原型和自适应张量子空间的小样本宫颈细胞分类

基于深度学习的图像分类算法通常依赖大量训练数据,然而对于医学领域中的宫颈细胞分类任务,难以实现收集大量的图像数据。为了在少量图像样本的条件下正确分类宫颈细胞,提出一种结合加权原型和自适应张量子空间的小样本分类算法(CWP-ATS)。首先,结合预训练技术和元学习,保证特征提取网络从元训练集中学习更多的先验知识;其次,在原型计算过程中采用最大均值差异算法为每个支持集样本赋予合适的权重,并采用转导学习算法修正,以获得更准确的原型;最后,利用多线性主成分分析算法将每类样本投影至各自的低维张量子空间,从而在不破坏原始张量特征自然结构的前提下,在低维空间中学习高效的自适应子空间分类器。在小样本Herlev宫颈细胞图像的2-way 10-shot和3-way 10-shot分类任务中,与DeepBDC(Deep Brownian Distance Covariance)算法相比,CWPATS的分类准确度分别提高了2.43和3.23个百分点;当元测试集中30%的样本受噪声干扰时,与原型网络相比,CWP-ATS的分类准确度有超过20个百分点的提升。实验结果表明,CWP-ATS有效提高了对小样本宫颈细胞的分类准确度和鲁棒性。

基于多尺度和加权坐标注意力的轻量化红外道路场景检测模型

针对道路场景下红外目标遮挡、缺乏纹理细节而导致目标误检、漏检的问题,提出一种基于多尺度和加权坐标注意力的轻量化红外道路场景检测模型(MSC-YOLO)。以YOLOv7-tiny作为基线模型,首先,在MobileNetV3的不同中间特征层引入多尺度金字塔模块PSA(Pyramid Split Attention),设计一种多尺度特征提取的轻量化主干提取网络MSM-Net(Multi-Scale Mobile Network),解决固定大小卷积核造成的特征污染问题,提高对于不同尺度目标的细粒度提取能力;其次,在特征融合网络融入加权坐标注意力(WCA)机制,叠加从中间特征图垂直和水平空间方向上获取的目标位置信息,增强目标特征在不同维度上的融合能力;最后,替换定位损失函数为高效交并比(EIoU),分别计算预测框和真实框的长、宽影响因子,提高收敛速度。在Flir数据集上进行验证实验,与YOLOv7-tiny模型相比,在mAP(IoU=0.5)仅降低0.7个百分点的前提下,MSC-YOLO的参数量减少67.3%,浮点运算次数减少54.6%,模型大小减小60.5%,帧率在RTA 2080Ti上达到101,在检测性能和轻量化上达到平衡,满足红外道路场景的实时检测需求。

基于加权基因共表达网络分析识别肥胖型多囊卵巢综合征的关键基因

目的 采用加权基因共表达网络分析(weighted gene co-expression network analysis, WGCNA)方法识别肥胖型多囊卵巢综合征(polycystic ovary syndrome, PCOS)的关键基因,探讨肥胖型PCOS的发病机制。方法 从基因表达数据库(gene expression omnibus, GEO)下载GSE5090芯片数据,通过WGCNA算法分析筛选基因共表达关键模块和核心基因,对关键模块进行GO和KEGG分析,对核心基因进行差异分析以确定肥胖型PCOS的关键基因。结果 在GSE5090芯片数据中,通过WGCNA分析构建出了31个共表达基因模块,其中重褐色模块(MEsaddlebrown)与肥胖型PCOS具有密切的相关性,包含53个基因。对此模块基因进一步筛选,识别出了ZNF492、MED17、CRABP1、KCNV2、KRI1、ACSBG2、MACO1、SCLY、CPSF1、MAGEA8 10个肥胖型PCOS核心基因。对此模块基因进行GO和KEGG分析发现相关基因与脂肪酸代谢关系密切,主要作用于核蛋白,通过调节染色体组织、有机酸分解等发挥生物学功能。进一步对核心基因表达量进行差异分析,基因ZNF492、CRABP1、KCNV2在肥胖对照组与肥胖型PCOS脂肪组织间存在明显差异。结论 ZNF492、CRABP1和KCNV2基因在肥胖型PCOS的发展中可能产生重要生物学意义,其具体机制有待进一步研究。

数字经济推动共同富裕发展的影响路径研究——基于山东省面板数据和地理回归加权模型

数字经济的迅速发展促进了经济效率的提升,进而对区域共同富裕发展产生影响。在构建数字经济与共同富裕发展理论分析框架基础上,基于2015—2021年山东省各地市的面板数据,测度其数字经济与共同富裕发展水平,构建计量模型分析数字经济对共同富裕发展的影响,利用调节效应和地理加权回归模型分析数字经济影响共同富裕发展的路径和区域差异性。研究发现:山东省数字经济与共同富裕发展存在显著的区域分异性;数字经济对共同富裕发展具有显著的正向作用,能够通过产业结构升级、居民收入水平提高、信息基础设施完善3条路径推动区域共同富裕的发展。据此提出完善信息基础设施建设、推动数字经济与产业发展融合、加强区域内和区域间协调发展的政策建议。