阿尔茨海默病患者大脑形态学及结构协变网络的改变

目的探讨阿尔茨海默病(Alzheimer's disease,AD)患者大脑灰质体积、灰质皮层厚度及基于皮层厚度的结构协变网络(structural covariance network,SCN)的拓扑属性改变。材料与方法本研究共筛选了250例来自ADNI数据库的被试,包括AD组100人,健康对照(healthy controls,HCs)组150人。首先,利用基于体素的形态学分析方法(voxel-based morphometry,VBM)和基于表面的形态学分析方法(surface-based morphometry,SBM)分别计算每组被试的灰质体积和皮层厚度并比较其组间差异。其次,将有组间差异的脑区定义为感兴趣区(region of interest,ROI),提取每一个ROI的灰质体积和皮层厚度值,与认知量表进行偏相关分析。最后,构建基于皮层厚度的SCN并利用图论分析方法分析该网络的全局属性及局部属性的变化特征。结果第一,相较于HCs组,AD组的灰质体积和皮层厚度显著下降[体素和顶点水平总体误差(family-wise error,FWE)校正后P<0.001]。AD组灰质体积下降的脑区主要包括双侧海马、双侧眶额皮层、左侧岛叶、右侧枕下回、左侧楔前叶、左侧中央前回、左侧中央扣带回。AD组皮层厚度变薄的脑区主要包括双侧颞叶、双侧额叶、双侧顶叶、双侧扣带回、双侧梭状回、双侧岛回、双侧楔前叶等。第二,偏相关分析表明,AD组简易精神状态检查量表(Mini-Mental State Examination,MMSE)得分分别与右侧海马体积[rs=0.35,错误发现率(false discovery rate,FDR)校正后P<0.001]、左侧海马体积(r_(s)=0.38,FDR校正后P<0.001)、右侧梭状回皮层厚度(r_(s)=0.38,FDR校正后P<0.001)呈正相关;临床痴呆评定量表(Clinical Dementia Rating Sum of Boxes,CDR-SB)评分与左侧梭状回皮层厚度(r_(s)=-0.39,FDR校正后P<0.001)呈负相关。第三,脑网络分析表明,AD组SCN的全局效率(P<0.001)、局部效率(P=0.03)及小世界属性(P<0.001)高于HCs组,最短路径低于HCs组(P<0.001)。结论联合VBM、SBM的形态学分析及SCN的图论分析有助于全面理解AD患者脑网络的重组及其意义,进而为AD患者神经影像学改变提供新的见解和证据。

脑结构协变网络鲁棒性在不同昼夜节律偏好人群中的差异

目的基于灰质体积和皮层厚度,构建结构协变网络,探讨不同昼夜节律偏好人群脑结构协变网络鲁棒性的差异。方法使用CAT12工具箱提取早时型和晚时型志愿者脑灰质形态学指标,依据LPBA40图谱和Desikan-Killiany图谱,分别构建基于灰质体积、皮层厚度的结构协变网络,并使用GAT工具箱解算图论参数及结构协变网络对抗蓄意攻击的承受能力,观察网络的鲁棒性。结果在以灰质体积构建的结构协变网络中,当使用介数中心性作为蓄意攻击的目标,网络相对大小作为网络鲁棒性的评价指标时,早时型志愿者结构协变网络鲁棒性强于晚时型志愿者(P<0.05);当使用节点度作为蓄意攻击的目标,网络相对大小作为网络鲁棒性的评价指标时,早时型志愿者结构协变网络鲁棒性与晚时型志愿者相比差异无统计学意义(P>0.05)。在以皮层厚度构建的结构协变网络中,当使用介数中心性或节点度作为蓄意攻击的目标,网络相对大小作为网络鲁棒性的评价指标时,早时型志愿者结构协变网络鲁棒性均弱于晚时型志愿者(P<0.05)。结论不同昼夜节律偏好人群脑灰质形态间协变关系存在差异,结构协变网络鲁棒性可能是其表现之一,这为昼夜节律相关的神经解剖学特征提供了新的理解。

糖尿病周围神经病变患者脑灰质体积及结构协变网络拓扑特征的改变

目的:探讨糖尿病周围神经病变(DPN)患者的大脑结构变化和结构协变网络拓扑特征及其与临床变量的相关性。方法:纳入2022年3月至2023年3月在盐城市第一人民医院就诊的22例DPN患者和27例正常的健康对照者。所有受试者均接受磁共振高分辨率T1加权成像序列扫描,采用基于感兴趣区(ROI)水平的体素形态学测量方法(VBM)和基于灰质体积(GMV)的结构协变网络(SCN)的图论分析方法来研究DPN对大脑结构的影响。采用偏相关分析探讨大脑结构差异脑区的GMV与DPN患者临床变量之间的关系。结果:与健康对照组相比,DPN组的双侧杏仁核、左侧壳核、右侧顶下缘角回、右侧颞极颞上回及右侧颞极颞中回的GMV明显减低(Holm-Bonferroni校正,P<0.05)。DPN组与健康对照组之间的全局网络拓扑属性无统计学差异,在节点网络拓扑属性中,DPN组的右侧内侧额上回的节点度显著升高(FDR校正,P<0.05)。DPN组的左侧杏仁核(r=-0.598,P=0.005)及右侧杏仁核(r=-0.486,P=0.03)的GMV与糖化血红蛋白(HbA_(1c))呈负相关。结论:DPN患者多个脑区的GMV减低,SCN发生改变,主要涉及感觉、运动和情绪的调节,且持续的高血糖状态会加剧部分脑区GMV的减低。

集中绕组外转子永磁同步发电机非线性变网络磁路分析

为集中绕组外转子永磁同步发电机建立了非线性变网络磁路分析模型,给出了等效磁路结构,推导了各部分磁导计算公式,用节点磁位法建立非线性磁路方程,并用Gauss-Seidel迭代法进行求解,由此得到了发电机的磁链波形和电势波形,计算结果与有限元分析结果和样机实验结果吻合,计算速度则远远快于有限元法,表明所建立的等效磁路模型是计算该永磁发电机特性的快速有效的方法,从而为该电机的设计优化分析奠定了基础.

基于变网络等效磁路法的双凸极电机电感参数变化规律的分析

双凸极电机是一种新型的电机 ,它的电感参数对分析它的基本理论和运行特性至关重要。本文对三相电励磁的双凸极电机建立变网络等效磁路模型。在考虑励磁磁场和电枢磁场相互作用以及磁路饱和的基础上 ,利用该方法可以计算在任意转子位置、任意电枢电流、任意励磁电流下任一绕组自感和绕组之间互感。该计算结果和电磁场有限元分析结果进行比较 ,验证了该方法的正确性。最后 ,得到了不同情况下该电机电感参数变化的一般规律。

基于结构协变网络探索卒中后失语结构损伤特征

目的基于高阶结构协变网络探讨卒中后失语(PSA)患者灰质结构异常改变。方法2019年6月至2022年3月,招募北京中医药大学东直门医院和北京博爱医院的PSA患者15例(患者组),同时招募健康受试者15例(对照组),采集大脑结构磁共振成像数据,由灰质体积相关性构建大脑协变网络,并使用图论分析方法评估结构协变网络的全局及节点网络水平拓扑属性,比较患者组和对照组灰质协变网络属性的组间差异。结果全局网络水平,两组拓扑属性比较无显著性差异(P>0.05)。在节点水平,与对照组相比,患者组在右侧眶部额中回、右侧后扣带回、右侧杏仁核、左侧枕中回介数降低,右侧岛盖部额下回、右侧枕下回介数升高(P<0.05);左侧眶内额上回、左侧前扣带和旁扣带脑回、左侧海马、左侧杏仁核节点度降低,右侧岛盖部额下回、左侧补充运动区、右侧枕上回、右侧枕下回、右侧豆状苍白球节点度升高(P<0.05);左侧前扣带和旁扣带回、左侧海马、左侧杏仁核、左侧颞极:颞上回节点效率下降,右侧岛盖部额下回、左侧补充运动区、右侧枕下回节点效率升高(P<0.05)。结论PSA患者左侧半球部分脑区节点网络属性异常降低可能是其特征性结构协变模式,并且右侧半球可能出现部分脑区结构网络的代偿。

脑灰质体积及结构协变网络在无神经心理障碍的维持性血液透析患者中变化特征

目的探索无神经心理障碍的维持性血液透析(maintenance hemodialysis,MHD)患者的脑灰质体积(gray matter volume,GMV)和结构协变网络(structural covariance network,SCN)的变化特点。材料与方法前瞻性采集23例无神经心理障碍的MHD患者及23例健康对照者(对照组)的3D-T1结构像数据。利用T1结构像数据提取每个受试者的GMV,然后根据每个受试者的GMV计算基于组水平的SCN。分别比较两组的GMV及SCN相关参数的差异。结果患者组右侧杏仁核的GMV显著低于对照组(P<0.05,FWE校正)。患者组右侧杏仁核的GMV与认知、焦虑、抑郁评分无显著相关性(P值均>0.05)。患者组两个全局属性参数[集聚系数(P=0.011)和局部效率(P=0.003)]显著高于对照组。对蓄意攻击来说,当移除特定的节点时,患者组SCN的相对大小显著低于对照组(P值均<0.05)。结论联合VBM和SCN分析能够揭示无神经心理障碍的MHD患者脑灰质结构的重组特点,能为理解MHD患者早期脑损害机制提供新的视角。

青年抑郁症患者奖赏系统的局部结构及协变网络研究

目的探讨青年抑郁症(MDD)患者奖赏网络各区域的结构和协变网络的变化及与临床症状的相关性。资料与方法纳入41例伴自杀未遂(sMDD组)、44例不伴自杀未遂(nMDD组)青少年MDD及52名正常对照。采用提取感兴趣区的方法,以11个坐标为核心,取直径5 mm的球体,作为奖赏系统的感兴趣区。采用方差分析比较3组灰质体积和密度,分析结构改变与临床症状的相关性;使用Pearson偏相关分析计算任意2个感兴趣区灰质密度和体积的相关性,构建结构协变网络。结果与正常对照组比较,nMDD组双侧纹状体的灰质密度增加(F=7.660、5.555,P=0.001、0.005),且左侧纹状体灰质密度与自杀意念相关(r=0.128,P=0.023);sMDD组双侧腹侧纹状体和前扣带的灰质密度连接增加(sMDD组:r=0.28,对照组:r=0.69;Z=2.31,P<0.05),sMDD组腹内侧前额叶皮层和前扣带的灰质密度连接降低(sMDD组:r=0.31,对照组:r=0.73;Z=2.06,P<0.05)。结论青年MDD的奖赏网络左侧纹状体的灰质密度增加,且与自杀意念呈正相关,灰质密度连接在伴或不伴自杀未遂的青年MDD中出现差异性改变。

糖尿病前期患者灰质协变网络拓扑组织特性的改变

目的:糖尿病前期(prediabetes,PD)与认知缺陷及神经退行性疾病的风险增加有关。然而,PD相关脑疾病的机制尚不明确。PD患者的脑灰质和脑白质会发生不同程度的损害,这些神经结构的改变可能会影响大尺度脑网络的组织。灰质协变网络在推断大规模脑结构网络中具有重要价值。但PD是否影响灰质结构网络的拓扑特性尚不清楚。本研究旨在通过图论分析方法探讨PD患者中脑灰质结构协变网络拓扑特征的变化。方法:本研究纳入48名受试者,包括23名PD患者(PD组)和年龄、性别匹配的25名正常对照(Ctr组)。采用3.0 T磁共振机器采集所有患者的头部高分辨三维T1结构像图像;采用简易智力状态检查量表(Mini-mental State Examination,MMSE)评估患者的认知状态;使用自动解剖标记(anatomical automatic labeling,AAL)模板计算116个脑区的灰质体积,通过区域间结构相关矩阵的阈值处理和图论分析构建灰质结构协方差网络;采用曲线下面积(area under the curve,AUC)联合非参数检验对小世界参数、标准化聚类系数、标准化路径长度、全局效率、特征路径长度及网络稳健性等参数的组间差异进行分析。结果:两组灰质结构网络均遵循小世界属性,表现为小世界指数大于1,标准化聚类系数远高于1及标准化路径长度接近1。与Ctr组比较,PD组灰质结构网络的小世界指数、标准化路径长度及标准化聚类系数均增加,其中标准化聚类系数在0.12~0.16的网络稀疏度范围内高于Ctr组,但AUC分析显示两组各参数差异均无统计学意义(均P>0.05)。对于网络整合指标,PD组灰质结构网络表现为特征路径长度增加及全局效率降低,其中特征路径长度在0.12~0.16范围内较Ctr组增加,但AUC分析发现二者的组间差异均无统计学意义(均P>0.05)。对于网络分离指标,PD组灰质结构网络表现为局部效率和平均聚类系数显著增高,AUC分析显示PD组的局部效率(P=0.001)和平均聚类系数(P=0.004)显著高于Ctr组。网络稳健性分析结果显示:PD组灰质结构网络较Ctr组更加容易受到随机损害(P=0.001)。结论:PD患者的灰质结构网络较正常对照表现出平均聚类系数及局部效率增加及更容易受到随机损害的特性,提示PD患者的灰质结构协变网络拓扑组织特性发生了改变,表现为网络分离属性增加及网络稳健性降低,这可能为PD患者相关脑损害提供了新证据。

油田电力配变网络优化模型与评价

通过建立油田电力配变网络优化模型可以得知,配电网络的优化及节能属于非线性规划的问题。优化配置无功补偿装置,推行和完善自动监控配网系统,并采用新型节能设备,这些措施将保证油田电力配变网络节能获得最佳效果。通过对比补偿前后计算结果,在补偿后节点电压没有越过限制的情况下,不仅使电压合格率达到了100%,而且降低了网络损耗,节约了电力配电网络运行成本。

油田电力配变网络优化及节能分析

针对新疆油田六、九区配电电网与负荷的不合理分配、配电变压器负荷率偏低、网损率不达标等现状,分别从提高变压器的负载率、运行效率、变压器优化组合配置和应用新型节能变压器等方面进行分析并提出具体改进措施。油区变压器的改造实践效果表明,相应措施均取得了可观的经济效益,达到了节能目的,对油田油区电网大规模改造和经济运行及管理具有重要意义。

永磁同步电机变结构模糊神经网络控制策略

为改善永磁同步电机矢量控制技术在复杂工况下控制器参数不能做出实时调整导致控制性能差的问题,分析了模糊逻辑与神经网络控制原理,提出了一种基于高斯径向基神经网络与模糊控制的相结合的智能控制策略。以转速误差以及误差的变化率为依据构建增量补偿式二维变结构模糊神经网络PID控制器(deformable fuzzy neural network,DFNN)通过RBF神经网络参数辨识器获取永磁同步电机的雅可比信息矩阵(Jacobian matrix),通过变结构算法确定变结构模糊神经网络的结构信息。在MATLAB/Simulink中仿真结果表明,该控制系统提升了电机启动以及目标转速发生改变时的响应速度,同时降低了超调量,在负载转矩存在扰动时转速变化小,且能够快速回归至给定值,优化了矢量控制系统的性能。

新媒体语境下网络低俗词语的演变、传播与综合治理探究

新媒体语境下,新的网络词语不断产生,深受网民的喜爱。网络语言反映网民社会心态及价值观念,影响着人们在现实中的言语表达与语言选择。网络低俗词语是网络词语的组成部分,是依托互联网新媒体语境产生的、随着互联网发展不断更新与演变的、具有低俗语言性质的词语。网络低俗词语的大规模使用,不仅破坏良好民意表达秩序,污染网络与现实空间,危害语言健康,破坏语言的纯洁性与规范性,还会对整个社会的价值导向产生不良影响。基于维护网络语言生态的纯洁与健康的研究目的,文章以整治网络低俗词语的使用乱象为着眼点,结合语言学与传播学内容,对网络词语的产生与演变及传播模式进行分析,提出治理措施。从产生与演变方式来看,依托网络产生的网络低俗词语分型特殊,演变方式多样,凸显出互联网语境下语言变体的规律。在传播模式上,网络低俗词语的传播符合拟态环境性质的群体传播特征,是受时效影响的多级传播。在综合治理的策略选择方面,净化网络语言可以从提升网民素质、媒体谨慎选择报道用语以及强化多级联动治理等角度入手,对网络低俗词语的使用乱象加以整治,使网络语言的使用符合社会精神文明的建设要求,推动网络语言朝着健康、纯净、有序的方向发展。

抗N-甲基-D-天冬氨酸受体脑炎患者脑皮质厚度协变网络拓扑异常和功能连接改变

目的:应用图论分析和功能连接(functional connectivity,FC)的方法,探究抗N-甲基-D-天冬氨酸受体(N-methyl-D-aspartate receptor,NMDAR)脑炎患者基于脑皮质厚度的结构协变网络拓扑属性和脑功能活动的改变,并探讨这些改变是否与认知相关。方法:纳入2018年7月至2021年11月于广西医科大学第一附属医院神经内科就诊的33例抗NMDAR脑炎患者(患者组)和35例性别、年龄及教育年限相匹配的健康对照(对照组),对所有被试行认知功能评估、结构和功能磁共振图像扫描。基于脑皮质厚度值分别构建两组的结构协变网络,计算并采用重复1000次的非参数置换检验比较两组网络的拓扑属性;以拓扑异常的脑区为感兴趣区,计算与全脑的FC值,使用SPM 12和RESTplus软件识别两组FC存在差异的脑区;提取差异脑区的FC值,利用SPSS 24.0软件进行FC值与认知功能评分Spearman相关分析。结果:抗NMDAR脑炎患者组的认知功能得分[27.0(23.5,28.0)分]低于对照组[29.0(27.0,30.0)分](Z=-3.029,P=0.002)。图论分析显示,与对照组相比,患者组皮质厚度协变网络的聚类系数升高(P=0.004),全局效率降低(P=0.004);此外,患者组左腹侧后扣带皮质和右背侧后扣带皮质的节点效率,左腹侧后扣带皮质和左侧颞上回极平面的度中心性均降低(均P<0.05,FDR校正)。FC分析结果发现,患者组左腹侧后扣带皮质与小脑后叶(MNI:x=6,y=-66,z=-21)的FC值,和左侧颞上回极平面与小脑前叶(MNI:x=6,y=-54,z=-12)的FC值均显著高于对照组(GRF校正,体素水平P<0.001,团块水平P<0.05),前者与认知功能评分呈负相关(r=-0.403,P=0.020)。结论:抗NMDAR脑炎患者的脑皮质厚度协变网络拓扑结构和脑功能连接发生改变,部分脑区的改变与认知下降程度相关,其可能是抗NMDAR脑炎患者认知障碍的潜在神经机制。

定子不对称极混合励磁双凸极电机改进型非线性变磁网络模型构建方法研究

因低速大转矩、宽调速范围等优点,定子不对称极混合励磁双凸极电机(hybrid excitation asymmetric stator pole double salient machine,HEASPDSM)近年来受到业界人士的关注。然而,因HEASPDSM定子极间隔角度不等、依靠谐波工作等特点,传统的有限元法和变磁网络模型法很难快速、准确地计算出电机的关键参数及性能指标。为解决该问题,该文提出一种非线性变磁网络模型法,可便捷地计算出HEASPDSM定转子间的互磁导,进而对不同工况下的电机参数及特性进行深入分析。大量仿真和实验及对比分析表明:该方法较好地兼顾了有限元法的准确性、通用性和变磁网络模型法的快速性,可迅速准确地计算出不同工况下HEASPDSM的各种性能参数,为其后续的优化设计及应用拓展奠定了基础。

基于不变网络模型和故障注入的分布式信息系统故障溯源方法

针对传统分布式信息系统故障溯源算法对于先验知识依赖严重的问题,提出一种基于不变网络与故障注入相结合的故障溯源方法.首先,利用系统日志中收集到的系统组件运行数据,构建系统的不变网络模型,在此基础上进行节点或组件故障注入及扩散建模,建立故障网络集;然后,根据原始时间序列取值情况,制定数据质量评价规则以甄别数据是否发生突变;最后,利用实际故障网络与故障网络集中故障网络局部拟合的方式进行故障溯源,并利用数据质量评价规则对该结果进行修正,实现对系统故障源的精确定位.在仿真数据集、某开源系统数据集和某电网调度系统实采数据上的实验结果表明,所提出方法具有更高的准确率.

基于变分BP神经网络的普通公路轴载计算

以普通公路为研究对象,旨在实现路段轴载谱和当量轴次的计算。首先,以《公路沥青路面设计规范》为依据,分析轴载谱和累计当量轴次的计算需求;之后,针对行业信息资源现状,解析多输入多输出的数据驱动特征;进而,针对多元耦合的计算流程,建立变分BP神经网络模型;最后,以徐州地区普通公路网为实例,对所提出方法进行验证。验证集计算中,所得月度当量轴次的推算偏差为17.15%,优于灰色系统预测模型偏差结果(19.89%)以及多元线性回归模型偏差结果(22.37%);轴载谱推算结果中,精度最高的车型为3轴车。所计算的重点轴荷范围可作为重载交通管控和基建养护决策的参考。

基于网络变结构优化的大型活动交通拥堵预防方法

为了降低道路交通拥堵发生的风险和应对成本,基于网络变结构基础模型,提出适应大型活动拥堵预防的中微观层面的网络变结构优化方法和流程.分别建立路段和交叉口变结构模型,以复合饱和度最小为路段变结构的优化目标,以进口各相位流量比之和最小为交叉口变结构的优化目标.结合大型活动交通运行和拥堵演化特征,提出网络变结构关键路段的概念及识别原则,设定受影响路段双向交通重要度权重,将交叉口变结构作为路段变结构的连带、辅助策略,研究优化模型的解法,并以北京首都体育馆一次大型活动散场交通为案例,对提出方法进行实证研究.结果表明,在研究范围内实施变结构优化可以预防活动诱增交通引发的拥堵,有利于解决严重的交通方向不均衡问题,各相关路段复合饱和度改善比例均超过10%,表明所提方法能有效调节网络交通供需的短时结构性不匹配,在现有条件下优化交通基础设施存量而避免增量造成的资源浪费,是以精细化管控为导向的方法.

基于弹性变结构DDBN网络的空战目标识别

采用离散动态贝叶斯网络的直接推理方法作为基础,提出弹性变结构离散动态贝叶斯网络的概念,构建了空战目标识别的弹性变结构离散动态贝叶斯网络模型,给出了相应的推理算法,以此克服了离散静态贝叶斯网络和定结构离散动态贝叶斯网络在目标分类识别过程中出现的问题。通过仿真结果对比,表明该方法可以综合各个时刻各种被观测到的确定和不确定信息,从而更为有效的实现目标的分类和识别。

首次发病未用药精神分裂症患者结构共变网络改变

目的探讨首次发病未用药精神分裂症患者结构共变网络的改变及其与临床症状的关系。方法共纳入163例首次发病未用药精神分裂症患者(精神分裂症组)和189名健康对照者(对照组),采集头颅结构磁共振成像数据后,采用SPM12工具包对数据进行预处理及基于感兴趣区的体积提取,基于大脑灰质体积构建结构共变网络,然后使用图论分析方法计算网络拓扑性能指标,通过置换检验比较组间差异,重复次数为10000次。对阳性与阴性症状评定量表(Positive and Negative Syndrome Scale,PANSS)评分主成分分析结果进行因子旋转和加权处理,根据最终的权重得分把精神分裂症组分为高PANSS分值组和低PANSS分值组,采用与组间比较相同的方法比较2组患者网络拓扑属性的差异。结果在全局网络水平上,与对照组相比,精神分裂症组共变网络的最短路径长度显著增加(P<0.05,FDR校正),局部效率(P<0.01,FDR校正)和全局效率(P<0.01,FDR校正)显著下降。与低PANSS分值组相比,高PANSS分值组共变网络的最短路径长度显著增加(P<0.05,FDR校正),局部效率(P<0.05,FDR校正)和全局效率(P<0.05,FDR校正)显著降低。结论精神分裂症患者结构共变网络发生了异常改变,其临床症状越严重共变网络组织损害越重。