前交通动脉瘤破裂的血管和动脉瘤形态学危险因素分析

目的探讨前交通动脉瘤(anterior communicating artery aneurysm,ACoA)破裂的血管和动脉瘤形态学危险因素。方法回顾性收集2016年6月~2022年12月徐州医科大学附属医院收治的211例ACoA患者,按其是否破裂分为破裂组(n=149)和未破裂组(n=62),收集患者的一般资料,测量大脑前动脉分叉角度、动脉瘤形态学参数和优势侧大脑中动脉(middle cerebral artery,MCA)始段、大脑前动脉A1始段和颈内动脉(internal carotid artery,ICA)末端的直径及A1/ICA夹角。采用多因素Logistic回归分析评价ACoA破裂的危险因素,采用Spearman秩相关分析评价大脑前动脉A1始段、MCA始段、ICA末端的直径和A1/ICA角与ACoA破裂的关系。结果年龄、高血压、高宽比(aspect ratio,AR)、瘤体不规则、A1段变异、A2/前交通动脉(anterior communicating artery,Acom)角、入射角是影响ACoA破裂的危险因素。A1/ICA角与ACoA破裂呈正相关,而MCA始段直径与ACoA破裂呈负相关。结论除了年龄、高血压、AR、瘤体不规则是ACoA破裂的危险因素外,A1段变异、A2/Acom角、入射角等血管形态学对ACoA破裂具有一定的预测作用。此外,当A1段发生变异,优势侧A1/ICA角越大,MCA始段直径越小,ACoA越容易破裂。

改进的丛林狼算法检测接地网测控装置故障

接地网中测控装置有利于变电站内设备稳定运行,从而保证电力系统的正常工作。针对传统接地网测控设备故障诊断效率较低的问题,文中提出一种基于改进丛林狼算法的接地网故障诊断算法(ACOA)。首先,使用自适应惩罚函数对故障约束优化模型进行有效简化;其次,利用柯西分布和历史信息策略对丛林狼算法的收敛速度进行提高;最后,将改进的丛林狼算法应用于简化后的故障约束优化模型求解。仿真结果表明,与粒子群优化、遗传算法和蚁群算法相比,ACOA程序运行速度较快,求解准确率也更高。ACOA算法在接地网测控装置中能够有效预先诊断安全故障,可为后续的及时维修提供参考,以节省人力物力。

蚁群优化算法在FPID参数调节中的应用研究

蚁群优化算法(ACOA)是一种群体智能(SI)技术,在各种组合优化问题上的成功应用证明了它是一种有效的仿生优化方法;模糊PID控制器已广泛地应用于工业生产的许多领域,但是其参数调节问题一直受到知识经验缺乏的困扰,针对该问题,通过对蚁群算法的分析改进,提出了一种利用蚁群优化算法来调节典型的模糊PID控制器的方法;该方法将模糊PID控制器的参数赋予一定的物理意义,使其调节比传统的的PID控制器更容易;引入一个倒立摆垂直部分的稳定问题来验证该方法,实验结果表明,得到一个可接受的解决方案不超过20次迭代,缩短了优化时间,提高了调节效率。

两种优化训练的FNN在船舶柴油机故障诊断中的性能研究

本文针对船舶柴油机故障诊断系统,基于遗传算法(genetic algorithm,GA)和蚁群优化算法(ant colony optimization algorithm,ACOA)构造了2种优化训练的模糊神经网络(fuzzy neural network,FNN)智能故障诊断模式,给出了该模糊神经网络智能故障诊断系统的结构及其参数选取方法,通过对船舶柴油机燃烧子系统的FNN模型结构权值和阈值优化训练的故障诊断仿真研究,对两种方式的性能进行对比研究,仿真测试结果表明,基于ACOA的诊断模型具有更好的故障诊断知识表达准确性和较快的收敛速度等特点,具有较好的应用前景。

数字减影三维重建在前交通动脉瘤诊断和介入治疗中的应用

目的 探讨数字减影 (DSA)三维重建 ( 3D)在前交通动脉瘤诊断和血管内治疗中的应用价值。方法 对 2 0例前交通动脉瘤进行二维血管造影 ( 2D) ,对 2 2例前交通动脉瘤进行 3D分析 ,对比两组的影像结果、对比剂用量和X线照射剂量。结果 3D组可以更加简便、清晰地显示动脉瘤颈及动脉瘤与邻近动脉的关系。 3D组对比剂用量和X线照射剂量比 2D组明显减少 (P <0 .0 5 )。结论

改进蚁群算法在SVM参数优化研究中的应用

支持向量机参数的选择决定着支持向量机的分类精度和泛化能力,而其参数优化缺乏理论指导,在此背景下提出了ACO-SVM模型。该模型将SVM分类预测准确率作为目标函数,对蚁群算法进行改进,引入有向搜索和基于时变函数更新的信息素更新原则,利用蚁群算法的并行性、正反馈机制和较强的鲁棒性,以求得最优目标并得到SVM的最优参数组合。数值实验结果表明,改进蚁群算法在SVM参数优化选取中具有更好的寻优性能,具有较高的分类准确率;该方法具有较好的并行性和较强的全局寻优能力。

混沌理论和支持向量机结合的负荷预测模型

根据电力负荷序列的混沌特性,提出混沌理论和蚁群优化支持向量机结合的电力系统短期负荷预测新方法,以相空间重构理论确定支持向量机的输入量个数;训练样本集由对应预测相点的最近邻相点集构成,且是按预测相点步进动态相轨迹生成;采用蚁群优化算法对支持向量机敏感参数进行优化,从而可增强预测模型对混沌动力学的联想和泛化推理能力,提高负荷预测的精度和提高预测稳定性。对某地区负荷系统日、周预测仿真测试,证明其可获得稳定的较高预测精度。

Petri网融合蚁群算法的柔性装配系统调度

为解决柔性装配系统的调度问题,采用分层时延Petri网模型与蚁群优化算法相结合,将柔性装配系统分解成诸多个装配体,每个装配体再分解成多个柔性装配单元,对装配单元分别建模并用蚁群算法对装配方案遍历优化,最后确定装配系统的时延Petri网模型.该方法融合了Petri网和蚁群算法各自的优点,较好地解决了柔性装配系统中的装配建模和装配任务的分配优化问题.实验证明该研究可行有效.

基于蚁群算法的容错RBF-NN诊断模型性能评估

文中构造了基于蚁群优化算法(ant colony optimization algorithm,ACOA)的容错径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBF-NN)故障诊断模型,它具有强逼近能力,采用ACOA优化NN可进一步改善泛化性能。该文又考虑了把故障信息受随机因素干扰而产生的变异故障样本加入NN的训练样本集中,以提高NN的容错性能。将该模型用于高压输电线系统和配电网故障诊断,并作容错性能的评估。由仿真测试表明,研究模型的容错性能要优于传统的BP-NN和GA-NN诊断模型。

低位额部锁孔纵裂入路处理前交通动脉瘤

目的探讨采用“低位额部锁孔经纵裂入路”处理前交通动脉瘤的手术方法。方法沿发际前缘自然走行横行切开5cm,或取额部一较深的额纹,横行切开皮肤。在眉间上2.5cm处,铣一中线偏右侧的3cm×3.5cm游离小骨瓣。牵开右侧额叶和A2段,沿胼胝体膝部前缘到达前交通动脉。分离动脉瘤颈后选择合适的动脉瘤夹夹闭。结果18例病人中,术前Hunt分级Ⅰ级6例,Ⅱ级8例,Ⅲ级2例,Ⅳ级2例。术后恢复良好15例,迁延性昏迷1例,偏瘫1例,死亡1例。5例术后行DSA复查,无残留瘤颈。结论微创锁孔小骨窗行动脉瘤夹闭术是安全可行的,术者应对鞍上胼胝体区的显微解剖十分熟悉。

基于蚁群优化Elman神经网络的传感器补偿

为了提高随钻测斜仪的工作稳定性和测量精度,将蚁群算法和神经网络相融合,采用信息素挥发因子ρ和信息素更新策略自动调整自适应蚁群算法优化Elman神经网络的权阈值,将其应用到随钻测斜仪的传感器补偿中。仿真结果表明,自适应蚁群Elman神经网络的补偿效果优于Elman网络和遗传Elman网络,补偿精度达10-8,补偿效果良好。

252例行开颅夹闭术的前交通动脉瘤患者回顾性分析

目的:描述近些年前交通动脉瘤患者的基本临床特点,归纳总结各因素与预后的相关性,提高患者术后的生存质量。方法:回顾性分析青岛大学附属医院神经外科2018年1月至2021年12月连续治疗的一系列前交通动脉瘤患者的资料。经过单因素的秩和检验筛查,确定与预后的相关性危险因素,将相关性危险因素纳入二元Logistic回归,明确预后的独立危险因素。结果:在2018年至2021年期间,共有252名颅内前交通动脉瘤患者接受外科手术夹闭治疗(平均年龄57.8岁,SD = 9.8岁)。1) 患者中≤50岁的有63例,其中男性39名,女性24名(38%);患者中>50岁的有189例,其中男性24名,女性103名(54%),绝经后女性罹患动脉瘤的比率由38%升至54%,差异有统计学意义(P = 0.024),发病年龄和动脉瘤大小无显著差异(P = 0.179)。2) 252例前交通动脉瘤患者术后3个月回访,治愈者(GOS 5)为227例(90%),自理患者(GOS 4) 20例(8%),植物生存患者(GO2-3) 4例(2%),死亡1例。3) 经过秩和检验初筛,SAH的CT分型、Hunt-Hess分级、术后并发症是影响前交通动脉瘤患者手术预后的相关危险因素;年龄、性别、SAH次数、动脉瘤侧别、大小、指向、手术时机、手术入路与预后的差异无统计学意义。4) 二元Logistic回归分析,未获得有统计学意义的独立危险因素,可能与样本量小有关。结论:我们的研究结果表明:绝经后的女性罹患脑动脉瘤的风险大大增加,绝经后女性应提早筛查、预防SAH的发生。另外,SAH的CT分型、Hunt-Hess分级、术后并发症是影响前交通动脉瘤患者手术预后的相关危险因素。

介入栓塞术在前交通动脉瘤破裂患者中的疗效分析

目的 分析介入栓塞术在前交通动脉瘤(ACoA)破裂患者中的临床价值。方法 取2017年1月至2021年1月温州市中心医院收治的30例ACoA破裂患者(开颅夹闭术,设为夹闭组),取同期收治的32例ACoA破裂患者(介入栓塞术,设为介入栓塞组)。比较两组近期、中期认知功能及预后效果。结果 介入栓塞组的预后良好率(75.00%)较夹闭组(43.33%)高(P<0.05);术后3、6个月,相比于夹闭组,介入栓塞组的MMSE评分明显高(P<0.05)。结论 介入栓塞术用于ACoA破裂患者中,凭借微创特性减轻了对脑组织的损害,利于患者术后认知功能的恢复,也利于预后效果的提高。

基于蚁群算法的废液排放系统管路布局优化

在核电转换系统中,废液排放管路布局要求优化确定管道位置、管径和管坡,此问题是一个高度约束的混合整数非线性规划(MINLP,Mixed-Integer Nonlinear Programming)问题。文章利用蚁群算法的增量解构建的特点,将蚁群优化算法(ACOA,Ant Colony Optimization Algorithm)与树生长算法(TGA,Tree Growing Algorithm)相结合,有效地解决了核电转换系统中废液排放管路布局和规模优化问题,并与ACOA进行了性能对比。结果表明,该方法能较好地解决废液排放系统管道的布置和规模确定问题。

症状性颈动脉重度狭窄/闭塞患者证候要素与前交通动脉开放的关系

目的研究症状性颈动脉重度狭窄/闭塞患者证候要素与前交通动脉开放的关系。方法采集36例症状性颈动脉重度狭窄/闭塞患者,含脑梗死26例、短暂性脑缺血发作(TIA)10例。采集5个时点证候要素,利用CT血管造影(CTA)联合磁共振血管成像(MRA)评估一级侧支循环,按前交通动脉是否开放分组,对预后以及证候要素进行统计学分析。结果症状性重度颈动脉狭窄/闭塞患者中,一级侧支循环以前交通动脉开放较多,前交通开放组较未开放组在第90天美国国立卫生研究院率中量表(NIHSS)评分改善及预后良好(mRS≤2)方面均存在统计学差异(P<0.05)。同时前交通未开放组内火证、血瘀证、气虚证、阴虚证比例均高于开放组。结论症状性颈动脉重度狭窄/闭塞患者中,前交通动脉开放组较未开放组预后好。前交通动脉未开放组,证候要素特点更复杂。气虚证在前交通动脉未开放组比例较高。提示侧支循环的影像学评估,可为辨证论治提供指导。

脑前交通动脉瘤入流动脉管径比对瘤内血流动力学特征的影响

脑前交通动脉瘤作为高发且易破裂的动脉瘤类型,位于脑Willis环前循环处,该处血管结构和血流状态复杂且临床实测难度大,其如何影响瘤内血流动力学特征尚不明确。该文以理想化脑前交通动脉瘤模型为研究对象,通过数值模拟实验重点研究左右侧脑前动脉A1段(ACA1)管径比对动脉瘤入流边界条件及瘤内血流动力学参数的影响。结果表明,动脉瘤入流边界条件主要由左右ACA1的管径比决定,而受瘤体尺寸的影响较小。动脉瘤对侧ACA1的管径减小引起瘤内时均壁面剪应力(TAWSS)、最大瞬时WSS(MxWSS)升高和振荡剪切指标(OSI)降低;而动脉瘤同侧ACA1的管径减小则增强瘤内血流的紊乱度和不稳定性,表现为TAWSS降低和OSI升高。动脉瘤增大有降低TAWSS和升高OSI的基本趋势,但其变化程度受左右ACA1管径比的影响较大。上述发现表明,左右ACA1的管径差异不仅是脑前交通动脉瘤血流动力学建模计算中必须考虑的关键因素,对脑前交通动脉瘤的生长或破裂风险评估也有重要的参考价值。