不一致数据最大概率子集修复算法

针对关系型数据中的不一致错误,现有子集修复方法通常以最小删除元组数量为优化目标求解最优修复方案,以减少对原始数据的更改。但当数据中的错误较多时,该方法的准确率将降低。提出了一种最大概率子集修复方法,利用属性之间的关联关系及概率统计信息对元组的正确性概率进行建模,将最小删除元组的正确性概率之和作为优化目标进行最优子集修复,并给出了高效的最大概率子集修复近似算法。真实数据集和合成数据集上的实验结果表明,最大概率子集修复方法的准确率优于当前最好方法。

腹腔镜下修补术对胃十二指肠溃疡穿孔临床治疗效果、炎性因子及T细胞免疫功能的影响

目的分析腹腔镜下修补术对胃十二指肠溃疡穿孔患者的临床疗效及其对炎性因子、T细胞免疫功能的影响。方法收集2015年8月—2020年8月收治的120例胃十二指肠溃疡穿孔患者的临床资料,根据不同的手术方法分为A组(n=62)与B组(n=58),A组采用腹腔镜下穿孔修补术,B组采用传统开腹手术。比较两组围手术期指标、临床疗效、炎性因子水平、T细胞免疫功能、疼痛视觉模拟评分(VAS)及术后并发症发生情况。结果A组手术时间较B组长,住院时间、术中出血量、肛门排气时间及胃肠道功能恢复时间显著低于B组(P<0.01),但两组临床疗效比较差异无统计学意义(P>0.05)。术后,两组白细胞介素-10(IL-10)、IL-6、C反应蛋白(CRP)均较术前上升,以B组上升显著(P<0.01);术后1、4 d,B组CD3+、CD4+、CD8+细胞水平较术前明显降低,且明显低于A组(P<0.01);A组术后1 d的CD3+、CD4+、CD8+细胞水平较术前明显降低(P<0.01)。A组术后VAS评分、并发症发生率均低于B组(P<0.01)。结论腹腔镜下修补手术治疗对胃十二指肠溃疡穿孔患者疗效显著,创伤小,可减轻对T细胞免疫功能的影响,炎症程度轻,有助于患者术后恢复。

祛腐生肌合剂联合表皮细胞生长因子对压疮创面修复的作用及SOCS1/JAK2/STAT3信号通路的影响

目的:观察祛腐生肌合剂联合表皮细胞生长因子对压疮创面修复的影响。方法:复制压疮大鼠模型,随机分为模型组、阳性药物组(表皮细胞生长因子凝胶组)、中药组(祛腐生肌合剂组)、联合干预组(表皮细胞生长因子^(+)祛腐生肌合剂组),每组10只,另选取10只健康SD大鼠作为假手术组,仅同部位置入磁性装置不予施加压力。干预后观察各组大鼠创面愈合情况及创面病理情况,流式法检测各组大鼠血清T淋巴细胞亚群水平,ELISA法检测各组大鼠创面肉芽组织血管内皮生长因子(vascular endothelial growth factor,VEGF)、碱性成纤维细胞生长因子(basic fibroblast growth factor,bFGF)、肿瘤坏死因子-α(Tumour necrosis factor-α,TNF-α)、白细胞介素-36(Interleukin-36,IL-36)、γ干扰素(Interferon-γ,IFN-γ)蛋白的阳性表达水平,Western Blot法检测创面肉芽组织JAK2、STAT3、SOCS1蛋白表达水平。结果:各组大鼠创面肉芽组织病理存在不同程度改善;与假手术组比较,模型组大鼠的血清CD8^(+)、VEGF,bFGF,TNF-α、IL-36、IFN-γ水平与创面肉芽组织JAK2、STAT3、SOCS1的蛋白表达水平明显上升(P<0.05),而创面愈合率、血清CD4^(+)水平、CD4^(+)/CD8^(+)数值显著降低(P<0.05);与模型组比较,阳性药物组、中药组、联合干预组大鼠的血清CD8^(+)、TNF-α、IL-36、IFN-γ水平、创面肉芽组织的JAK2、STAT3蛋白表达水平明显下降(P<0.05),其中联合干预组下降程度最大(P<0.05),创面愈合率、血清CD4^(+)、VEGF,bFGF水平、CD4^(+)/CD8^(+)数值及创面肉芽组织的SOCS1蛋白表达水平明显升高(P<0.05),其中联合干预组上升程度最大(P<0.05)。结论:祛腐生肌合剂能有效促进压疮大鼠模型创面修复,同时与表皮细胞生长因子联合使用起到协同增效作用,其作用机制可能与祛腐生肌合剂能够提升血清T淋巴细胞亚群水平,上调SOCS1的蛋白表达水平抑制JAK2/STAT3信号通路表达及创面炎性反应相关。

规则与概率相结合的不一致数据子集修复方法

不一致数据子集修复问题是数据清洗领域的重要研究问题,现有方法大多是基于完整性约束规则的,采用最小删除元组数量原则进行子集修复.然而,这种方法没有考虑删除元组的质量,导致修复准确性较低.为此,提出规则与概率相结合的子集修复方法,建模不一致元组概率使得正确元组的平均概率大于错误元组的平均概率,求解删除元组概率和最小的子集修复方案.此外,为了减小不一致元组概率计算的时间开销,提出一种高效的错误检测方法,减小不一致元组规模.真实数据和合成数据上的实验结果验证所提方法的准确性优于现有最好方法.