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成人胃肠道手术围手术期营养支持治疗的规范化应用

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中华普通外科杂志 2024年第3期39卷 227-232页

作者：朱旻怡高学金王新颖南京大学医学院附属金陵医院普通外科南京210002

胃肠道手术围手术期患者营养不良发生率高,与切口愈合不良、术后感染的发生、住院时间延长相关,合理而规范的营养支持治疗对于围手术期患者的恢复具有重要意义。围手术期营养支持治疗的目的在于通过肠内和肠外营养途径补充能量和蛋白质... 详细信息

胃肠道手术围手术期患者营养不良发生率高,与切口愈合不良、术后感染的发生、住院时间延长相关,合理而规范的营养支持治疗对于围手术期患者的恢复具有重要意义。围手术期营养支持治疗的目的在于通过肠内和肠外营养途径补充能量和蛋白质以满足机体需求,改善患者营养状态及临床预后。本文就胃肠道手术围手术期患者营养风险筛查与评估、围手术期营养支持途径和时机、围手术期营养治疗配方和监测指标等方面进行系统性的综述。

关键词：胃肠道手术围手术期患者营养风险筛查肠外营养营养支持治疗术后感染患者营养状态切口愈合不良

高精度实时语义分割算法框架:多通道深度加权聚合网络

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控制与决策 2024年第5期39卷 1450-1460页

作者：齐咏生陈培亮高学金董朝轶魏淑娟内蒙古工业大学电力学院呼和浩特010080 大规模储能技术教育部工程研究中心呼和浩特010080 内蒙古自治区高等学校智慧能源技术与装备工程研究中心呼和浩特010080 北京工业大学信息学部北京100080

近年来随着深度学习技术的不断发展,涌现出各种基于深度学习的语义分割算法,然而绝大部分分割算法都无法实现推理速度和语义分割精度的兼得.针对此问题,提出一种多通道深度加权聚合网络(MCDWA_Net)的实时语义分割框架.该方法首先引入多... 详细信息

近年来随着深度学习技术的不断发展,涌现出各种基于深度学习的语义分割算法,然而绝大部分分割算法都无法实现推理速度和语义分割精度的兼得.针对此问题,提出一种多通道深度加权聚合网络(MCDWA_Net)的实时语义分割框架.该方法首先引入多通道思想,构建一种3通道语义表征模型, 3通道结构分别用于提取图像的3类互补语义信息:低级语义通道输出图像中物体的边缘、颜色、结构等局部特征;辅助语义通道提取介于低级语义和高级语义的过渡信息,并实现对高级语义通道的多层反馈;高级语义通道获取图像中上下文逻辑关系及类别语义信息.之后,设计一种3类语义特征加权聚合模块,用于输出更完整的全局语义描述.最后,引入一种增强训练机制,实现训练阶段的特征增强,进而改善训练速度.实验结果表明,所提出方法在复杂场景中进行语义分割不仅有较快的推理速度,且有很高的分割精度,能够实现语义分割速度与精度的均衡.

关键词：深度学习语义分割语义特征上下文信息深度融合

基于混合双层自组织径向基函数神经网络的优化学习算法

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北京工业大学学报 2024年第1期50卷 38-49页

作者：杨彦霞王普高学金高慧慧齐泽洋北京工业大学信息学部北京100124 北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

针对传统方法采用先训练后测试两阶段学习机制极易导致的过拟合或欠拟合问题,提出一种基于混合双层自组织径向基函数神经网络的优化学习(hybrid bilevel self-organizing radial basis function neural network optimization learning,H... 详细信息

针对传统方法采用先训练后测试两阶段学习机制极易导致的过拟合或欠拟合问题,提出一种基于混合双层自组织径向基函数神经网络的优化学习(hybrid bilevel self-organizing radial basis function neural network optimization learning,Hb-SRBFNN-OL)算法。首先,将训练过程和测试过程集成到一个统一的框架中,规避过拟合或欠拟合问题。其次,基于进化学习机制,提出上下2层的交互式优化学习算法,上层基于网络复杂度和测试误差自组织调整网络结构,下层采用列文伯格-马夸尔特(Levenberg Marquardt,LM)算法作为优化器对自组织径向基函数神经网络(self-organizing radial basis function neural network,SO-RBFNN)的连接权值进行优化。最后,利用来自多个子网络的综合信息生成模型的最终输出,加速网络全局收敛。为验证所提方法的可行性,分别在多个分类和预测任务中进行了测试实验。结果表明,在与传统神经网络结构相似甚至更好的测试和分类精度下,该方法不仅能实现更快的训练收敛,而且能进化成更精简紧凑的径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)模型。尤其在污水处理过程中总磷的质量浓度预测实验中,测试集中均方根误差(root mean squared error,RMSE)最高可降低48.90%,实际场景实验结果验证了所提算法的精确性更佳且泛化能力更强。

关键词：径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBFNN) 自组织列文伯格-马夸尔特(Levenberg Marquardt,LM)算法混合双层优化学习泛化性能

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基于注意力卷积神经网络的视觉里程计

控制工程 2024年第6期31卷 1060-1066页

作者：高学金牟雨曼任明荣北京工业大学信息学部北京100124 北京工业大学数字社区教育部工程研究中心北京100124 北京工业大学城市轨道交通北京实验室北京100124 北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

传统的视觉里程计(visual odometry,VO)要求图像含有大量的纹理信息,且求解过程较为复杂。针对以上问题提出基于注意力卷积神经网络的视觉里程计,对相机进行端到端的位姿估计,利用注意力机制提高模型估计轨迹的精度。首先,使用注意力-... 详细信息

传统的视觉里程计(visual odometry,VO)要求图像含有大量的纹理信息,且求解过程较为复杂。针对以上问题提出基于注意力卷积神经网络的视觉里程计,对相机进行端到端的位姿估计,利用注意力机制提高模型估计轨迹的精度。首先,使用注意力-卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)模块提取图像特征;然后,将特征输入到门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)学习图像的时序连接性;最后,通过全连接层降维输出相机位姿。在KITTI数据集上完成实验,并与其他方法进行对比,结果表明卷积网络中加入注意力机制可以有效提高轨迹估计的精度,且误差低于其他视觉里程计算法。

关键词：视觉里程计注意力机制卷积神经网络门控循环单元

基于多采样序列特征提取网络的多变量间歇过程故障预测

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化工学报 2024年

作者：高学金李博伦韩华云高慧慧齐咏生北京工业大学信息科学技术学院数字社区教育部工程研究中心城市轨道交通北京实验室计算智能与智能系统北京市重点实验室内蒙古工业大学电力学院

故障预测可以指示变量的异常变化，提前预测故障情况。现有故障预测方法仅考虑完整序列的全局时间依赖关系，忽略了变量间依赖关系及采样子序列中不同的局部时间依赖关系。针对上述问题，提出了一种基于多采样序列特征提取网络（multi-s... 详细信息

故障预测可以指示变量的异常变化，提前预测故障情况。现有故障预测方法仅考虑完整序列的全局时间依赖关系，忽略了变量间依赖关系及采样子序列中不同的局部时间依赖关系。针对上述问题，提出了一种基于多采样序列特征提取网络（multi-sampled sequence feature extraction network，MSFEN）的故障预测架构。首先设计了一种批次联合嵌入机制，在考虑批次周期性的同时更好地表达变量间依赖关系。然后，开发了一种序列采样机制划分完整时间序列与不同尺度的采样子序列。之后，分别设计了翻转平滑Transformer与卷积交互提取模块，以全面地提取多尺度时间依赖关系与变量间依赖关系。最后，融合多采样序列特征获得最终的编码特征，通过前馈层实现故障预测。利用青霉素发酵过程进行实验，结果表明该方法具有良好的故障预测性能。

关键词：间歇式故障预测序列采样神经网络多尺度

膳食纤维在超短肠综合征肠康复治疗中的作用研究

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同方期刊数据库

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中华临床营养杂志 2024年第4期32卷 217-225页

作者：齐欣夏宇飞刘思睿高学金章黎王新颖南京大学医学院附属金陵医院、普通外科研究所南京210002 东南大学医学院南京210009

目的探究膳食纤维在超短肠综合征肠康复治疗中的作用。方法研究纳入南京大学医学院附属医院普通外科2012年1月至2023年10月诊断为超短肠综合征的住院患者34例,根据其营养支持治疗期间是否行肠康复治疗分为三组:营养治疗组(11例)、生长激... 详细信息

目的探究膳食纤维在超短肠综合征肠康复治疗中的作用。方法研究纳入南京大学医学院附属医院普通外科2012年1月至2023年10月诊断为超短肠综合征的住院患者34例,根据其营养支持治疗期间是否行肠康复治疗分为三组:营养治疗组(11例)、生长激素+谷氨酰胺肠康复治疗组(10例)及生长激素+谷氨酰胺+膳食纤维肠康复治疗组(13例)。肠康复治疗组均采用重组人生长激素注射液0.05 mg/(kg·d),谷氨酰胺粉5 g/d。记录患者的治疗方案及其变化和治疗前后的血液学指标、营养指标、肠道吸收指标、粪便性状评分及生活质量评分等指标,分析不同治疗方案对患者临床结局的影响。结果与营养治疗组和生长激素+谷氨酰胺肠康复治疗组相比,生长激素+谷氨酰胺+膳食纤维肠康复治疗组的肠内营养液体增加量、肠外营养能量减少量、肠道湿吸收增加量、排便次数减少量及血红蛋白上升值等显著增加,差异有统计学意义(P<0.05);同时其治疗后胰岛素样生长因子-1及胰岛素样生长因子结合蛋白水平等营养状态相关指标明显升高(P<0.01)。结论营养支持联合肠康复治疗可以显著改善超短肠综合征患者营养状况及肠道吸收率等指标,在肠康复治疗方案中联合使用膳食纤维可使其获益更为显著。

关键词：超短肠综合征膳食纤维肠康复治疗

血运重建治疗对伴慢性多血管病变的急性肠系膜缺血导致的短肠综合征患者肠康复治疗效果的影响

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中华普通外科杂志 2024年第3期39卷 172-182页

作者：夏宇飞齐欣朱旻怡高学金章黎孙羽东王新颖东南大学医学院南京210009 南京大学医学院附属金陵医院全军普通外科研究所南京210002

目的探索伴慢性多血管病变的急性肠系膜缺血(acute mesenteric ischemia,AMI)导致的短肠综合征(short bowel syndrome,SBS)患者在肠康复治疗(intestinal rehabilitation therapy,IRT)前接受血运重建治疗能否优化IRT的疗效。方法回顾性分析2012年1月至2023年10月期间在中国人民解放军东部战区总医院诊断由伴慢性多血管病变的AMI导致SBS并接受IRT的住院患者18例的临床资料。结果在IRT后,血运重建组的四肢骨骼肌指数和握力的增加量显著高于对照组,分别为[(0.28±0.26)kg/m^(2)比(0.02±0.21)kg/m^(2),P=0.033]和[(0.97±0.33)kg比(0.48±0.34)kg,P=0.007]。同样,血运重建组肠内营养(EN)摄入量的增加量显著高于对照组[(572.5±93.6)ml/d比(375.2±176.3)ml/d,P=0.012],并伴随着肠道氮吸收率更高的提升[(25.06±14.06)%比(13.84±4.62)%,P=0.034]和肠道症状评定量表评分更大幅度的降低[(-15.88±3.94)分比(-6.33±5.13)分,P=0.030],且两组EN制剂类型的组成在IRT后也有显著差异(P=0.046)。此外,血运重建组出院时的简明健康量表(SF-36)在躯体疼痛(BP)、总体健康(GH)、活力(VT)、社会功能(SF)、精神健康(MH)等五项指标的得分上显著高于对照组(P<0.05)。结论由伴慢性多血管病变的AMI导致SBS的患者接受血运重建治疗不能使其在IRT中获得体重和血液学营养指标上更高的增长,但有利于患者改善肌肉功能、改善EN吸收、提高摆脱肠外营养的机会、缓解胃肠道症状并提高生活质量。

关键词：肠系膜缺血短肠综合征康复研究血运重建

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血清铁蛋白可识别肠衰竭相关性肝病

肠外与肠内营养 2024年第3期31卷 147-153页

作者：孙广明夏宇飞黄龙昌古丽苏杜姆·麦提阿卜拉章黎高学金王新颖南京大学医学院附属金陵医院/东部战区总医院普通外科江苏南京210002 东南大学医学院江苏南京210009

目的:探讨血清铁蛋白在肠衰竭相关性肝病中的诊断价值。方法:回顾性分析2019年1月至2022年12月在南京大学附属金陵医院普通外科收治的成人短肠综合征病人的临床资料,通过线性回归确定血清铁蛋白和肝脏酶谱的相关性,通过多因素Logistic... 详细信息

目的:探讨血清铁蛋白在肠衰竭相关性肝病中的诊断价值。方法:回顾性分析2019年1月至2022年12月在南京大学附属金陵医院普通外科收治的成人短肠综合征病人的临床资料,通过线性回归确定血清铁蛋白和肝脏酶谱的相关性,通过多因素Logistic回归分析筛选肝损伤的潜在危险因素,并建立肝纤维化预测模型。同时计算曲线下面积以评估模型的准确性。结果:共纳入106例短肠综合征病人,其中血清铁蛋白(SF)升高的有55例(51.9%)。线性回归分析显示血清铁蛋白和ALT(r=0.427,PULN(血清铁蛋白正常值上限),P=0.033;SF>1.5×ULN,P=0.018;SF>2.5×ULN,P=0.006]。多因素Logistic回归分析显示:PN依赖(OR=3.366,P=0.017)、血清铁蛋白>2.5 ULN(OR=3.292,P=0.014)是肠衰竭相关性肝病—肝纤维化的独立危险因素,受试者工作曲线(ROC)显示曲线下面积为74.8%,95%CI:0.652~0.844。结论:血清铁蛋白可作为一个可靠的临床生物标志物,帮助识别肠衰竭相关性肝病。

关键词：血清铁蛋白肠外营养肠衰竭肝纤维化

基于统计量模式分析的T-KPLS间歇过程故障监控

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化工学报 2015年第1期66卷 265-271页

作者：常鹏王普高学金北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124

核函数的全影结构投影(total kernel projection to latent structures,T-KPLS)最近在故障监控领域取得了广泛应用,其实质是对数据矩阵的协方差矩阵进行分解,没有利用数据的高阶统计量等有用信息,在进行特征提取时会造成数据有用信息的... 详细信息

核函数的全影结构投影(total kernel projection to latent structures,T-KPLS)最近在故障监控领域取得了广泛应用,其实质是对数据矩阵的协方差矩阵进行分解,没有利用数据的高阶统计量等有用信息,在进行特征提取时会造成数据有用信息的丢失,导致故障识别效果差。为了解决此问题,提出了统计量模式分析(statistics pattern analysis,SPA)与核函数的全影结构投影法(total kernel projection to latent structures,T-KPLS)相结合的多向统计量模式分析的核函数的全影结构投影法(multi-way statistics pattern analysis total kernel projection to latent structures,MSPAT-KPLS)。该方法首先构造样本的不同阶次统计量,将数据从原始的数据空间映射到统计量样本空间,然后利用核函数将统计量样本空间映射到高维核空间并在质量变量的引导下将特征空间分为过程变量与质量变量相关、过程变量与质量变量无关、过程变量与质量变量正交和残差4个子空间;最后针对与质量变量相关和残差空间建立联合监控模型,当监控到有故障发生时进行故障变量追溯。最后将该方法应用到微生物发酵过程中,并与传统方法进行比较,发现该方法具有更好的监控性能。

关键词：故障监控核函数全影结构投影统计量模式分析