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aVR导联ST-T改变对急性非ST段抬高型心肌梗死患者的预后研究

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aVR导联ST-T改变对急性非ST段抬高型心肌梗死患者的预后研究

作者：廖海玲暨南大学

学位级别：硕士

目的:本文旨在研究心电图aVR导联ST-T改变对行经皮冠状动脉介入(percutaneous coronary intervention,PCI)治疗的急性非ST段抬高型心肌梗死(non-ST-segment elevation myocardial infarction,NSTEMI)患者预后的价值。方法:回顾性纳入行PCI治疗的NSTEMI患者256例,根据患者入院后首份心电图aVR导联T波及ST段的情况将256例患者分别分为T波直立组(n=57)、T波非直立组(n=199),ST段抬高组(n=60)、ST段非抬高组(n=196)。观察T波直立组及ST段抬高组患者住院期间的心电图变化,根据患者入院后24-48小时内aVR导联T波的变化将T波直立组患者分为T波未恢复组(n=35)及T波恢复组(n=22);根据入院后24小时内ST段回落情况将ST段抬高组患者分为ST段未回落组(n=22)及ST段回落组(n=38)。收集患者入院后的各项临床资料、院内不良事件及出院后随访期间的主要不良心脑血管事件(major adverse cardiac and cerebrovascular events,MACCE)。采用单因素分析比较各组患者临床特征及预后的差异;采用非条件logistic回归分析方法,探索NSTEMI患者随访期间发生MACCE的独立预测因子;独立预测因子中的所有计量资料均通过受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC曲线)分析以及曲线下面积(area under the cure,AUC)得出最佳截断点和预测准确率。结果:1、与T波非直立组患者相比,T波直立组患者男性比例更少(70.2%vs 82.9%,P<0.05),合并2型糖尿病更常见(45.6%vs 30.2%,P<0.05),Killip分级≥II级的比例更多(50.9%vs 30.2%,P<0.05),GRACE评分更高[(158.5±46.3)分vs(137.4±36.9)分,P<0.05],NT-pro BNP峰值更高[1830.0(474.5,3845.0)ng/L vs 400.0(150.5,2084.0)ng/L,P<0.05],左心室射血分数(left ventricular ejection fraction,LVEF)更低[59.0(52.0,61.5)%vs 60.0(55.5,63.0)%,P<0.05];单支病变(1-vessel disease,1-VD)少见(5.3%vs 18.1%,P<0.05)、两支病变(2-vessel disease,2-VD)更常见(50.9%vs 34.2%,P<0.05),冠脉Gensini评分为重度的比例更多(54.4%vs 39.7%,P<0.05),梗死相关动脉(infarct-related artery,IRA)为左前降支(left anterior descending,LAD)更常见(45.6%vs 30.7%,P<0.05);院内不良事件(49.1%vs 23.1%,P<0.05)、随访期间MACCE(52.8%vs 25.8%,P<0.05)发生率更高。2、与ST段非抬高组患者相比,ST段抬高组患者年龄更大[(67.0±11.9)岁vs(61.4±12.4)岁,P<0.05)],入院时心率更快[80.5(72.5,103.5)次/分vs 78.0(65.0,86.0)次/分,P<0.05],合并高血压(75.0%vs 58.2%,P<0.05)、2型糖尿病(50.0%vs 28.6%,P<0.05)比例更多,Killip分级≥II级的比例更多(55.0%vs 28.6%,P<0.05),GRACE评分更高[(168.8±42.2)分vs(133.4±35.2)分,P<0.05],NT-pro BNP峰值更高[2593.5(430.5,5573.5)ng/L vs 365.0(151.0,1830.0)ng/L,P<0.05],LVEF更低[57.5(51.5,61.0)%vs 60.0(56.0,63.0)%,P<0.05],住院时间更长[9.0(6.0,11.5)天vs 6.0(5.0,8.0)天,P<0.05];三支病变(3-vessel disease,3-VD)(65.0%vs 41.3%,P<0.05)、左主干病变(left main coronary artery,LM)(30.0%vs 3.6%,P<0.05)更常见,冠脉Gensini评分为重度的比例更多(68.3%vs 35.2%,P<0.05),IRA为LM更多见(5.0%vs 0.5%,P<0.05);院内不良事件(60.0%vs 19.4%,P<0.05)、随访期间MACCE(45.5%vs 27.6%,P<0.05)发生率更高。3、非条件l

关键词：急性非ST段抬高型心肌梗死 aVR导联 ST段抬高 T波直立 ST段回落预后

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PD-1抑制剂致免疫性心肌炎1例

中华心血管病杂志 2022年第7期50卷 710-712页

作者：廖海玲陈冬冬潘赟刘智杰暨南大学附属第一医院心血管内科广州510000

近年来,免疫检查点抑制剂(ICI)尤其是程序性死亡受体1(PD-1)抑制剂在肿瘤免疫治疗中得到了广泛的运用,但其导致的免疫相关不良事件的报道也逐渐增加,其中ICI相关心肌炎发病率虽然低,但病情进展迅速且病死率高,因此备受关注。该文报道1... 详细信息

近年来,免疫检查点抑制剂(ICI)尤其是程序性死亡受体1(PD-1)抑制剂在肿瘤免疫治疗中得到了广泛的运用,但其导致的免疫相关不良事件的报道也逐渐增加,其中ICI相关心肌炎发病率虽然低,但病情进展迅速且病死率高,因此备受关注。该文报道1例危重型PD-1抑制剂相关心肌炎患者经积极救治后痊愈。

关键词：心肌炎心力衰竭免疫检查点抑制剂

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基于多尺度时空图神经网络的污染物浓度预测

控制与决策 2024年第4期39卷 1396-1402页

作者：廖海斌袁理龚颢巍武汉纺织大学电子与电气工程学院武汉430200

基于深度学习的细粒度污染物浓度预测是一种新兴且具有前景的方法,如何充分利用气象、空间和时间等3大信息是其关键.为了协同融合3大信息,提出一种基于多尺度时空图神经网络的污染物浓度预测模型.该模型利用空气质量模型动态构建多尺度... 详细信息

基于深度学习的细粒度污染物浓度预测是一种新兴且具有前景的方法,如何充分利用气象、空间和时间等3大信息是其关键.为了协同融合3大信息,提出一种基于多尺度时空图神经网络的污染物浓度预测模型.该模型利用空气质量模型动态构建多尺度的时空图神经网络,学习污染物之间的动态时空关系.具体为:利用图神经网络学习污染物之间的多尺度空间关系,采用空气质量模型HYSPLIT构建图的结点和边属性,通过基于注意力机制的GRU(gate recurrent unit)学习污染物浓度之间的时序关系.该模型不仅充分考虑了气象、空间和时间3大影响因素,还将3个因素联动起来统一到一个框架内协同学习.该方法与传统的机理模型方法相比具有灵活部署、易于实施的特点.实际项目数据集和公开数据集上的实验表明:与现有先进的基于图神经网络的方法相比,该方法预测的污染物浓度平均绝对误差降低了0.6左右,对称平均绝对百分比误差降低0.005左右.

关键词：污染物浓度预测时空数据深度学习机理模型图神经网络

RTX治疗难治性原发性膜性肾病的疗效、安全性及对症状改善、肾功能的影响

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中国老年学杂志 2024年第13期 3162-3165页

作者：廖海君赣州市人民医院

目的分析利妥昔单抗（RTX）治疗难治性原发性膜性肾病（IMN）的临床疗效。方法选取43例难治性IMN患者，按RTX不同给药剂量分为两组，低剂量组23例：给药剂量为100 mg/次，1次/w;常规剂量组20例：给药剂量为375 mg/m2,1次/w;对比两组... 详细信息

目的分析利妥昔单抗（RTX）治疗难治性原发性膜性肾病（IMN）的临床疗效。方法选取43例难治性IMN患者，按RTX不同给药剂量分为两组，低剂量组23例：给药剂量为100 mg/次，1次/w;常规剂量组20例：给药剂量为375 mg/m2,1次/w;对比两组治疗效果、治疗不良反应等。结果两组治疗后总缓解率无明显差异（P>0.05）。两组治疗后3、6个月血白蛋白（ALB）较治疗前显著增加，24 h尿蛋白定量显著降低（P0.05）。两组治疗3、6个月CD19+B细胞、血清抗磷脂酶A2受体（PLA2R）抗体、辅助性、抑制性T细胞比值（Th/Tss）显著低于治疗前，免疫球蛋白（Ig）G显著高于治疗前（P0.05）。两组治疗前后血清炎症表达无明显差异（P>0.05）。低剂量组总不良反应发生率显著低于常规剂量组（P<0.05）。结论 RTX治疗难治性IMN有明显效果，而采用低剂量RTX治疗效果与常规剂量相一致，且不良反应少。

关键词：利妥昔单抗难治性原发性膜性肾病肾功能

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门源M6.9地震前前兆吸引子的特征提取

大地测量与地球动力学 2024年

作者：张海玲兰州地球物理国家野外科学观测研究站

以非线性动力系统为理论依据类比地震孕育过程，以非线性动力系统的吸引子理论来类比研究地震前兆吸引子，将高台台钻孔倾斜定点形变观测作为孕震系统的状态变量，借助G-P算法从宏观观测数据入手推演前兆动力学特征。在验证了以钻孔倾... 详细信息

以非线性动力系统为理论依据类比地震孕育过程，以非线性动力系统的吸引子理论来类比研究地震前兆吸引子，将高台台钻孔倾斜定点形变观测作为孕震系统的状态变量，借助G-P算法从宏观观测数据入手推演前兆动力学特征。在验证了以钻孔倾斜作为状态变量时非线性动力系统前兆吸引子存在的基础上，通过研究以NS、EW分量作为状态变量时吸引子维数的变化特征，归纳总结出门源MS6.9地震前出现异常的NS分量对应的前兆吸引子存在降维特性，即在震前随着时间推移、三维重构相空间数据分布变得集中而有序，相应的地震前兆吸引子的分形维数也更低；而在震前未出现异常的EW分量在不同阶段，对应的前兆吸引子的分形维数则保持不变，且其三维重构相空间中点的分布也无明显差异。

关键词：非线性动力系统混沌前兆吸引子分形维数 G-P算法

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秋天已悄然而至

散文诗（下半月.校园文学） 2009年第1期 150-152页

作者：廖海玲

站在高高的山冈上．吹着迎面而来的凉风．宛如一掬清泉从我脸颊流淌而过．带走了炎热和烦恼．我立刻感受到：秋天已悄然而至。

关键词：散文校园文学文学作品《秋天已悄然而至》廖海玲

考虑可再生能源配额的风水火多能源电力系统年度调度模型

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运筹与管理 2024年第2期33卷 71-77页

作者：陈道平廖海凤谭洪重庆师范大学经济与管理学院重庆401331 重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室重庆400044

通过分析配额制的实施对购电策略的影响,建立考虑可再生能源配额的风水火多能源电力系统的年度调度模型。为减小计算负担,将月度的负荷与风电用数个典型场景及其占比来表示。提出能够自动选择最佳聚类数的改进k-means算法,并应用于典型... 详细信息

通过分析配额制的实施对购电策略的影响,建立考虑可再生能源配额的风水火多能源电力系统的年度调度模型。为减小计算负担,将月度的负荷与风电用数个典型场景及其占比来表示。提出能够自动选择最佳聚类数的改进k-means算法,并应用于典型场景生成过程中。将同一天的负荷与风电的历史数据曲线拼接为一条功率曲线,并基于改进k-means算法进行聚类,得到考虑负荷与风电时序相关性的典型场景。仿真结果表明:(1)所提典型场景生成方法对年度电量刻画的精度平均提高了12.7%,由其所生成典型场景的平均符合率提高了20.25%,所提方法具有更好的年度电量刻画效果和更高的平均场景符合率;(2)当绿色证书的价格高于风电与火电价格差值时,实施配额制后能够提高风电的消纳量,这对绿色证书价格的确定具有重要参考价值。

关键词：风水火多能源系统可再生能源配额制年度调度模型

新型复合保鲜贮藏方法对鲜参切片品质的影响及货架期预测

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食品工业科技 2024年第4期45卷 282-289页

作者：鲁海玲徐艳阳吉林大学食品科学与工程学院吉林长春130062

目的:探究一种新型复合保鲜贮藏方法,预测鲜参切片的货架期。方法:应用酸性氧化电位水杀菌、真空包装、低温等离子体杀菌等技术复合处理鲜参切片,然后分别在-2、4、25和36℃进行贮藏,每隔15 d测定鲜参切片的色泽、水分含量、人参皂苷Rg1... 详细信息

目的:探究一种新型复合保鲜贮藏方法,预测鲜参切片的货架期。方法:应用酸性氧化电位水杀菌、真空包装、低温等离子体杀菌等技术复合处理鲜参切片,然后分别在-2、4、25和36℃进行贮藏,每隔15 d测定鲜参切片的色泽、水分含量、人参皂苷Rg1、Re、Rb1含量和菌落总数等指标,建立贮藏期间鲜参切片的菌落总数变化动力学模型。结果:确定鲜参切片的复合保鲜工艺为:酸性氧化电位水处理→真空包装→低温等离子体处理→低温贮藏。在-2和4℃贮藏有效地抑制鲜参切片菌落总数的增长、水分含量的下降,延缓鲜参切片颜色的变化。贮保藏60 d后,鲜参切片中人参皂苷Rg1、Re和Rb1的含量上升。通过基于菌落总数变化的一级反应动力学模型和Arrhenius方程,建立鲜参切片的货架期预测模型。结论:建立了鲜参切片的最佳复合保鲜贮藏方式,这种复合保鲜贮藏方法可有效抑制鲜参切片的品质劣化,延长其货架期。

关键词：鲜参切片酸性氧化电位水低温等离子体近冰温贮藏货架期预测模型

基于通道注意力机制和多尺度卷积的行人重识别

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光电子．激光 2024年第2期35卷 191-197页

作者：黄洪琼金海玲上海海事大学信息工程学院上海201306

针对真实环境中由于复杂背景和物体遮挡、角度变换、行人姿态变化带来的行人重识别(person re-identification, person re-ID)问题,设计了基于通道注意力(efficient channel attention, ECA)机制和多尺度卷积(poly-scale convolution, PSConv)的行人重识别模型。首先利用残差网络提取全局特征,在网络末端加入基于ECA机制及PSConv的特征融合模块,将全局特征和该模块提取的全局特征进行融合,之后将新的全局特征进行分割得到局部特征,最后将新的全局特征和分割得到的局部特征融合得到最终特征,并计算损失函数。模型在Market1501和DukeMTMC-reID数据集上进行实验验证。在Market1501数据集中,Rank-1和平均精度均值分别达到94.3%和85.2%,在DukeMTMC-reID数据集中,上述两参数分别达到86.3%和75.4%。实验结果可知,该模型可应对实际环境中的复杂情况,增强行人特征的辨别力,有效提高行人重识别的准确率和精度。

关键词：行人重识别通道注意力机制多尺度卷积特征融合