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栓塞联合伽玛刀治疗后颅窝动静脉畸形的临床疗效分析

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栓塞联合伽玛刀治疗后颅窝动静脉畸形的临床疗效分析

作者：温小龙首都医科大学

学位级别：硕士

目的:探讨栓塞联合伽玛刀(Gamma Knife Surgery,GKS)治疗后颅窝动静脉畸形(cerebralarteriovenous malformations,AVM)的临床疗效。方法:回顾性分析北京天坛医院神经介入科2011年12月至2015年12月间收治的栓塞联合GKS治疗的32名后颅窝AV... 详细信息

目的:探讨栓塞联合伽玛刀(Gamma Knife Surgery,GKS)治疗后颅窝动静脉畸形(cerebralarteriovenous malformations,AVM)的临床疗效。方法:回顾性分析北京天坛医院神经介入科2011年12月至2015年12月间收治的栓塞联合GKS治疗的32名后颅窝AVM患者的临床及影像学资料。统计患者年龄、性别、临床表现以及AVM体积、是否合并动脉瘤、供血动脉、引流静脉、Spetzler-Martin分级及栓塞治疗过程、GKS治疗的边缘剂量和中心剂量等。随访畸形血管团的闭塞率、是否发生颅内再出血及神经功能障碍,分析联合治疗的影像学结果及临床效果。结果:32例后颅窝AVM患者中男性15例,女性17例,平均年龄29岁(6-66岁),12例(37.5%)患者合并动脉瘤。临床表现为突发颅内出血23例,局灶性神经功能缺失4例,头晕3例,头痛2例。根据Spetzler-Martin分级:II级8例,III级17例,IV级7例。32例患者共进行了42次血管内栓塞治疗,每例患者栓塞1-4次,平均1.41次,栓塞术后6例(18.8%)患者出现了与血管内栓塞治疗相关的并发症,其中1例(3.1%)出现蛛网膜下腔出血(SAH),随访时仅2例患者存在永久性的神经功能障碍。所有入组病例均为行部分栓塞的患者,并于栓塞一周之后行GKS治疗。术后1例出现脑出血,2例出现放射性脑水肿,保守治疗后均好转。32名患者均接受了临床或电话随访,随访12-60个月,其中较入院时症状改善21例,症状稳定9例,2例(6.3%)患者遗留永久神经功能障碍。32例患者均接受了影像随访,造影显示完全闭塞15例,畸形团缩小17例,闭塞率为46.9%。统计结果显示栓塞术后AVM形状集中,GKS治疗前最大直径≤3cm、GKS治疗前体积≤6cm、GKS术后≥2年,联合治疗治愈率越高(P<0.05)。结论:栓塞联合GKS治疗后颅窝AVM是一种有效的治疗方法。针对性栓塞可以消除畸形团中的薄弱环节,能降低出血风险;通过栓塞畸形供血动脉可以减小畸形团的体积,提高GKS治疗后畸形团的闭塞率。

关键词：后颅窝动静脉畸形针对性栓塞伽玛刀

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私有云中基于QoS收益的资源调度机制研究

私有云中基于QoS收益的资源调度机制研究

作者：温小龙云南大学

学位级别：硕士

云计算是网格计算、分布式计算、并行计算和虚拟化等传统技术和网络发展融合的产物,得到了广泛的研究与关注。在云计算中,动态扩展和负载均衡等技术能够高效的组织和配置资源。由于目前云计算中普遍存在的资源调度机制和保障QoS的方法... 详细信息

云计算是网格计算、分布式计算、并行计算和虚拟化等传统技术和网络发展融合的产物,得到了广泛的研究与关注。在云计算中,动态扩展和负载均衡等技术能够高效的组织和配置资源。由于目前云计算中普遍存在的资源调度机制和保障QoS的方法没有充分考虑系统综合的QoS收益,且私有云在资源管理方面具有其自身的特性,要求资源调度机制更具针对性。本文针对中小规模私有云的开发,通过分析QoS参数,构建QoS收益评估模型,主要解决如何构建资源调度模型和选择资源调度算法来保障系统的QoS收益等问题。通过研究此问题,在云南大学私有云YNU Cloud中实现基于QoS收益的资源调度机制。本文通过对这一系列问题的分析,主要研究内容如下： (1)针对资源调度问题进行综合的QoS收益评估,本文对影响系统QoS的因素进行了分析,量化了影响QoS性能的参数,并建立了云用户QOS参数和云资源之间的映射规则,运用一种QoS评估模型对系统的QoS收益进行评估,保障了系统的QoS。 (2)针对上述QoS收益评估模型,本文构建了一种私有云环境下基于QoS收益的资源调度模型。同时,本文提出了一种基于遗传与蚁群融合的资源调度算法,充分利用遗传算法的快速性,全局收敛能力,最终生成蚁群算法的初始化信息素分布,同时利用蚁群算法的并行性、正反馈和求解效率高等优势,来提高算法效率和资源利用率,降低提供商的成本。实验结果表明,该模型及算法能够实现较好的QoS收益。 (3)对开源云平台OpenStack和OpenNebula从架构、虚拟化技术,社区规模活跃度和云安全等方面进行综合比较,根据比较结果选择OpenNebula作为私有云YNU Cloud的基础研究开发平台。针对上述提出的模型和算法,基于OpenNebula平台,在YNU Cloud中实现基于QoS收益的资源调度机制。

关键词：云计算私有云资源调度 QOS收益评估

基于MATLAB的自动控制原理课程教学系统设计

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信息与电脑 2022年第22期34卷 244-246页

作者：李房云胡文奕温小龙南昌航空大学科技学院信息电子学部江西九江332020

针对自动控制原理课程教学中现有教学系统展示内容与实际相比存在较大偏移量,无法保证教学精度的问题,引入MATLAB开展自动控制原理课程教学系统设计研究。首先,根据课程教学需要进行教学系统框架设计。其次,利用MATLAB实现自动控制原理... 详细信息

针对自动控制原理课程教学中现有教学系统展示内容与实际相比存在较大偏移量,无法保证教学精度的问题,引入MATLAB开展自动控制原理课程教学系统设计研究。首先,根据课程教学需要进行教学系统框架设计。其次,利用MATLAB实现自动控制原理实验课程仿真与调试。最后,对课程教学内容进行编码、解码,向系统用户展示。通过对比实验可知,新的教学系统在实际应用中能够控制课程相关函数间轨迹偏移量,提高展示精度,进而提升教学质量。

关键词： MATLAB 控制教学系统课程原理自动

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基于PDM的多模式集成CAPP系统

北京理工大学学报 2002年第4期22卷 425-428页

作者：曹扬宁汝新左昕温小龙姚珺北京理工大学机械工程与自动化学院北京100081

对基于 PDM的多模式集成 CAPP系统进行研究 .在分析 PDM的功能和特点的基础上 ,结合其具体应用背景 ,讨论基于 PDM的系统集成框架 ,提出基于 PDM的多模式集成 CAPP系统的体系结构 ,并介绍其实现方法 .通过该方法建立的 CAPP系统不仅可... 详细信息

对基于 PDM的多模式集成 CAPP系统进行研究 .在分析 PDM的功能和特点的基础上 ,结合其具体应用背景 ,讨论基于 PDM的系统集成框架 ,提出基于 PDM的多模式集成 CAPP系统的体系结构 ,并介绍其实现方法 .通过该方法建立的 CAPP系统不仅可实现对工艺设计过程的管理 ,而且可以实现各个单元系统的无缝结合。

关键词：多模式CAPP 产品数据管理功能构件快速重组

地佐辛联合舒芬太尼术后镇痛对老年直肠癌根治术患者术后抑郁的影响

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局解手术学杂志 2022年第7期31卷 615-619页

作者：温小龙李繁陈成辉海南医学院第二附属医院药学部海南海口570311 海南医学院第二附属医院麻醉科海南海口570311 海南医学院第二附属医院普通外科海南海口570311

目的探讨地佐辛联合舒芬太尼术后镇痛对老年直肠癌根治术患者术后抑郁症状和血清5-羟色胺(5-HT)、去甲肾上腺素(NE)水平的影响。方法选取我院收治的拟行直肠癌根治术的150例老年患者,并根据随机数字表法分为对照组(n=75)和观察组(n=75)... 详细信息

目的探讨地佐辛联合舒芬太尼术后镇痛对老年直肠癌根治术患者术后抑郁症状和血清5-羟色胺(5-HT)、去甲肾上腺素(NE)水平的影响。方法选取我院收治的拟行直肠癌根治术的150例老年患者,并根据随机数字表法分为对照组(n=75)和观察组(n=75),对照组术后给予舒芬太尼镇痛,观察组术后给予地佐辛联合舒芬太尼镇痛。比较2组患者镇痛、镇静效果,术后抑郁和焦虑情况,血清5-HT、NE水平变化,术后恢复情况以及围术期不良反应发生情况。结果观察组术后48 h疼痛数字评价量表(NRS)评分和患者自控镇痛(PCA)按压次数低/少于对照组(P0.05)。2组患者术后3 d贝克抑郁自评量表(BDI)评分、贝克焦虑自评量表(BAI)评分均高于术前(P0.05)。结论地佐辛联合舒芬太尼术后镇痛可缓解老年直肠癌根治术患者术后抑郁症状,提高术后恢复质量。

关键词：老年人直肠癌根治术地佐辛舒芬太尼抑郁神经递质

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从《启功口述历史》参证《红楼梦》

红楼梦学刊 2024年第1期 119-134页

作者：李小龙北京师范大学文学院 100875

启功先生与《红楼梦》有密切的关系,不仅在于他曾主持此书的整理,以及他曾在红学领域作过深入的研究,更值得重视的是,他的身份与经历也可与《红楼梦》互证。依据《启功口述历史》一书的记载,从以下三个方面对二者进行对比分析:在家族历... 详细信息

启功先生与《红楼梦》有密切的关系,不仅在于他曾主持此书的整理,以及他曾在红学领域作过深入的研究,更值得重视的是,他的身份与经历也可与《红楼梦》互证。依据《启功口述历史》一书的记载,从以下三个方面对二者进行对比分析:在家族历史方面,从由盛转衰、爵位累降,到降爵后薪俸的微薄,再到以科考改变家族命运的选择;在情节比附方面,由旗人重视头发到同治皇后的自杀,从启功先生做记名小喇嘛到旗人家没出嫁的姑娘地位;在生活参证方面,由启功先生母亲的痛苦到家族的异兆。通过以上梳理,希望能为《红楼梦》研究提供一个新的参证。

关键词：红楼梦启功口述历史

线粒体RNA m^(3)C修饰酶METTL8的修饰机制和底物特异性

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科学通报 2024年第14期69卷 1806-1809页

作者：黄梦涵周小龙国科大杭州高等研究院生命与健康科学学院浙江省系统健康科学重点实验室杭州310024 中国科学院分子细胞科学卓越创新中心/上海生物化学与细胞生物学研究所核糖核酸功能与应用全国重点实验室上海200031

tRNA是遗传信息传递的关键生物大分子之一.在核糖体中,tRNA的反密码子通过与mRNA的三联体密码子互补配对,从而将其携带的氨基酸掺入到新合成的肽链中,对遗传信息的精准传递具有重要作用^([1]).tRNA上存在着大量的转录后核苷酸修饰^([2])... 详细信息

tRNA是遗传信息传递的关键生物大分子之一.在核糖体中,tRNA的反密码子通过与mRNA的三联体密码子互补配对,从而将其携带的氨基酸掺入到新合成的肽链中,对遗传信息的精准传递具有重要作用^([1]).tRNA上存在着大量的转录后核苷酸修饰^([2]).目前已有120多种tRNA修饰被鉴定出来,它们存在于12%~20%的tRNA核苷酸碱基上^([3,4]).tRNA上存在的这些修饰参与并调控一系列生命过程^([5]).众多的修饰能够维持tRNA结构、提高tRNA稳定性、促进反密码子与密码子的精确配对等,在多种生命活动中发挥作用^([6,7]).

关键词：反密码子三联体密码生物大分子修饰酶 tRNA 遗传信息传递底物特异性

万古霉素单药与联合β-内酰胺类药物对脓毒症患者急性肾损伤发生和预后的影响

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天津医药 2021年第1期49卷 36-41页

作者：温小龙邢柏海南医学院第二附属医院药学部 570311 海南医学院第二附属医院急诊科 570311

目的探讨万古霉素(VAN)单药治疗与VAN联合哌拉西林-他唑巴坦(TZP)或美罗培南(MEM)的抗生素方案对脓毒症患者急性肾损伤(AKI)发生、持续时间、恢复情况及临床预后的影响。方法研究纳入接受VAN、TZP或MEM治疗并维持至少48 h的脓毒症患者33... 详细信息

目的探讨万古霉素(VAN)单药治疗与VAN联合哌拉西林-他唑巴坦(TZP)或美罗培南(MEM)的抗生素方案对脓毒症患者急性肾损伤(AKI)发生、持续时间、恢复情况及临床预后的影响。方法研究纳入接受VAN、TZP或MEM治疗并维持至少48 h的脓毒症患者338例,其中78例患者接受VAN单药治疗(VAN组),175例患者接受VAN+TZP治疗(VAN+TZP组),余85例患者接受VAN+MEM治疗(VAN+MEM组)。比较3组患者临床资料、AKI发生情况和临床结果。采用Kaplan-Meier分析和Log-rank检验比较3组患者AKI发生概率。采用多因素Logistic回归模型分析AKI发生的独立危险因素。结果VAN+TZP组与VAN+MEM组患者的急性生理与慢性健康评估Ⅱ(APACHEⅡ)评分、去甲肾上腺素使用比例明显高于VAN组。VAN+TZP组肾上腺素、多巴胺使用比例明显高于VAN组与VAN+MEM组。与VAN组和VAN+TZP组比较,VAN+MEM组患者的两性霉素与氨基糖苷类使用比例最高,而血管紧张素转换酶抑制剂/血管紧张素Ⅱ受体拮抗剂(ACEI/ARB)使用比例最低(P0.0167)。VAN+TZP组患者AKI 2级比例明显高于VAN组与VAN+MEM组(21.7%vs.7.7%vs.9.4%,P0.05)。Kaplan-Meier分析显示,VAN+TZP组患者AKI的累积发生风险明显高于VAN组和VAN+MEM组患者(log-rankχ^2=14.491,P=0.001)。多因素Logistic回归模型分析结果显示,APACHEⅡ评分增加(OR=1.041,95%CI:1.008~1.075,P=0.013)、使用去甲肾上腺素(OR=2.200,95%CI:1.254~3.860,P=0.006)和VAN+TZP联合治疗(OR=2.064,95%CI:1.104~3.856,P=0.023)是影响AKI发生的独立危险因素。结论VAN+TZP联合治疗的脓毒症患者AKI发生率高于VAN单药和VAN+MEM联合治疗,但对最终临床结果没有决定性的影响。

关键词：万古霉素哌拉西林脓毒症急性肾损伤预后急性生理与慢性健康评估Ⅱ评分危险因素美罗培南

基于K-means聚类和特征空间增强的噪声标签深度学习算法

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智能系统学报 2024年第2期19卷 267-277页

作者：吕佳邱小龙重庆师范大学计算机与信息科学学院重庆401331 重庆市数字农业服务工程技术研究中心重庆401331

深度学习中神经网络的性能依赖于高质量的样本,然而噪声标签会降低网络的分类准确率。为降低噪声标签对网络性能的影响,噪声标签学习算法被提出。该算法首先将训练样本集划分成干净样本集和噪声样本集,然后使用半监督学习算法对噪声样... 详细信息

深度学习中神经网络的性能依赖于高质量的样本,然而噪声标签会降低网络的分类准确率。为降低噪声标签对网络性能的影响,噪声标签学习算法被提出。该算法首先将训练样本集划分成干净样本集和噪声样本集,然后使用半监督学习算法对噪声样本集赋予伪标签。然而,错误的伪标签以及训练样本数量不足的问题仍然限制着噪声标签学习算法性能的提升。为解决上述问题,提出基于K-means聚类和特征空间增强的噪声标签深度学习算法。首先,该算法利用K-means聚类算法对干净样本集进行标签聚类,并根据噪声样本集与聚类中心的距离大小筛选出难以分类的噪声样本,以提高训练样本的质量;其次,使用mixup算法扩充干净样本集和噪声样本集,以增加训练样本的数量;最后,采用特征空间增强算法抑制mixup算法新生成的噪声样本,从而提高网络的分类准确率。并在CIFAR10、CIFAR100、MNIST和ANIMAL-10共4个数据集上试验验证了该算法的有效性。

关键词：噪声标签学习深度学习半监督学习机器学习神经网络 K-means聚类特征空间增强 mixup算法