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多模式MRI指导下醒后缺血性脑卒中应用替奈普酶对比阿替普酶溶栓治疗的有效性和安全性研究

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中文科技期刊数据库（引文版）医药卫生 2024年第10期 0148-0151页

作者：蒋钰婷重庆市大足区人民医院重庆400900

探讨在多模式磁共振成像(MRI)指导下,对醒后缺血性卒中患者分别应用替奈普酶及阿替普酶进行溶栓治疗的有效性和安全性。方法本次研究将从我院2023年5月~2024年7月?期间收治最后正常时间距离就诊时间大于4.5小时且头颅磁共振符合DWI-FL... 详细信息

探讨在多模式磁共振成像(MRI)指导下,对醒后缺血性卒中患者分别应用替奈普酶及阿替普酶进行溶栓治疗的有效性和安全性。方法本次研究将从我院2023年5月~2024年7月?期间收治最后正常时间距离就诊时间大于4.5小时且头颅磁共振符合DWI-FLAIR不匹配的醒后缺血性脑卒中患者中随机抽取100例作为研究对象,首先采用电脑随机分组法生成随机序列,对所有患者进行分配隐藏后,再将其分别列为替奈普酶组和阿替普酶组,每组共包含50例患者。所有患者入院后均实施多模式MRI检查,符合DWI-FLAIR不匹配的患者,且无溶栓禁忌后实施静脉溶栓治疗,替奈普酶组的溶栓药物为替奈普酶,阿替普酶组的溶栓药物为阿替普酶,比较两组的治疗效果及用药安全性。结果替奈普酶组溶栓治疗24h后、7d后、14d后的卒中量表(NIHSS)评分及改良Rakin量表评分(mRs)评分均低于阿替普酶组(P<0.05);替奈普酶组的血小板聚集率(PAgT)、血小板黏附率(PAdT)、纤溶酶原激活抑制物(PAI-1)、组织型纤溶酶原激活物(t-PA)及药物相关副反应发生率均低于阿替普酶组(P<0.05)。结论在多模式MRI指导下,采用替奈普酶、阿替普酶对醒后缺血性脑卒中患者实施静脉溶栓治疗均能有效改善神经功能,但替奈普酶在促进患者神经功能恢复、抑制患者血小板活性、改善纤溶系统功能方面的效果以及用药安全性均优于阿替普酶。

关键词：缺血性脑卒中静脉溶栓多模式磁共振成像血小板功能用药安全性

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血浆置换在激素敏感性脑病中的应用

血浆置换在激素敏感性脑病中的应用

作者：蒋钰婷重庆医科大学

学位级别：硕士

血浆置换(Plasma Exchange,PE)已经被广泛应用于治疗自身免疫神经疾病,是重症肌无力危象、吉兰-巴雷综合征的标准治疗方法。越来越多的研究表明激素敏感性脑病如桥本氏脑病(Hashimoto's encephalopathy,HE)、边缘叶脑炎(Limbic Encephal... 详细信息

血浆置换(Plasma Exchange,PE)已经被广泛应用于治疗自身免疫神经疾病,是重症肌无力危象、吉兰-巴雷综合征的标准治疗方法。越来越多的研究表明激素敏感性脑病如桥本氏脑病(Hashimoto's encephalopathy,HE)、边缘叶脑炎(Limbic Encephalitis,LE)和系统性红斑狼疮脑病(Systemic Lupus Erythematosus Encephalopathy,SLEE)以及抗中性粒细胞胞浆抗体(Anti-neutrophil cytoplasmic antibody,ANCA)相关性血管炎脑病、急性播散性脑脊髓炎(Acute disseminated encephalomyelitis,ADEM)等在使用激素或其他免疫抑制剂治疗短期内无明显疗效或是存在激素使用禁忌症时血浆置换是一种安全、有效的选择,此外血浆置换可作为激素敏感性脑病的初始治疗或者联合激素、免疫球蛋白及其他免疫抑制剂共同治疗激素敏感性脑病。本文结合文献总结了血浆置换在激素敏感性脑病中的临床应用,包括血浆置换的适应症、起效时间、疗程、治疗效果及副作用。

关键词：血浆置换激素临床实践疗程副作用

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基于变换域统计特征的图像融合方法研究

基于变换域统计特征的图像融合方法研究

作者：蒋钰婷江南大学

学位级别：硕士

图像融合是将在同一场景下,通过不同传感器获得的图像综合成一幅新的图像,使得融合图像具有更丰富的细节信息,对场景内的所有物体都能够清晰的识别,从而便于后续进一步的图像处理和分析。随着对图像融合领域的深入研究,图像处理的手段... 详细信息

图像融合是将在同一场景下,通过不同传感器获得的图像综合成一幅新的图像,使得融合图像具有更丰富的细节信息,对场景内的所有物体都能够清晰的识别,从而便于后续进一步的图像处理和分析。随着对图像融合领域的深入研究,图像处理的手段越来越丰富。以曲波变换、轮廓波变换、剪切波变换、非下采样剪切波变换(Non-Subsampled Shearlet Transform,NSST)等为例的多尺度变换工具能够对图像进行多尺度分解,在多尺度分解层中提取显著特征,提高特征提取的准确性。NSST变换具有良好的多分辨分析特性和多向异性,能够满足不同的尺度和方向需求,具有良好的应用前景。研究发现多尺度系数间存在相关关系,利用统计模型可以得到系数的精确表示,提高图像融合的质量。所以,研究图像多尺度分解系数的统计相关性,建立统计模型,提取变换域统计特征进行图像融合,具有重要的研究价值和理论意义。本文对提取更精确的变换域统计特征进行深入的探索,并将其应用到图像融合中。本文的研究内容如下:(1)针对传统的上下文隐马尔可夫模型(Contextual Hidden Markov Model,CHMM)仅将系数分为两个状态,得到粗糙的建模结果的问题,提出了一种基于多状态上下文隐马尔可夫模型(multi-state contextual hidden Markov model,MCHMM)的图像融合方法。通过多状态对应着系数不同级别的细节度,设计了一个软上下文变量从上下文的角度准确地描述系数的细节性,利用多状态零均值的高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)来表征高频子带系数分布,在高频系数上建立MCHMM模型。该方法提高了模型的细粒度,能够更精确的表示图像。实验结果表明,所提算法能够取得高质量的融合图像。(2)CHMM模型还存在建模不精确的问题,不恰当的参数设置会降低模型的表达能力,导致融合图像不理想。因此,提出了基于区间二型模糊集上下文隐马尔可夫模型(interval type-2 fuzzy set contextual hidden Markov model,T2-FCHMM)的多模态图像融合方法。利用区间二型模糊集来评估CHMM模型的不确定性,建立T2-FCHMM模型,并引入模糊熵评价T2-FCHMM的模糊性,提高了模型泛化能力和鲁棒性。基于模型统计特征与高频子带区域能量得到高频系数的活动测度指导融合。低频子带基于区域能量和方差自适应加权融合,能够较好的保持源图像的对比度。实验结果表明,所提算法在主观视觉感受和客观评价上都取得了良好的效果。(3)针对上述CHMM模型上下文设计仅针对单个系数进行计算,没有考虑到局部甚至全局系数的影响的问题,提出了一种基于多输入细胞神经网络(multi-input cellular neural network,MCNN)的CHMM模型并用于图像融合。利用MCNN的动态传播效应得到全局优化的上下文变量,并通过网络的迭代循环进一步提高特征提取的准确性和鲁棒性。然后在高频系数上建立CHMM模型,基于系数的细节性采用加权的融合规则得到高频融合子带,低频子带采用基于区域能量取大的融合规则。通过实验检验了该方法的有效性。(4)上述方法仅针对单一源图像各自建模,没有考虑源图像之间的相关属性。因此,提出了基于细胞神经网络(cellular neural network,CNN)多特征相似性的图像融合方法。通过提取图像系数的区域能量、区域方差和CHMM统计特征的多特征表示,克服单一特征不能准确的解释图像的问题。计算上述多特征相似性,用于衡量两幅图像之间的细节信息差异度,有助于提高融合图像的准确性和可靠性。利用CNN网络得到二值化的多特征综合相似性结果对图像的信息冗余和互补区域进行分割,对不同属性的区域采用不同的融合策略,提高融合图像的清晰度。实验结果表明,本文所提算法具有优越的融合性能。

关键词：图像融合上下文隐马尔可夫模型多状态区间二型模糊集细胞神经网络

酷儿理论视域下《红果丛林》中的激进女性主义研究

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酷儿理论视域下《红果丛林》中的激进女性主义研究

作者：蒋钰婷南华大学

学位级别：硕士

丽塔·梅·布朗是一位美国当代女同畅销小说作家,也是美国文学界备受争议的人物。她的处女作《红果丛林》问世于1973年,是她的第一部自传体小说,因其“直言不讳”的叙述特点被认为是1969年美国石墙酒吧造反事件后“解放后同性恋文学”... 详细信息

丽塔·梅·布朗是一位美国当代女同畅销小说作家,也是美国文学界备受争议的人物。她的处女作《红果丛林》问世于1973年,是她的第一部自传体小说,因其“直言不讳”的叙述特点被认为是1969年美国石墙酒吧造反事件后“解放后同性恋文学”作品中的佼佼者。《红果丛林》以二十世纪五、六十年代的美国为社会背景,描述了一名叫做莫莉的女同性恋者的成长经历。丽塔·梅·布朗在小说中将女主人公塑造成了一个智慧、勇敢、乐观的反叛人物形象,颠覆了以往小说中女同性恋者自我厌恶、消沉和悲观的负面形象,流露出了作者反对男权统治与异性恋霸权的激进女性主义思想。本研究以酷儿理论,“他者”理论和激进女性主义为理论基础,采用文本细读、文献研究和社会历史批评等方法对文本进行全面分析,通过对小说中的“他者”,包括女性“他者”和同性恋“他者”进行形象阐释,来探讨女主人公莫莉为解构男权社会,颠覆异性恋传统,构建自我身份、实现自身价值所做出的反抗,并以此来推测作者的创作意图。本文旨在从酷儿理论的角度来解读美国五、六十年代文学文本中激进女性主义的体现。本研究发现主人公莫莉通过构建自我、反转性别角色来解构男权社会,通过其同性恋身份认同、性解放来解构异性恋霸权。这也正是作者的创作目的,旨在否定男性与女性这种以生理性别为界限的二分模式,否定异性恋与同性恋两种身份是完全对立,互不相容的二元思维模式,以消除人们对同性恋这类边缘群体的偏见,追求一个充满和平、民主与平等的国度。

关键词：《红果丛林》酷儿理论 “他者” 激进女性主义

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《秀拉》中的黑人女权主义

青年文学家 2017年第35期 103-103页

作者：蒋钰婷南华大学

托尼·莫里森的小说《秀拉》描写了黑人女性秀拉的悲惨一生,同时也刻画了多位黑人女性形象及其不同的人生道路,鲜明地展现了黑人女性遭受种族、性别、阶级歧视和传统束缚的残酷现实以及反抗的艰辛。本文将从黑人女性主义视角对秀拉的反... 详细信息

托尼·莫里森的小说《秀拉》描写了黑人女性秀拉的悲惨一生,同时也刻画了多位黑人女性形象及其不同的人生道路,鲜明地展现了黑人女性遭受种族、性别、阶级歧视和传统束缚的残酷现实以及反抗的艰辛。本文将从黑人女性主义视角对秀拉的反抗历程进行回顾,对《秀拉》这部作品进行更深入的解读,旨在号召女性摆脱男权的禁锢、传统的束缚,勇敢地追寻自我,实现自身的价值。

关键词：托尼·莫里森秀拉黑人女权主义反抗身份构建

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电力系统综合自动化现状及发展探讨

科技资讯 2014年第7期12卷 121-121,123页

作者：蒋钰婷重庆邮电大学移通学院重庆401520

随着社会的不断发展,我国开始了对电力系统综合化的研究与探索,电力系统综合自动化是随着科学技术和计算机网络技术的发展而产生的,其存在和发展是十分重要的,自动化系统的出现是我国电力系统的又一次革新。本文主要对电力系统综合自动... 详细信息

随着社会的不断发展,我国开始了对电力系统综合化的研究与探索,电力系统综合自动化是随着科学技术和计算机网络技术的发展而产生的,其存在和发展是十分重要的,自动化系统的出现是我国电力系统的又一次革新。本文主要对电力系统综合自动化的现状及发展作简要的叙述。

关键词：电力系统综合自动化现状及发展

基于诊断测评实现初三英语阅读能力教、学、评一致性的课例研究

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英语学习 2022年第10期 42-46页

作者：蒋钰婷李珍珠北京市昌平区第二中学北京市昌平区教师进修学校

本课例依据“优诊学”诊断测评结果,将诊断反馈与课堂教学紧密结合,以北师大版《英语》九年级教材Unit 3 Lesson 9 Creative Minds中的阅读语篇为基础,针对学生在“理解要点”和“理解大意”两个阅读微技能上的突出问题,加强学生在学习... 详细信息

本课例依据“优诊学”诊断测评结果,将诊断反馈与课堂教学紧密结合,以北师大版《英语》九年级教材Unit 3 Lesson 9 Creative Minds中的阅读语篇为基础,针对学生在“理解要点”和“理解大意”两个阅读微技能上的突出问题,加强学生在学习过程中提取、整合关键信息的阅读能力,提升学生的思维加工和概括总结能力,有针对性地培养学生的弱项阅读微技能。

关键词：诊断测评初中英语阅读理解要点理解大意

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基于细胞神经网络多特征相似性的图像融合方法

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信息技术与信息化 2021年第6期 213-215页

作者：蒋钰婷罗晓清江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122

为了克服单一特征不能准确的解释图像的问题,提出了基于细胞神经网络(cellular neural network,CNN)多特征相似性的图像融合方法。对源图像进行非下采样剪切波变换(non-subsampled shearlet transform,NSST),然后提取系数的区域能量、... 详细信息

为了克服单一特征不能准确的解释图像的问题,提出了基于细胞神经网络(cellular neural network,CNN)多特征相似性的图像融合方法。对源图像进行非下采样剪切波变换(non-subsampled shearlet transform,NSST),然后提取系数的区域能量、区域方差和上下文隐马尔可夫模型(contextual hidden markov model,CHMM)的统计特征,将它们输入CNN中得到二值化的多特征综合相似性,利用多特征综合相似性对图像的信息冗余和互补区域进行分割,对不同的区域采用不同的融合策略,提高融合图像的清晰度。实验结果表明,算法具有优越的融合性能。

关键词：图像融合细胞神经网络上下文隐马尔可夫模型多特征相似性

基于多输入细胞神经网络上下文隐马尔可夫模型的图像融合方法

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信息技术与信息化 2021年第6期 22-24页

作者：蒋钰婷罗晓清江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122

上下文隐马尔可夫模型(contextual hidden markov model,CHMM)能够有效地利用多尺度系数间的相关性,得到图像系数的精确表示,但是传统的上下文计算方法仅针对邻域内的单个系数进行计算,没有考虑到局部甚至全局系数的影响。针对以上问题... 详细信息

上下文隐马尔可夫模型(contextual hidden markov model,CHMM)能够有效地利用多尺度系数间的相关性,得到图像系数的精确表示,但是传统的上下文计算方法仅针对邻域内的单个系数进行计算,没有考虑到局部甚至全局系数的影响。针对以上问题,提出了一种新的基于多输入细胞神经网络(multi-input cellular neural network,MCNN)的CHMM模型并用于图像融合。利用MCNN的动态传播效应得到全局优化的上下文变量,并通过网络的迭代循环进一步提高特征提取的准确性和鲁棒性。然后在高频系数上建立CHMM模型,基于系数的细节性采用加权的融合规则得到高频融合子带,低频子带采用基于区域能量取大的融合规则。实验检验了方法的有效性。

关键词：图像融合多输入细胞神经网络上下文隐马尔可夫模型上下文变量