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Mimics软件计算骨水泥体积分数在PKP治疗骨质疏松性椎体骨折中的临床意义

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Mimics软件计算骨水泥体积分数在PKP治疗骨质疏松性椎体骨折中的...

作者：赫彦明苏州大学

学位级别：硕士

目的采用Mimics软件精准计算骨水泥体积分数,并进一步分析骨水泥体积分数对经皮椎体后凸成形术（Percutaneouskyphoplasty,PKP）治疗骨质疏松性椎体骨折临床疗效及并发症的影响,探究出PKP的最佳骨水泥体积分数。方法本研究采用回顾性... 详细信息

目的采用Mimics软件精准计算骨水泥体积分数,并进一步分析骨水泥体积分数对经皮椎体后凸成形术（Percutaneouskyphoplasty,PKP）治疗骨质疏松性椎体骨折临床疗效及并发症的影响,探究出PKP的最佳骨水泥体积分数。方法本研究采用回顾性研究的方法,纳入2017年3月至2019年12月在我院进行经皮椎体后凸成形术住院患者98例。所有的患者均为胸腰椎压缩性骨折（新鲜、单节段）,治疗方法为经皮椎体后凸成形术（双侧）,术后予以患者至少1年以上随访。收集患者术后伤椎节段的CT图像,利用Mimics软件精确计算注入椎体内的骨水泥量和术后伤椎椎体体积,计算出椎体内骨水泥体积/术后伤椎椎体体积,即为骨水泥体积分数,并以其比值大小为依据,将患者分为三组:小比值组（n=18,≤0.15）、中比值组（n=49,0.15-0.25）和大比值组（n=31,≥0.25）。比较三组术前、术后3天、末次随访时疼痛视觉模拟评分（visual analogue scales,VAS）、Oswestry功能障碍指数问卷表（ODI）、伤椎矢状面局部后凸角（Cobb角）,评估术后3天、末次随访时骨水泥渗漏和脊柱椎体再骨折发生情况。采用logistic多因素回归分析患者临床资料,探究影响骨水泥渗漏及脊柱椎体再骨折的风险因素,并用ROC（receiver operating characteristics）曲线找出骨水泥体积分数的最佳诊断阈值。结果 98例患者均顺利完成手术,均未发生严重并发症。所有患者随访时间12-15个月,平均（13.4±1.1）个月。根据收集的患者CT数据,Mimics软件精确计算出骨水泥体积和术后伤椎椎体体积分别为4.50±1.36cm3、26.81±8.24cm3,计算椎体内的骨水泥体积/术后伤椎椎体体积,范围在0.17±0.07（0.09-0.36）;在性别、年龄、体重指数、骨密度T值方面,三组患者基础资料数据对比无显著性差异（P＞0.05）。三组术前VAS和ODI 比较,组间无显著性差异（P＞0.05）;术后3天、末次随访的VAS和ODI与术前比较,差异具有统计学意义（P＜0.05）。三组术前Cobb角比较差异无统计学意义（P＞0.05）;术后3天、末次随访时,三组Cobb角较术前明显减低（P＜0.05）,大比值组低于中比值、小比值组（P＜0.05）。随访结果显示,伤椎邻近椎体再骨折发生率为12.2%（12/98）,小比值组、中比值组、大比值组各发生率分别为5.6%（1/18）、6.1%（3/49）、25.8%（8/31）,相比小比值组、中比值组,大比值组伤椎邻近椎体再骨折率更高,有统计学差异性（P＜0.05）;骨水泥渗透发生率为17.35%（17/98）,相比中比值8.2%（4/49）、大比值38.7%（12/31）,小比值组发生率5.6%（1/18）更低,有统计学差异性（P＜0.05）;logistic多因素回归分析结果显示骨水泥体积分数和骨水泥注入量为影响骨水泥渗漏的风险因素,ROC曲线分析结果提示,骨水泥注入量和骨水泥体积分数最佳诊断阈值分别为4.82ml、23.12%,而骨水泥体积分数的ROC曲线下面积显著大于骨水泥注入量（0.821vs0.641,P＜0.05）。logistic多因素回归分析显示骨水泥体积分数为影响脊柱椎体再骨折的风险因素,ROC曲线分析结果提示,其最佳诊断阈值为23.37%。结论 ***软件是精确测量椎体内骨水泥体积和椎体体积的一种可行方法。骨水泥体积分数可作为判断PKP术后疗效及并发症的有效指标;2.骨水泥体积分数大小与止痛效果无明显相关。骨水泥体积分数越大,后凸畸形获得的改善及维持就越好,但随之骨水泥渗漏及椎体再骨折率也增加;***术中的最佳骨水泥体积分数为23.12%,以期达到有效止痛效果和良好后凸畸形矫正效果,更低的骨水泥渗漏率及新发骨折发生率。

关键词： PKP 骨质疏松性椎体骨折骨水泥体积分数 Mimics软件

硫掺杂石墨烯作为MFC阴极性能和生物毒性检测

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化工进展 2024年第6期43卷 3430-3439页

作者：蓝瑞嵩刘丽华张倩陈博彦洪俊明华侨大学化工学院福建厦门361021 福建省工业废水生化处理工程技术研究中心福建厦门361021 福建省厦门环境监测中心站福建厦门361102 台湾宜兰大学工学院化工与材料工程学系中国台湾宜兰26047

采用水热法制备了硫掺杂还原氧化石墨烯(S-rGO),表征发现S原子的掺杂会导致结构缺陷的形成,这些结构缺陷会增加活性位点。通过电化学测试,S-rGO的氧还原反应(ORR)性能优于rGO,其极限电流密度为4.08mA/cm^(2),高出rGO(3.48mA/cm^(2))17.... 详细信息

采用水热法制备了硫掺杂还原氧化石墨烯(S-rGO),表征发现S原子的掺杂会导致结构缺陷的形成,这些结构缺陷会增加活性位点。通过电化学测试,S-rGO的氧还原反应(ORR)性能优于rGO,其极限电流密度为4.08mA/cm^(2),高出rGO(3.48mA/cm^(2))17.3%,这表明S原子的掺杂能够有效提高rGO的ORR活性。将S-rGO与活性炭(AC)、炭黑(CB)以0.1∶0.25∶1的质量比混合作为微生物燃料电池阴极催化剂。结果表明,S-rGO催化的微生物燃料电池反应器每个周期可持续27h,输出电压为0.33V,而rGO催化的反应器每个周期可持续24h,输出电压为0.30V;CB催化的反应器每个周期可持续23h,输出电压为0.26V。以苯扎氯铵(BAC)为生物毒性物质,探讨了S-rGO修饰的微生物燃料电池作为毒性传感器的相关性能,根据电压与BAC浓度的线性拟合结果,发现S-rGO具有更高的毒性检测灵敏度和稳定性(相关系数为0.996),而传统的Pt/C阴极催化剂的相关系数为0.932,表明S-rGO在毒性检测领域具有巨大的应用潜力。

关键词：微生物燃料电池阴极催化剂硫掺杂还原氧化石墨烯毒性检测苯扎氯铵

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海水环境电弧切割工艺研究

电加工与模具 2024年第S1期 33-38页

作者：赫明泽李辰龙顾琳上海交通大学机械与动力工程学院机械系统与振动国家重点实验室上海200240

根据高速电弧放电加工原理及海水电解质的特点,进行了海水环境下的高速电弧切割工艺研究。该方法利用脉冲放电形成电弧,使用高能量电弧等离子体将工件材料蚀除,并利用极间高速流体将切割过程中的蚀除产物排出间隙,从而实现高效、低成本... 详细信息

根据高速电弧放电加工原理及海水电解质的特点,进行了海水环境下的高速电弧切割工艺研究。该方法利用脉冲放电形成电弧,使用高能量电弧等离子体将工件材料蚀除,并利用极间高速流体将切割过程中的蚀除产物排出间隙,从而实现高效、低成本的海水中切割。该方法获得的切缝整齐,残渣少且无搭桥现象。在工艺实验中,使用钨电极对10 mm厚的不锈钢板进行切割验证,并分析了脉宽、脉间及冲液压强对切割时进给速度、切缝下口宽度和电极损耗的影响。结果表明,通过选择合适的加工参数,能实现海洋环境下的高效切割过程。

关键词：海水环境高速电弧放电加工电弧切割全因子实验

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人生导师角色追求:辅导员队伍建设必由之路

思想教育研究 2007年第12期 36-37页

作者：吴松全赫彦明哈尔滨工业大学学生工作部黑龙江哈尔滨150001

灵魂导航是确认辅导员教师身份的公认标准,基于国情的有效做法是给予学生系统指导。辅导员队伍职业化、专业化的建设关键点是广泛认同,爆发点是人生导师的角色扮演,当务之急是数量保证、潜力挖掘和结构调整。

关键词：辅导员人生导师专业化职业化

融合深度特征与多核学习的LSTWSVM及其工业应用

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控制与决策 2024年第8期39卷 2622-2630页

作者：刘颖刘德彦吕政赵珺王伟大连理工大学控制科学与工程学院

为了提高多核学习(MKL)的表示能力同时降低其计算成本,提出一种融合深度特征与多核学习的最小二乘孪生支持向量机(LSTWSVM)算法.针对支持向量机等核分类器在多核学习中高计算复杂度的问题,提出一种基于边缘错误最小化原则的多核LSTWSVM... 详细信息

为了提高多核学习(MKL)的表示能力同时降低其计算成本,提出一种融合深度特征与多核学习的最小二乘孪生支持向量机(LSTWSVM)算法.针对支持向量机等核分类器在多核学习中高计算复杂度的问题,提出一种基于边缘错误最小化原则的多核LSTWSVM框架,利用分类器优势提高多核学习的性能.针对高斯多核浅层结构的问题,采用MKL法设计一种基于深度神经网络多层信息的高鲁棒性深度映射核,将此深度核与多尺度高斯基核以核矩阵哈达玛积方式相融合,构造一组新的具有高度表达能力的改进核.最后,将基于LSTWSVM的多核训练算法与改进的多核结构进行高度集成,通过大量基准数据集与工业数据实验表明,其能有效结合深度学习与多核学习的优势,且以较低的计算成本提高分类精度与泛化能力.

关键词：多核学习深度学习最小二乘孪生支持向量机复杂工业数据建模

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高效液相色谱-串联质谱法同时测定空气中10种酚类化合物的含量

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理化检验（化学分册） 2024年第1期60卷 88-92页

作者：赫彦涛刘爱琴安彩秀秦冲刘安李然河北省地质实验测试中心河北省矿产资源与生态环境监测重点实验室保定071051

提出了高效液相色谱-串联质谱法同时测定空气中苯酚、4-硝基酚、3-甲酚、2-氯酚、2,4-二甲酚、2,4-二氯酚、2,4,6-三氯酚、五氯酚、1-萘酚、2-萘酚等10种酚类化合物含量的方法。用XAD-7采样管采样,用甲醇洗脱;收集2.0 mL洗脱液,分取0.5 ... 详细信息

提出了高效液相色谱-串联质谱法同时测定空气中苯酚、4-硝基酚、3-甲酚、2-氯酚、2,4-二甲酚、2,4-二氯酚、2,4,6-三氯酚、五氯酚、1-萘酚、2-萘酚等10种酚类化合物含量的方法。用XAD-7采样管采样,用甲醇洗脱;收集2.0 mL洗脱液,分取0.5 mL,再用水定容至1.0 mL,过0.22μm滤膜。以Kinetex C_(18)色谱柱为固定相,以不同体积比的甲醇-水的混合溶液为流动相进行梯度洗脱。分离后的酚类化合物经大气压化学电离源电离,多反应监测模式检测,外标法定量。结果表明:10种酚类化合物标准曲线的线性范围均为10~1000μg·L^(-1),检出限(3.143s)为0.2~1.7μg·m^(-3);对空白样品进行3个浓度水平的加标回收试验,回收率为69.3%~102%,测定值的相对标准偏差(n=6)为1.1%~9.6%;方法用于10个实际空气样品分析,其中有3个样品检出苯酚,质量浓度为23.3~40.2μg·m^(-3)。

关键词：高效液相色谱-串联质谱法空气酚类化合物

基于谐振改进型单自由度自抗扰控制器的PMSM转速波动抑制策略

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中国电机工程学报 2024年第15期44卷 6209-6218,I0031页

作者：田明赫王勃于泳徐殿国哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院黑龙江省哈尔滨市150001

高性能系统期望电机输出平滑且稳定的转速。然而,永磁同步电机驱动系统的转速环遭受多源扰动影响,导致电机输出转速呈现非周期和周期波动。为了抑制转速环中多源扰动,该文提出一种谐振改进型单自由度自抗扰控制器(active disturbance re... 详细信息

高性能系统期望电机输出平滑且稳定的转速。然而,永磁同步电机驱动系统的转速环遭受多源扰动影响,导致电机输出转速呈现非周期和周期波动。为了抑制转速环中多源扰动,该文提出一种谐振改进型单自由度自抗扰控制器(active disturbance rejection controller,ADRC)。单自由度ADRC保留了传统ADRC对非周期扰动的抑制能力。在此基础上,该文采用准谐振控制器拓展单自由度ADRC观测器在特定频率处的带宽,以进一步提高单自由度ADRC对周期扰动的抑制能力。因此,所提方法可以同时抑制转速的非周期和周期波动进而提高转速的控制性能。此外,该文利用Nyquist稳定判据分析所提方法的稳定性。最后,通过实验验证所提方法的有效性。

关键词：永磁同步电机转速控制单自由度自抗扰控制器多源扰动抑制准谐振控制器

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基于IPSO-LSTM的井下动目标位置预测实验研究

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矿业科学学报 2024年第3期9卷 393-403页

作者：王红尧房彦旭吴钰晶吉正平赫海全鲜旭红中国矿业大学(北京)机械与电气工程学院北京100083 安标国家矿用产品安全标志中心有限公司北京100013 窑街煤电集团有限公司甘肃兰州730084

提升井下人员定位精度能够加强矿山安全监测,最大程度保障井下人员的生命安全。针对现有测距类算法受现场环境影响致使定位精度不足的问题,提出一种基于IPSO-LSTM的定位模型,应用于井下动目标的位置预测。采用LSTM构建指纹定位模型,通过... 详细信息

提升井下人员定位精度能够加强矿山安全监测,最大程度保障井下人员的生命安全。针对现有测距类算法受现场环境影响致使定位精度不足的问题,提出一种基于IPSO-LSTM的定位模型,应用于井下动目标的位置预测。采用LSTM构建指纹定位模型,通过UWB无线模块采集距离信息以构建距离-位置指纹关系数据库,利用数据库对PSO-LSTM模型进行训练,最后将训练好的模型进行目标轨迹预测。为比较不同改进策略对PSO的提升效果,对比了混沌映射随机初始化种群位置、非线性惯性权重递减、非对称优化学习因子和适应度函数优化4种改进策略,实验证明改进的PSO优化算法收敛速度快、鲁棒性好。为验证IPSO-LSTM的定位效果,以平均定位误差作为评价指标,将IPSO-LSTM模型与Chan算法、PSO-LSTM模型、LSTM神经网络、SSA-LSTM模型和GWO-LSTM进行对比,结果显示,IPSO-LSTM定位模型的平均定位误差为30 mm,相对传统Chan算法、LSTM、PSO-LSTM模型分别提升了76%、49%、24%。为降低局部误差偏大的现象,采用中值滤波对输入信息处理,进一步提升了定位精度。研究对进一步提高现有井下动目标定位系统的精度和稳定性具有重要意义和参考价值。

关键词：井下动目标改进的粒子群优化算法 IPSO-LSTM模型平均定位误差

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多标记学习中基于交互表示的深度森林方法

软件学报 2024年第4期35卷 1934-1944页

作者：吕沈欢陈一赫姜远计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 软件新技术与产业化协同创新中心(南京大学) 江苏南京210023

在多标记学习中,每个样本都与多个标记关联,关键任务是如何在构建模型时利用标记之间的相关性.多标记深度森林算法尝试在深度集成学习的框架下使用逐层的表示学习来挖掘标记之间的相关性,并利用得到的标记概率表示提升预测精度.然而,一... 详细信息

在多标记学习中,每个样本都与多个标记关联,关键任务是如何在构建模型时利用标记之间的相关性.多标记深度森林算法尝试在深度集成学习的框架下使用逐层的表示学习来挖掘标记之间的相关性,并利用得到的标记概率表示提升预测精度.然而,一方面标记概率表示与标记信息高度相关,这会导致其多样性较低.随着深度森林的深度增加,性能会下降.另一方面,标记概率的计算需要我们存储所有层数的森林结构并在测试阶段逐一使用,这会造成难以承受的计算和存储开销.针对这些问题,提出基于交互表示的多标记深度森林算法(interactionrepresentation-based multi-label deep forest,iMLDF).iMLDF从森林模型的决策路径中挖掘特征空间中的结构信息,利用随机交互树抽取决策树路径中的特征交互,分别得到特征置信度得分和标记概率分布两种交互表示.iMLDF一方面充分利用模型中的特征结构信息来丰富标记间的相关信息,另一方面通过交互表达式计算所有的表示,从而使得算法无需存储森林结构,大大地提升了计算效率.实验结果表明:在交互表示基础上进行表示学习的i MLDF算法取得了更好的预测性能,而且针对样本较多的数据集,计算效率比MLDF算法提升了一个数量级.

关键词：深度森林多标记学习特征交互标记相关性表示学习

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