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目的通过分析孕前体重指数(Body mass index,BMI)以及孕期体重增长(Gestational weight gain,GWG)对于孕妇孕晚期血清维生素A、E含量的影响,以及孕晚期血清维生素A、E含量的不同与妊娠结局及妊娠常见并发症可能存在的相关关系,为指导孕期保健提供依据。方法选取2016年12月至2018年1月间于湖南师范大学第一附属医院产科门诊进行产前检查且住院分娩的符合条件的孕妇进行前瞻性研究,采用标准的操作规程准确测量身高及体重。记录孕妇身高、孕前体重(孕前一个月内的体重)、产前体重(分娩时的体重)、孕周(根据孕妇末次月经及妊娠早期超声检查矫正孕周)、妊娠期并发症(妊娠期高血压疾病及妊娠期糖尿病)的发生情况、最终分娩方式及妊娠结局。计算孕前体重指数即孕前BMI=孕前体重(kg)/身高(m)2(kg/m2),孕期体重增长=产前体重(kg)-孕前体重(kg)。根据孕前体重指数将孕妇分为四组,即:消瘦组(BMI0.05),各GWG组孕晚期血清维生素E含量均高于正常范围;(6)消瘦组、肥胖组各GWG组间维生素A、E含量无统计学意义(P>0.05),体重正常组、超重组各GWG组间维生素A、E含量有统计学意义(P<0.05)。正常体重组、超重组、肥胖组中孕期体重增长过重组孕晚期血清维生素A缺乏、维生素E过量所占比例较高。(7)孕晚期血清维生素A缺乏者发生妊娠期高血压疾病、妊娠期糖尿病、胎膜早破、低出生体重儿的风险较孕晚期血清维生素A正常者分别增长了 2.3倍、1.4倍、2.5倍、1.8倍;孕晚期血清维生素E过量发生妊娠期高血压疾病、妊

关键词：体重指数孕期体重增长维生素A 维生素E

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国六轻型汽油车温室气体排放特征

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中国环境科学 2024年第2期44卷 679-685页

作者：尹黛霖艾力力温溢中国汽车技术研究中心有限公司天津300300

采用全球统一轻型车辆测试循环工况(WLTC)下实测的方法,对84辆国六轻型汽油车的温室气体排放进行研究,其中包括6辆混合动力车辆.结果表明,车辆的温室气体排放基本呈现随着排量增大而上升的趋势,大排量车辆通常具有更复杂的发动机设计,... 详细信息

采用全球统一轻型车辆测试循环工况(WLTC)下实测的方法,对84辆国六轻型汽油车的温室气体排放进行研究,其中包括6辆混合动力车辆.结果表明,车辆的温室气体排放基本呈现随着排量增大而上升的趋势,大排量车辆通常具有更复杂的发动机设计,增加了温室气体的排放不确定性.各类车辆的CH_(4)和N_(2)O经温室气体变暖潜值转换后引起的CO_(2)增长率都小于1%,由此说明车辆尾气中产生的CO_(2)排放仍是温室气体的主要来源.此外,国六轻型汽油车的温室气体排放特征与其发动机技术也密切相关,不可插电式混合动力车辆的温室气体排放量能降低23.4%~27.9%.

关键词：温室气体轻型车 WLTC测试发动机技术

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基于改进生成对抗网络的医学影像病灶分割

基于改进生成对抗网络的医学影像病灶分割

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作者：李黛黛长春工业大学

学位级别：硕士

医学影像分割技术是辅助医生诊断的基础。近年来,深度学习技术不断发展,基于深度学习的医学影像分割方法得到了显著的进展,这些方法能够有效提高医生诊断效率和准确率等问题。因为生成对抗网络和其他领域结合之后表现突出,其在医学影像... 详细信息

医学影像分割技术是辅助医生诊断的基础。近年来,深度学习技术不断发展,基于深度学习的医学影像分割方法得到了显著的进展,这些方法能够有效提高医生诊断效率和准确率等问题。因为生成对抗网络和其他领域结合之后表现突出,其在医学影像增强、超分辨率和分割方面的应用也得到了广泛的关注。因此,为了解决医学影像存在轮廓不清晰、数据数量相对较少和分割效率较低的问题。本文基于生成对抗网络的方法,对医学影像增强分辨率、数据增强和提高分割精度方面进行了深入的研究,在LITS17、Bra TS2018、Bra TS2021和COVID-19 CT scans四种数据集上进行实验。主要研究内容分为以下三点:首先,本文针对生成对抗网络在生成图像时存在不稳定性和质量的问题,提出了基于残差自注意力机制的生成对抗网络(RSF-GAN)。该方法引入残差和自注意力机制,它能够帮助生成模型更好地捕捉图像中的关键特征。之后针对该模型进行对比实验,在LITS17、Bra TS2018、Bra TS2021和COVID-19 CT scans这四个数据集上进行验证,SSIM、MSE、IS和FID四个指标较基线网络分别有明显的提升。结果表明,残差自注意力机制的生成对抗网络在数据增强的任务上,表现出来了更优的效果。其次,本文提出了一种面向医学影像的分割模型。该模型结合了算法和数据方面的知识,旨在减少模型搜索空间,使得分割模型在处理新数据样本时无需微调即可获得良好的分割结果。为进一步提升医学影像分割的效率和特征提取能力,本文选择了全局到局部空间聚合(GLSA)、Inception和多尺度特征提取三种方法,并将它们与UNet相结合作为生成对抗网络的生成器,提出GLSA-U-Net-GAN、Inception-U-NetGAN和Multiscale-U-Net-GAN。这样的组合可以综合利用它们各自的优势,提高分割任务的性能和效率。实验部分使用数据增强后的LITS17、Bra TS2018、Bra TS2021和COVID-19 CT scans数据集进行验证,通过对比实验结果显示,GLSA-U-Net-GAN在特征提取和分割能力方面相较于其他算法具有显著优势。最后,本文的研究内容主要是基于残差自注意力机制的生成对抗网络进行数据增强以及面向医学影像原型提取的医学影像分割技术。这些方法的应用能够克服传统方法和深度学习方法所存在的局限性,为病灶分割提供更为准确和可靠的结果。这些成果不仅对医学影像分析领域具有重要意义,对临床诊断的准确性和效率提供有力支持。

关键词：生成对抗网络医学影像残差自注意力机制数据增强病灶分割

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混沌噪声背景下基于自适应协同滤波算法的长期微弱信号检测

混沌噪声背景下基于自适应协同滤波算法的长期微弱信号检测

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作者：吕林黛重庆理工大学

学位级别：硕士

近期,信息技术的迅猛发展极大地推动了数据处理及信号去噪技术在各个领域的广泛应用。在处理混沌信号的过程中,传统的协同滤波技术常常无法达到所需的高精度与高效率标准,为应对此问题,本研究提出了一种改进的自适应协同滤波算法,该算... 详细信息

近期,信息技术的迅猛发展极大地推动了数据处理及信号去噪技术在各个领域的广泛应用。在处理混沌信号的过程中,传统的协同滤波技术常常无法达到所需的高精度与高效率标准,为应对此问题,本研究提出了一种改进的自适应协同滤波算法,该算法旨在提升混沌信号去噪效能,尤其是增强其在微弱信号检测的应用效果。混沌噪声背景下微弱信号检测的关键在于如何将混沌噪声进行处理,将其从观测信号中剥离出来。处理混沌噪声的方法有很多,而协同滤波方法就是一模型复杂度低、计算效率高、稳定性好的实用方法。协同滤波算法作为一种有效的信号处理技术,已被广泛应用于推荐系统、图像处理等领域。然而,协同滤波算法在处理复杂的混沌信号时,往往受限于其固定的参数设置和处理流程,导致去噪效果和信号检测能力不尽人意,基于此,本文提出了一种改进的自适应协同滤波算法。首先采用排列熵方法对算法的参数进行自动优化。通过分析信号的复杂度,动态调整滤波参数,使算法能够更加灵活地适应不同的信号特性。其次,优化相似块选取的过程,通过分析块间的相似度,采用动态搜索方法,选择和目标块最相似的分块,从而提高去噪效果。最后,利用动态时间扭曲(DTW)方法对相似块之间的聚合重构过程进行优化。通过考虑信号在时间轴上的变形,DTW方法能够更加准确地匹配和重构信号,进一步提高去噪性能。本文在改进协同滤波算法基础上,将观测进行降噪处理,并得到的估计误差。以估计误差为研究对象,建立了信号检测模型,对目标信号进行了检测。仿真试验表明:在降噪试验中,改进的自适应协同滤波算法相较于一般的自适应协同滤波有明显的提升,在信号检测试验中,基于改进的自适应协同滤波的信号检测方法能在低信噪比环境下有效的检测出目标信号。

关键词：混沌信号检测自适应协同滤波动态时间扭曲方法

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