检索结果-南通市图书馆

基于平行交互注意力网络的中文电子病历实体及关系联合抽取

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

中文信息学报 2024年第6期38卷 108-118页

作者：李丽双王泽昊秦雪洋袁光辉大连理工大学计算机科学与技术学院辽宁大连116024

基于电子病历构建医学知识图谱对医疗技术的发展具有重要意义,实体和关系抽取是构建知识图谱的关键技术。该文针对目前实体关系联合抽取中存在的特征交互不充分的问题,提出了一种平行交互注意力网络(PIAN)以充分挖掘实体与关系的相关性... 详细信息

基于电子病历构建医学知识图谱对医疗技术的发展具有重要意义,实体和关系抽取是构建知识图谱的关键技术。该文针对目前实体关系联合抽取中存在的特征交互不充分的问题,提出了一种平行交互注意力网络(PIAN)以充分挖掘实体与关系的相关性,在多个标准的医学和通用数据集上取得最优结果;当前中文医学实体及关系标注数据集较少,该文基于中文电子病历构建了实体和关系抽取数据集(CEMRIE),与医学专家共同制定了语料标注规范,并基于该文所提出的模型实验得出基准结果。

关键词：实体关系联合抽取双向特征交互模块自注意力机制中文电子病历数据集标注与构建

化湿败毒散通过减少胶原交联改善肺纤维化的机制研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

中华中医药杂志 2024年第5期39卷 2335-2342页

作者：李俐霜马语蔓任星周娜王毅孙娅楠中国中医科学院医学实验中心北京100700

目的:探讨中药化湿败毒散对小鼠肺纤维化的治疗作用及其潜在机制。方法:50只C57BL/6J小鼠随机分成正常组、假手术组、博来霉素组、化湿败毒散组(早干预)、化湿败毒散组(晚干预)5组。用博来霉素气管注射,建立小鼠特发性肺纤维化(IPF)模... 详细信息

目的:探讨中药化湿败毒散对小鼠肺纤维化的治疗作用及其潜在机制。方法:50只C57BL/6J小鼠随机分成正常组、假手术组、博来霉素组、化湿败毒散组(早干预)、化湿败毒散组(晚干预)5组。用博来霉素气管注射,建立小鼠特发性肺纤维化(IPF)模型。使用RNA-Seq筛选各组基因水平的异同,预测其涉及生物学过程和通路;记录小鼠的体质量变化;检测肺功能(呼吸频率和流量);拍摄肺部CT图像;用双光子荧光显微镜观测肺组织胶原形态;HE染色观察组织病理变化;qPCR检测肺组织中缺氧诱导因子1α(HIF1α)、赖氨酰氧化酶(LOX)、赖氨酰氧化酶样蛋白(LOXL)1~LOXL4以及赖氨酸羟化酶2(PLOD2)的mRNA水平;免疫组化染色评估HIF1α、LOXL2、LOXL3、PLOD2在肺组织中的蛋白表达水平。结果:转录组结果表明化湿败毒散主要影响了胶原蛋白合成、细胞外基质相互作用和炎症反应,其机制可能涉及HIF-1通路;化湿败毒散组(早干预)相比于化湿败毒散组(晚干预)可加速体质量恢复;改善肺部胶原交联,减缓纤维化进程;对呼吸频率和流量恢复具有正向调节作用;同时可降低小鼠肺组织中HIF1α、LOX、LOXL3的基因表达水平(P<0.05,P<0.01);下调HIF1α、LOXL2、LOXL3、PLOD2的蛋白表达水平(P<0.01)。结论:化湿败毒散可降低肺纤维化中的胶原交联水平,减缓肺纤维化进程。

关键词：肺纤维化化湿败毒散胶原交联机制研究缺氧诱导因子1通路

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

痤疮脾胃湿热病证结合小鼠模型的建立与评价

中华中医药杂志 2024年第9期39卷 4959-4964页

作者：任星周娜王羽侬杨静李俐霜马语蔓贺改英马淑骅孙娅楠王毅中国中医科学院医学实验中心北京100700 北京中医药大学第三附属医院北京100029 中国中医科学院西苑医院北京100091

目的:结合疾病病因造模方法与脾胃湿热证候造模方法建立以临床表现为导向的痤疮脾胃湿热病证结合小鼠模型。方法:采用皮内注射痤疮丙酸杆菌(***)建立痤疮病因模型,结合高脂高糖喂养(内因湿热法)构建脾胃湿热病证结合模型,通过清热利湿... 详细信息

目的:结合疾病病因造模方法与脾胃湿热证候造模方法建立以临床表现为导向的痤疮脾胃湿热病证结合小鼠模型。方法:采用皮内注射痤疮丙酸杆菌(***)建立痤疮病因模型,结合高脂高糖喂养(内因湿热法)构建脾胃湿热病证结合模型,通过清热利湿中药方剂进行模型反证。比较各组小鼠体质量、行为活动度、肛温、大小便评价脾胃湿热程度;采用皮肤镜、激光散斑血流成像仪活体观测小鼠背部痤疮区域的变化;HE染色观察皮肤和胃黏膜组织的炎症改变,油红O染色观测皮脂分泌情况;免疫组化法观察小鼠皮肤中IGF-1R、PPAR-γ、SREBP-1、AR的表达水平。结果:与空白组和C. acnes组比较,C. acnes+脾胃湿热组小鼠行为活动度减少(P<0.05),反应迟钝,体质量下降,大小便色黄质软,胃黏膜固有层与黏膜下层有炎症细胞浸润;痤疮皮损更严重,痤疮部位的局部血流量显著增加(P<0.01,P<0.05),相关炎症因子表达上调(P<0.01,P<0.05);除此之外,小鼠皮脂腺增大(P<0.01),皮脂分泌增多(P<0.01)。经中药干预后,上述改变均有缓解。与空白组及C. acnes组比较,C. acnes+脾胃湿热组小鼠表皮中IGF-1R表达增多(P<0.01),皮脂腺中的PPAR-γ、SREBP-1、AR阳性表达明显增多(P<0.01),经中药干预后小鼠皮脂腺中的PPAR-γ、SREBP-1、AR阳性表达减少(P<0.01)。结论:高脂高糖饮食喂养小鼠模拟人体脾胃湿热,结合皮内注射C. acnes模拟痤疮炎症发病过程,综合形成了痤疮脾胃湿热小鼠模型,可作为可靠的动物模型,推动痤疮病理机制与中医药疗效评价研究的进展。

关键词：痤疮脾胃湿热证病证结合模型炎症皮脂痤疮丙酸杆菌

热轧变形量对Al0.4Mg0.2Mn0.1Sn阳极合金电化学性能的影响

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

轻合金加工技术 2024年第2期52卷 39-44,49页

作者：陈庆伦何立子李力爽王美洋王宇钦东北大学材料电磁加工重点实验室辽宁沈阳110819 东北大学材料科学与工程学院辽宁沈阳110819

添加适量的Mg、Mn和Sn等合金元素制备了性能良好的Al0.4Mg0.2Mn0.1Sn阳极合金。采用析氢速率测试、电化学测试、恒流放电测试、显微组织和腐蚀形貌观察,分析不同热轧变形量对该阳极合金活性的影响。结果表明:适当的热轧变形量使阳极合... 详细信息

添加适量的Mg、Mn和Sn等合金元素制备了性能良好的Al0.4Mg0.2Mn0.1Sn阳极合金。采用析氢速率测试、电化学测试、恒流放电测试、显微组织和腐蚀形貌观察,分析不同热轧变形量对该阳极合金活性的影响。结果表明:适当的热轧变形量使阳极合金组织均匀,晶粒宽度变小,晶粒细化;适当的热轧变形量提升了该阳极合金的电化学性能,降低了腐蚀速率,改善了腐蚀形貌。Al0.4Mg0.2Mn0.1Sn阳极合金在60%热轧变形量下,自腐蚀速率最低,为0.167 mL(min·cm^(2));在60 mA/cm^(2)电流密度下的放电电压达到1.27 V,最大功率密度为53.65 mW/cm^(2)。

关键词： Al0.4Mg0.2Mn0.1Sn阳极合金热轧变形量析氢电化学性能:放电电压

基于CiteSpace对冠心病中医证候研究热点趋势可视化分析

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

天津中医药 2024年第8期41卷 1012-1017页

作者：李鹏李岩靳嘉麟李俐霜周娜高欣雨任星孙娅楠逯金金北京中医药大学东方医院心内科北京100078 北京中医药大学北京100029 中国中医科学院北京100700

[目的]基于CiteSpace分析冠心病中医证候研究,探索其研究现状和热点趋势,为临床应用提供参考。[方法]计算机检索中国知网、万方数据库、维普数据库及中国生物医学文献数据库建库至2023年4月收录冠心病中医证候的研究文献,运用可视化软件... 详细信息

[目的]基于CiteSpace分析冠心病中医证候研究,探索其研究现状和热点趋势,为临床应用提供参考。[方法]计算机检索中国知网、万方数据库、维普数据库及中国生物医学文献数据库建库至2023年4月收录冠心病中医证候的研究文献,运用可视化软件CiteSpace5.5.R2绘制科学知识图谱,并对发文量、作者、机构、关键词等信息进行分析。[结果]经筛选,纳入文献1512篇,年发文量呈波动上升趋势;发文较多的研究机构有辽宁中医药大学附属医院、辽宁中医药大学、中国中医科学院中医临床基础医学研究所、北京中医药大学、中国中医科学院广安门医院等;发文较多的作者有王阶、毛静远、毕颖斐、王伟、王贤良、张鹏、何庆勇等;高频关键词有“高血压”“气虚血瘀证”“临床观察”“胸痹心痛”“血脂”等,且生成11个聚类标签,25个突现词。[结论]目前冠心病的中医证候研究领域不断发展,且已经形成了稳定的团队,但合作多以大学及其附属医院为主,尚未形成大规模、跨区域的作者和机构合作网络;目前研究热点集中证候要素、临床疗效、介入治疗等方面,但中医证候研究大多停留在单个症状或单一治疗手段上,缺乏系统性。未来的研究应更加注重病因病机,注重从整体性的角度探究冠心病的中医证候及其对冠心病的治疗作用。

关键词：中医证候证候要素冠心病 CiteSpace 可视化

Silica-modified Pt/TiO_(2) catalysts with tunable suppression of strong metal-support interaction for cinnamaldehyde hydrogenation

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

Chinese Journal of Chemical Engineering 2024年第6期70卷 189-198页

作者： Zhengjian Hou Yuanyuan Zhu Hua Chi li Zhao Huijie Wei Yanyan Xi lishuang Ma Xiang Feng Xufeng lin College of Chemistry and Chemical Engineering China University of Petroleum(East China)Qingdao 266580China Advanced Chemical Engineering and Energy Materials Research Center China University of Petroleum(East China)Qingdao 266580China State Key Laboratory of Heavy Oil Processing China University of Petroleum(East China)Qingdao 266580China

Tuning Strong Metal-support Interactions(SMSI)is a key strategy to obtain highly active catalysts,but conventional methods usually enable TiO_(x) encapsulation of noble metal components to minimize the exposure of noble *** study demonstrates a catalyst preparation method to modulate a weak encapsulation of Pt metal nanoparticles(NPs)with the supported TiO_(2),achieving the moderate suppression of SMSI *** introduction of silica inhibits this encapsulation,as reflected in the characterization results such as XPS and HRTEM,while the Ti^(4+) to Ti^(3+) conversion due to SMSI can still be found on the support ***,the hydrogenation of cinnamaldehyde(CAL)as a probe reaction revealed that once this encapsulation behavior was suppressed,the adsorption capacity of the catalyst for small molecules like H_(2) and CO was enhanced,which thereby improved the catalytic activity and facilitated the hydrogenation of ***,the introduction of SiO_(2) also changed the surface structure of the catalyst,which inhibited the occurrence of the acetal reaction and improved the conversion efficiency of C=O and C=C *** manipulation of SMSI formation and its consequence on the performance in catalytic hydrogenation reactions are discussed.

关键词： Pt catalyst Silica modification Hydrogenation Cinnamaldehyde Strong metal-support interaction

Nanocable catalysts MTe(M=Pt,PtCu)@UIO-67 for CO2 conversion

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

Science China Materials 2020年第5期63卷 769-778页

作者： Huaqian Zhang Haitao Xu Yuanyuan li Xinbo Pan lishuang li State Key Laboratory of Chemical Engineering Membrane Science and Engineering R&D LabChemical Engineering Research CenterEast China University of Science and TechnologyShanghai 200237China

Zr-based metal–organic framework nanocable catalysts comprising MTe(M=Pt,PtCu)@UIO-67 resembling"sugarcoated haws on a stick"were *** Te nanowires with diameters of about 8.48 nm served as a sacrificial template for the epitaxial growth of an outer M(Pt or PtCu)to obtain cable cores comprising MTe nanowires with good dispersity,which were then successfully encapsulated in the center of a monodisperse MTe@UIO-67 cable nanostructured *** electron microscopy(TEM),scanning electron microscopy(SEM),powder X-ray diffraction(XRD)and energy dispersive X-ray(EDX)element mapping were used to investigate the morphology,structure and composition of the nanocable *** types of catalysts were synthesized,and all of the catalysts demonstrated superior product selectivity to CO for reverse water-gas shift(RWGS)***,the morphology and dispersion of PtCuTe@UIO-67 nanocable catalyst can be maintained to some extent after catalysis at high temperature,and PtTe@UIO-67 catalyzed CO2 conversion was achieved with 99.86%CO selectivity.

关键词： metal-organic frameworks nanowires nanocable catalyst reverse water-gas shift reaction

基于修正SVM-KNN组合算法的汉语专有名词自动抽取

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

情报学报 2011年第6期30卷 610-617页

作者：李丽双党延忠李丹大连理工大学计算机学院大连116023 大连理工大学系统工程研究所大连116023

专有名词的自动抽取是文本挖掘、信息检索和机器翻译等领域的关键技术。本文研究了组合SVM和KNN两种分类器进行汉语专有名词自动抽取的方法。对样本在空间的不同分布使用不同的分类方法,当测试样本与SVM最优超平面的距离大于给定的阈值... 详细信息

专有名词的自动抽取是文本挖掘、信息检索和机器翻译等领域的关键技术。本文研究了组合SVM和KNN两种分类器进行汉语专有名词自动抽取的方法。对样本在空间的不同分布使用不同的分类方法,当测试样本与SVM最优超平面的距离大于给定的阈值时使用SVM分类,否则使用KNN;在实际训练语料中,常常是负类样本数远多于正类样本数,而传统KNN方法对不平衡训练集存在敏感性,所以提出了用归一化的思想对传统的KNN方法进行修正。实验表明,用SVM与修正的KNN组合算法进行汉语专有名词抽取比单一的SVM方法以及原始的SVM-KNN方法更具优越性,而且这种方法可以推广到其他非平衡分布样本的分类问题。

关键词： KNN SVM 专有名词抽取不平衡数据

维普期刊数据库评论

在线全文

维普期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于双向LSTM和两阶段方法的触发词识别

中文信息学报 2017年第6期31卷 147-154页

作者：何馨宇李丽双大连理工大学计算机科学与技术学院辽宁大连116023

生物事件抽取是生物文本挖掘领域的一个重要分支,而触发词识别作为事件抽取的重要子过程,已经吸引了众多的关注。现有的触发词识别方法多为浅层的一阶段方法,训练代价较大,且需要丰富的领域知识抽取大量特征,人工成本较高。因此,该文提... 详细信息

生物事件抽取是生物文本挖掘领域的一个重要分支,而触发词识别作为事件抽取的重要子过程,已经吸引了众多的关注。现有的触发词识别方法多为浅层的一阶段方法,训练代价较大,且需要丰富的领域知识抽取大量特征,人工成本较高。因此,该文提出了一种基于两阶段和双向LSTM神经网络的触发词识别方法。首先,将触发词识别分为识别和分类两个阶段,有效地缓解了训练过程中存在的类不平衡问题;其次,在两个阶段中均采用目前性能较好的双向LSTM神经网络来完成二分类任务和多分类任务,避免了浅层机器学习方法抽取人工特征时的代价。此外,利用PubMed数据库下载大规模语料训练带有依存关系的词向量,获得了更加丰富的语义信息,从而有效地提高了触发词的识别性能。该文方法在生物事件抽取通用语料MLEE上已获得目前最好抽取性能,F值为78.46%。

关键词：触发词识别两阶段方法双向LSTM 依存词向量