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支气管封堵试验在早产儿重度支气管肺发育不良伴严重肺叶气肿中的应用1例

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中国当代儿科杂志 2024年第6期26卷 659-664页

作者：刘辉娟关瑞莲秦欣王怀贞张高龙李建斌马力李乐鹿连伟孙轶张华岩广州医科大学附属妇女儿童医疗中心新生儿中心广东广州510623 广州医科大学附属妇女儿童医疗中心麻醉科广东广州510623 广州医科大学附属妇女儿童医疗中心心脏中心广东广州510623 广州医科大学附属妇女儿童医疗中心胸外科广东广州510623 广州医科大学附属妇女儿童医疗中心影像科广东广州510623 美国费城儿童医院-宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院宾夕法尼亚州费城19104

重度支气管肺发育不良(bronchopulmonary dysplasia,BPD)的患儿可合并严重肺叶气肿造成通气障碍,临床管理非常困难,少数患儿需要切除过度气肿的肺叶才能改善通气。但是这些患儿在术前很难评估肺叶切除后剩余的肺叶是否能够提供足够的通... 详细信息

重度支气管肺发育不良(bronchopulmonary dysplasia,BPD)的患儿可合并严重肺叶气肿造成通气障碍,临床管理非常困难,少数患儿需要切除过度气肿的肺叶才能改善通气。但是这些患儿在术前很难评估肺叶切除后剩余的肺叶是否能够提供足够的通气,且术前准备及术中/术后管理也都具有很大的挑战性。该文报道1例重度BPD伴重度右上叶气肿的患儿通过多学科紧密协作,在纤维支气管镜引导下行支气管封堵试验,评估右上肺叶切除手术的安全性及有效性后,安全行右上肺叶切除术的治疗过程,以帮助同行了解支气管封堵术在重度BPD伴严重肺叶气肿患儿评估肺叶切除安全性及有效性中的应用。重度BPD患儿已经存在严重肺发育不良及肺损伤,肺叶切除应被视为非常规治疗手段,不应随意进行。支气管封堵试验对于重度BPD合并肺气肿患儿可以是术前评估肺叶切除风险和获益的有效手段,但技术难度大,需在经验丰富的多学科团队紧密协作下完成。

关键词：支气管封堵支气管肺发育不良肺气肿肺叶切除术婴儿

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老年驾驶人认知驾驶能力评价及影响因素研究

华南理工大学学报（自然科学版） 2024年第9期52卷 142-152页

作者：陈兵硕李洋赵晓华刘小明北京工业大学城市交通学院北京100124 北京警察学院道路交通管理系北京102202

我国老年驾驶人数量持续增长,驾驶人结构的变化给交通安全带来了挑战。相比于其他年龄段驾驶人,老年人生心理功能逐渐衰退,更容易发生交通事故。认知功能与驾驶安全表现显著相关。从注意反应能力、执行处理能力、空间感知能力3项认知功... 详细信息

我国老年驾驶人数量持续增长,驾驶人结构的变化给交通安全带来了挑战。相比于其他年龄段驾驶人,老年人生心理功能逐渐衰退,更容易发生交通事故。认知功能与驾驶安全表现显著相关。从注意反应能力、执行处理能力、空间感知能力3项认知功能领域出发,研究老年人驾驶特征,设计驾驶模拟实验风险事件,获得认知驾驶行为数据,分析青年人、中年人、老年人驾驶行为特征的差异性;采用主客观结合的方法确定指标权重,提出认知驾驶行为指数计算方法;以驾驶人属性和认知功能为自变量,以认知驾驶行为指数为因变量,建立广义线性混合模型,探究不同因素对认知驾驶能力的影响。结果表明年龄、周驾驶频率、自我调节和TMT-B(Trail Making TestB)与认知驾驶行为指数显著相关,MMSE(Mini-Mental State Examination)为边缘显著相关;老年驾驶人的认知驾驶行为指数受个体特质影响较大;相较于老年人,青年人认知驾驶行为指数更差,中年人更好;周驾驶频率低的人比周驾驶频率高的人认知驾驶行为指数更好;自我调节频率为低和中的驾驶人,比频率为高的驾驶人认知驾驶行为指数更好;TMT-B测量认知正常的驾驶人比认知障碍驾驶人的认知驾驶行为指数更好。该研究从交通事故的人因机理角度出发,探究老年驾驶人面对的认知挑战,提出老年人认知驾驶行为指数计算方法并解析影响因素,为简化老年人驾驶适宜性评价程序、制定驾驶安全干预策略提供参考。

关键词：老年驾驶人认知功能驾驶行为安全评价交通管理

基于动态混合RANS/LES模型的液力变矩器内部流场的数值模拟

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吉林大学学报（工学版） 2024年第4期54卷 926-937页

作者：鄢万斌杨孔华金开雕陈素姣章勇华刘春宝柳工柳州传动件有限公司传动件研究所广西柳州545007 广西柳工机械股份有限公司广西柳州545007 吉林大学机械与航空航天工程学院长春130022

针对传统的一维束流研究方法无法对高功率密度液力变矩器工作腔内部复杂的时变瞬态湍流流动状态进行描述的问题,通过对计算流体力学(CFD)计算中的湍流模型进行设置,将RANS、LES、DES和SBES模型与精细六面体网格和介质动态物理化学特性... 详细信息

针对传统的一维束流研究方法无法对高功率密度液力变矩器工作腔内部复杂的时变瞬态湍流流动状态进行描述的问题,通过对计算流体力学(CFD)计算中的湍流模型进行设置,将RANS、LES、DES和SBES模型与精细六面体网格和介质动态物理化学特性进行高效的耦合集成,为液力变矩器(TC)瞬态仿真提供指导,以预测其外特性性能和复杂内流场分布。通过定性、定量分析液力变矩器内部的流动结构和导轮叶片边界层涡系拟序结构的时序演化,发现动态混合模型(DHRL)中的应力混合涡模拟(SBES)方法能够充分辨视工作腔内边界层的流动,实现了多流域耦合复杂流动现象的精准捕捉,并通过台架实验得到原始特性预测结果的最大误差不足4%。另外,本文还阐明了工作腔内流动损失产生机制,揭示了涡结构产生、发展、输运、破碎及合成等一系列主导湍流转捩过程的流动机制,为高效地开发新产品以及改进原有产品提供了计算方法。

关键词：液力变矩器尺度解析模拟内流场计算流体力学

生物炭与有机肥等碳量投入土壤肥力与细菌群落结构差异及关系

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环境科学 2024年第7期45卷 4218-4227页

作者：侯建伟邢存芳杨莉琳吴朝都赵辉段玉颜学佳内蒙古自治区农牧业科学院呼和浩特010031 铜仁学院农林工程与规划学院铜仁554300 铜仁市农产品质量安全检验测试中心铜仁554300

为了探究推荐施肥(NPK)、增施生物炭(NPKB)和增施有机肥(NPKO)的土壤肥力和细菌群落结构差异及它们的相互关系,调查了马铃薯根际土壤特性、细菌群落组成和多样性,并分析这些因素对土壤综合肥力指数(IFI)的直接和间接影响.结果表明,NPKB... 详细信息

为了探究推荐施肥(NPK)、增施生物炭(NPKB)和增施有机肥(NPKO)的土壤肥力和细菌群落结构差异及它们的相互关系,调查了马铃薯根际土壤特性、细菌群落组成和多样性,并分析这些因素对土壤综合肥力指数(IFI)的直接和间接影响.结果表明,NPKB和NPKO处理的土壤pH、有效磷(AP)、速效钾(AK)、全氮(TN)、有机碳(SOC)和C/N均显著高于NPK处理(PSOC(49.42%)>pH(27.08%).结构方程表明,土壤pH相关的土壤特性和细菌群落多样性是影响IFI的直接路径,土壤pH相关的土壤特性还可通过影响细菌Shannon多样性间接影响IFI.这些结果表明土壤肥力和细菌群落结构在生物炭和有机肥增施处理间有显著差异且相互关联,土壤pH和细菌群落多样性是影响土壤综合肥力水平的关键因素,其中NPKO处理对土壤综合肥力水平的提升效果最佳.

关键词：生物炭有机肥根际微生物土壤肥力培肥机制

激光熔覆FeAlCrNiSix高熵合金涂层的显微组织与耐蚀性能

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中国有色金属学报 2024年第4期34卷 1300-1307页

作者：尹燕茹恩光刘鹏宇吴怡霖宋曜祥张瑞华魏小红兰州理工大学省部共建有色金属先进加工与再利用国家重点实验室兰州730050 中国钢研科技集团有限公司北京100081 阳江市五金刀剪产业技术研究院阳江529533

采用激光熔覆技术在DH36高强度海洋工程结构用钢表面制备不同Si元素添加量的FeAlCrNiSi_(x)高熵合金熔覆层,进一步提升海洋结构用钢的耐蚀性能。采用X射线衍射仪(XRD)、光学显微镜(OM)和扫描电子显微镜(SEM)分析高熵合金熔覆层的物相组... 详细信息

采用激光熔覆技术在DH36高强度海洋工程结构用钢表面制备不同Si元素添加量的FeAlCrNiSi_(x)高熵合金熔覆层,进一步提升海洋结构用钢的耐蚀性能。采用X射线衍射仪(XRD)、光学显微镜(OM)和扫描电子显微镜(SEM)分析高熵合金熔覆层的物相组成和显微组织。测量熔覆层显微硬度,利用极化曲线分析了熔覆层的腐蚀行为。结果表明:Si元素的添加促使熔覆层的物相由FCC+BCC相转变为单一的BCC相,枝晶尺寸逐渐减小,最终完全转化为形状不规则的等轴晶,熔覆层的平均硬度先上升后下降,硬度最高值为430.15HV_(0.1)。Si元素的加入也有效改善了熔覆层的耐蚀性能,熔覆层的耐蚀性能随着Si元素添加量的增多呈现先增强后降低的趋势。综合考虑电化学参数,FeAlCrNiSi_(0.25)熔覆层的耐蚀性能最好。

关键词：激光熔覆高熵合金显微组织耐蚀性能

焊接速度对铝钢异种金属激光填丝熔钎焊性能的影响

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电焊机 2024年第7期54卷 76-82页

作者：周丹高润凯熊大辉张家鹏何军王学英武汉华工激光工程有限责任公司激光先进制造技术湖北省重点实验室湖北武汉430223 武汉武钢华工激光大型装备有限公司湖北武汉430223 湖北三江航天红阳机电有限公司湖北孝感432100

采用不同的焊接速度对铝合金E600及汽车车身用镀锌钢板DP590D+Z进行激光填丝熔钎焊试验,焊接材料选用ER4047焊丝,分别对不同焊接速度下的焊缝成形质量、金属间化合物层厚度及力学性能进行了分析研究。结果表明:选择适当的焊接参数时,利... 详细信息

采用不同的焊接速度对铝合金E600及汽车车身用镀锌钢板DP590D+Z进行激光填丝熔钎焊试验,焊接材料选用ER4047焊丝,分别对不同焊接速度下的焊缝成形质量、金属间化合物层厚度及力学性能进行了分析研究。结果表明:选择适当的焊接参数时,利用激光填丝熔钎焊可获得成形良好且具有一定抗拉强度的熔钎焊接头。为保证焊缝接头的性能,需控制界面处主要成分为FeAl_(2)和FeAl_(3)的金属间化合物层的厚度,随着焊接速度的提升,线能量下降,金属间化合物层厚度随之减小。综合考虑接头的线载荷及生产效率,最优焊接速度为1.5 m/min,此时线载荷约为197 N/mm,换算成铝合金强度为219 MPa,相当于母材强度的81%。

关键词：铝/钢激光填丝焊熔钎焊焊接速度金属间化合物

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基于先验知识和网格监督的手部姿态估计

华南理工大学学报（自然科学版） 2024年第6期52卷 138-147页

作者：孙迪钢张平华南理工大学计算机科学与工程学院广东广州510006

手部自遮挡和深度信息缺失使得由单目RGB图像进行三维手部姿态估计存在关节相对深度估计不够准确、生成的姿态违背手部生物力学约束等问题。为解决此问题,文中结合手部结构中蕴含的先验知识以及手部网格信息,提出一种基于先验知识和网... 详细信息

手部自遮挡和深度信息缺失使得由单目RGB图像进行三维手部姿态估计存在关节相对深度估计不够准确、生成的姿态违背手部生物力学约束等问题。为解决此问题,文中结合手部结构中蕴含的先验知识以及手部网格信息,提出一种基于先验知识和网格监督的深度神经网络。手部骨架的铰链式结构意味着关节三维位置在二维图像平面和深度方向的投影之间存在着特定关系,但个体之间的手部结构差异导致难以对其进行直观的形式化描述,为此文中提出通过学习来对其进行拟合。同一手指的关节位置和骨骼长度、同一手指的不同分段以及不同手指的弯曲方向之间也存在特定关系,文中将其设计为损失函数,用于监督网络训练。所提出的神经网络在估计手部姿态的同时并行生成手部网格,通过网格标注监督网络训练,优化姿态估计,且不增加网络复杂度。使用混合数据集对神经网络进行了训练,以进一步提高其泛化能力。实验结果表明,所提方法在多个数据集的内部交叉验证精度、跨数据集验证精度、模型的时间和空间复杂度等方面都优于其他方法,手部结构先验知识和网格监督在提升姿态估计精度的同时保持了神经网络结构的紧凑性。

关键词：手部姿态估计手部形状估计先验知识手部网格

基于衍生化3-氨基-2-恶唑烷酮的夹心酶联免疫分析

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食品科学 2024年第6期45卷 271-276页

作者：张世伟吴会玲周迎春王炳志杨星星杜业刚汤璐冯荣虎郭继平深圳市计量质量检测研究院广东深圳518000 深圳市易瑞生物技术股份有限公司广东深圳518000

建立一种3-氨基-2-恶唑烷酮(3-amino-2-oxazolidinone,AOZ)夹心免疫检测方法。通过1,6-己二醇连接2-硝基-4-羧基苯甲醛和生物素合成针对AOZ的新型衍生试剂。在样品前处理时加入衍生试剂可对AOZ进行衍生,衍生产率为89%。在酶标板上包被抗... 详细信息

建立一种3-氨基-2-恶唑烷酮(3-amino-2-oxazolidinone,AOZ)夹心免疫检测方法。通过1,6-己二醇连接2-硝基-4-羧基苯甲醛和生物素合成针对AOZ的新型衍生试剂。在样品前处理时加入衍生试剂可对AOZ进行衍生,衍生产率为89%。在酶标板上包被抗AOZ单克隆抗体并以辣根过氧化物酶标记的亲和素或抗生物素抗体作为第二结合物可实现AOZ的夹心酶联免疫吸附检测(enzyme-linked immunosorbnent assay,ELISA)。从实际应用的角度,得到双抗夹心和抗体-亲和素夹心模式下两个表位的极限距离,分别为12Å和13Å,理想距离分别为16Å和17Å。在双抗夹心和抗体-亲和素夹心模式下的检出限分别达到1.8 pg/mL和0.8 pg/mL(以AOZ质量浓度计),相对于竞争ELISA,其灵敏度最高提高了25倍。平均回收率为73%~85%,平均相对标准偏差为9.0%。

关键词： 3-氨基-2-恶唑烷酮夹心酶联免疫分析表位间隔距离辣根过氧化物酶标记亲和素

基于改进StackCNN网络和集成学习的脑电信号视觉分类算法

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郑州大学学报（工学版） 2024年第5期45卷 69-76页

作者：杨青王亚群文斗王莹王翔宇华中师范大学人工智能与智慧学习湖北省重点实验室湖北武汉430079 华中师范大学计算机学院湖北武汉430079 华中师范大学国家语言资源监测与研究网络媒体中心湖北武汉430079

针对直接使用图像诱发的脑电信号进行视觉分类的现有研究少,并且视觉分类的平均准确率低等问题,设计了一种卷积神经网络(CNN)和集成学习相结合的方法,用于学习脑电信号相关的视觉特征表示。通过在StackCNN网络中加入K-max池化方法,解决... 详细信息

针对直接使用图像诱发的脑电信号进行视觉分类的现有研究少,并且视觉分类的平均准确率低等问题,设计了一种卷积神经网络(CNN)和集成学习相结合的方法,用于学习脑电信号相关的视觉特征表示。通过在StackCNN网络中加入K-max池化方法,解决在提取脑电特征时信息丢失的问题,并结合Bagging算法增强网络的泛化能力,该方法称为StackCNN-B。采用基于残差神经网络(ResNet)回归对图像进行分类,验证StackCNN-B方法在图像分类上的性能。消融实验及与现有研究对比实验的结果表明:所提方法识别准确率较高,在学习脑电信号的视觉特征表示上的平均准确率达到99.78%,在图像分类上的平均准确率达到96.45%,与Bi-LSTM-AttGW方法相比,平均提高了0.28百分点和2.97百分点。研究结果验证了脑电信号可以有效地解码与视觉识别相关的人类大脑活动,也表明所提出StackCNN-B模型的优越性。

关键词：脑电图视觉分类卷积神经网络 Bagging算法 ResNet网络

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