DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言及主要结果 宽度理论是函数逼近论的重要内容之一，也是国内外研究的热点之一，它与计算复杂性有着密切的联系 [ 1 ] 。其中，关于伪宽度的研究是当下宽度理论研究的热点之一，伪宽度在模式识别、消退估计、经验过程、学习理论中都有重要的应用。VC-维数的概念最早被Vapnik和Chervonenkis在参考文献 [ 2 ] [ 3 ] 中提出，他们介绍了集合的指标函数的VC维数。在实值函数中，Pollard [ 4 ] 和Haussler [ 5 ] 将VC-维数的定义扩展到伪维数，VC维数和伪维数是集合或空间容量的度量，它与一个函数类的熵有联系 [ 6 ] 。1998年，Maiorov和Ratsaby在参考文献 [ 7 ] 中给出VC-宽度和伪宽度的定义，研究了有限维空间伪宽度在一致框架下的逼近特征，并确定了在一致框架下的VC-宽度 ρ n V C ( B p m ， l q m ) 和伪宽度 ρ n P ( B p m ， l q m ) 的精确渐近阶。2007年，陈广贵等 [ 8 ] 讨论了具有共同光滑函数类的伪宽度，并且计算了其精确阶。本文主要讨论无穷维恒等算子的伪宽度。首先，介绍伪维数和伪宽度的定义。 定义1.1：对实数 x ， sgn ( x ) 表示符号函数，当 x > 0 时，其值为1，其它情形其值为−1。对向量 x ∈ R m ， sgn ( x ) : = ( sgn ( x 1 ) ， ⋯ ， sgn ( x m ) ) ，如果 F 是 R m 上的一个实值函数集合，称满足下列条件的最大整数 k 为 F 的伪维数，即存在指标集 I ⊂ { 1 ， 2 ， ⋯ ， m } 和 y ∈ R k 使得集合 { sgn ( F | I ， y ) : F | I ， y = ( x i 1 + y 1 ， ⋯ ， x i k + y k ) ， x = ( x 1 ， ⋯ ， x m ) ∈ F ， i j ∈ I ， 1 ≤ j ≤ k } 的基数为 2 k 。如果不存在这样的最大的 k ，那么 F 的伪维数是正无穷。我们将 F 的伪维数记为 dim p ( F ) 。 定义1.2：设 W 为赋范线性空间 ( Z ， ‖ ⋅ ‖ ) 的一非空子集， n = 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ ，称 ρ n ( W ， Z ) = inf F n sup x ∈ W inf y ∈ F n ‖ x − y ‖ 为 W 在 Z 中的伪宽度，其中 F n 取遍 Z 中的伪维数不超过 n 的所有线性子空间。 定义1.3：设 X ， Y 为两个赋范线性空间，其范数分别为 ‖ · ‖ X 与 ‖ · ‖ Y ， T 是 X 到 Y 的有界线性算子， n = 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ ，称 ρ n ( T : X → Y ) = ρ n ( T ( B z ) ， Y ¯ ) 为算子 T 的伪宽度，其中 B X 表示 X 的单位球，即 B X : = { x ∈ X | ‖ x ‖ X ≤ 1 } 。 关于伪宽度的一些重要性质已经得到了精彩的结果。本文将讨论无限维恒等算子 I p ， q : l p ，   r → l q   ( 1 ≤ q ≤ p < ∞ ，   r > 1 q − 1 p ) 的伪宽度。为此，继续介绍有关概念。 设 1 ≤ p ≤ ∞ ，对任一实序列 x = { x n } n = 1 ∞ ，令 ‖ x ‖ l p = { ( ∑ n = 1 ∞ | x n | p ) 1 / p ， 1 ≤ p < ∞ sup n ≥ 1 | x n | ， p = ∞ l p 表示满足条件 ‖ x ‖ l p < ∞ 的实序列 x 所构成的集合。众所周知， ‖ · ‖ l p 为 l p 上的一个范数，而且 l p 是一个Banach空间。易见， l p 空间具有如下性质： 1) l p ⊂ l q ( 1 ≤ p ≤ q ≤ ∞ ) ， 2) l p ⊄ l q ( 1 ≤ p ≤ q ≤ ∞ ) 。 因此，无穷维恒等算子 I 是从 l p 到 l q ( 1 ≤ p ≤ q ≤ ∞ ) 的有界线性算子，而不是 l p 到 l q ( 1 ≤ q < p ≤ ∞ ) 的算子。 对于 1 ≤ p ≤ ∞ ， r > 0 ， x = { x n } n = 1 ∞ ∈ l p ，令 x r : = { n r x n } n = 1 ∞ ， ‖ x ‖ l p ， r = ‖ x ( r ) ‖ l p 和 l p ， r : = { x ∈ l p | ‖ x ‖ l p ， r < ∞ } 则易见 ‖ · ‖ l p ， r 为 l p ， r 上的范数，且 l p ， r 为Banach空间。用 B p ， r 表示 l p ， r 中的单位球。 令 1 ≤ q < p ≤ ∞ ， r > 1 q − 1 p ，( p = ∞ 时，记 1 p = 0 )，对任意的 x = { x n } ∈ l p ， r ，由Hölder不等式有 ‖ x ‖ l q ≤ { ‖ x ‖ l p . r ( ∑ n = 1 ∞ n − p r p − q ) 1 q − 1 p < ∞ ， 1 ≤ q < p < ∞ ‖ x ‖ l p . r ( ∑ n = 1 ∞ n − r q ) 1 q < ∞ ， p = ∞ 因此 x ∈ l q 。从而无穷维恒等算子 ( 1 ≤ q < p ≤ ∞ ， r > 1 q − 1 p ) I p ， q : l p ， r → l q x ↦ x 为 l p ， r 到 l q 的有界线性算子。 本文利用离散化的方法讨论了无穷维恒等算子 I p ， q ( 1 ≤ q < p ≤ ∞ ) 的伪宽度，并得到其精确渐近阶。这就是本文的主要结果，即 定理1：设 1 ≤ q < p < ∞ ， r > 1 q − 1 p ， n = 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ 则 ρ n ( I p ， q : l p ， r → l q ) ≻ ≺ n − ( r − 1 q + 1 p ) 其中，符号“ ≻ ≺ ”的定义如下：假设 c i ，   i = 0 ，   1 ，   ⋯ 是和参数 p ， q ， r 有关的非负常数。对两个正函数 a ( y ) 和 b ( y ) ， y ∈ D ，如果存在正常数 c 1 满足条件 a ( y ) ≤ c 1 b ( y ) ，则记 a ( y ) = b ( y ) 。若存在正常数 c 2 满足条件 c 2 a ( y ) ≥ b ( y ) ，则记 a ( y ) ≫ b ( y ) ，若 a ( y ) = b ( y ) 且 a ( y ) ≫ b ( y ) ，则记 a ( y ) ≻ ≺ b ( y ) 。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 地面无人车避障及路径规划是指，无人车在自动巡航过程中，遇到障碍物能够自动避开，并对当前行进路线进行重新规划，重新进入预设路线行驶。本文使用HPI公司的Savage Flux 2350差速驱动越野车作为实验平台，选用开源硬件Pixhawk飞控作为运动控制器，对PX4 Rover软件系统进行二次开发。使用数据采集模块获得超声波数据，并通过串口方式与飞控板进行通信，完成数据交换，从而实现对地面无人车周围环境的实时检测，完成巡航模式下的避障功能。 关键词 :地面无人车，避障，PX4 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 地面无人车辆(Unmanned ground vehicles， UGV)集环境感知、规划决策与多等级辅助驾驶功能于一体，是涉及传感器、信息融合、计算机、通讯、人工智能及自动控制技术等多学科、多领域的高新技术集合体 [ 1 ]。地面无人车又常被称为无人车、智能车、智能机器人等。近些年来，它凭借自身优势，体积小、机动灵活、易操作等特点被广泛应用于各个行业 [ 2 ]。 地面无人车的研究在国外开始较早。随着近些年计算机视觉、人工智能、电子电路等学科的快速发展，这些学科技术也被广泛应用于无人车研究中 [ 3 ]。近年来，关于无人车、无人船的研究和使用开始火热起来，涉及航空、航海、农业等各个领域，国内外许多研究机构也开始关注地面无人车自动控制领域 [ 4 ] [ 5 ]。目前研究人员重点关注避障技术的研究，主要包括障碍物识别、信息位置的获取、车速和转向控制等方面 [ 6 ]。地面无人车自主避障系统可以利用传感器来获取周围环境信息，具备感知周围环境和自适应的能力，在完成给定任务的同时，能够在过程中实现自动避障及路径规划 [ 7 ]。 本文以开源飞控Pixhawk作为运动控制器，通过对无人车进行建模，结合串级PID控制算法，实现无人车的自主巡航功能。针对数据采集过程中出现错误数据的问题，提出一种新的数据处理算法。并对障碍物检测区域进行划分，使无人车在不同障碍物方位下采取不同的避障策略。
system: [SYSTEM]

user: 2. 地面无人车系统架构 2.1. 无人车基本组成 地面无人车的基本组成可以分为三部分，分别是机械系统、动力系统和控制系统 [ 8 ] [ 9 ]。本文使用HPI公司的Savage Flux 2350四驱差速越野车作为地面无人车的实验平台。动力系统中主要是由舵机、电调、电机和电池四部分构成，提供无人车的动力来源。控制系统主要由飞控板、一系列配套外设和地面站组成。本系统中使用的是Pixhawk控制器，外部设备包括数传模块、GPS、电源模块、蜂鸣器、安全开关、遥控器接收机等。搭建完成的无人车基本结构如图1所示。 图1. 无人车基本结构 2.2. 数据采集模块 2.2.1. 数据采集模块硬件连接方式 本文通过在车头和车尾各安装三个HC-SR04超声波，来实现对无人车周围障碍物的实时监测。由于Pixhawk硬件接口限制，不能支持外接多个超声波模块，因此这里使用数据采集模块对超声波数据进行预处理，将处理后的数据通过串口发送给Pixhawk控制器，数据采集模块与Pixhawk连接方式如图2所示。 图2. 数据采集模块连接图 2.2.2. 数据采集模块软件设计 在对数据采集程序进行设计的时候，需要考虑多个超声波传感器共同工作时带来的信号交叉问题。交叉问题是指使用多个超声波传感器时，由传感器a发出的声波，在经过反射后可能被传感器b和c获得，这时候b和c就会根据这个声波信息来计算距离，造成测量数据的混乱。针对这个问题，我们对超声波传感器进行编码，车头左侧的超声波定义为U1，沿顺时针方向分别定义为U1、U2、U3、U4、U5、U6，在测距程序中设置每个超声波触发信号的时间间隔为40 ms。在保证超声波数据实时性的同时有效地解决了超声波数据交叉影响的问题。 对超声波数据处理过程中，最初使用常用的均值滤波算法，采集5次超声波数据取平均值作为最终输出，但是后来发现在实际的应用中传感器的数值并不是很稳定，每10分钟可能会出现一到两次的数据错误，在多个超声波上都出现了类似的错误，经过观察总结发现错误数据有两个特点： 1) 错误数据一般连续出现，个数通常不超过三个。 2) 错误数据离真实值偏离较大，并且连续的错误数据都比较相近。 无人车在运行过程中，需要获得稳定的超声波数据。根据错误数据的特点，本文对传统的均值滤波算法进行改进，引入新的数据处理算法对超声波数据进行处理。算法的主要思想是，利用少数遵循多数的原则，把采集到的一系列数据分成两部分，将相邻两个数据值之差最大的数作为数据的分界点。然后取两部分数据中个数最多的部分作为正确的测量值，另一部分为无效测量值。算法流程如下图3所示，经过处理后的数据相比之前更加稳定，错误数据数量明显减少。 图3. 算法流程图 最后经过处理的超声波数据，通过数据采集模块的串口发送到Pixhawk的TELEM2接口。首先对ATmega2560串口1进行初始化，设置串口通信波特率为9600；对每个超声波设置启动时间，获得超声波检测数据，并将数据进行格式化，精确到个位数；在对超声波数据进行处理后，将得到的新的数据列通过串口1进行发送。
system: [SYSTEM]

user: 4. 地面无人车避障及路径规划实验 4.1. 自动巡航实验 避障及路径规划是在自动巡航的基础上进行的，在实验中首先对无人车的自动巡航功能进行验证。在该模式下，无人车根据地面站上设定好的航线，自动巡航，GPS信号与惯性测量单元的精度，直接决定了巡航路线的精确度。 图9. 自定义主题发布流程 实验中，首先确保手动模式下的操作正常，打开地面站地图界面，如图10所示。在界面的右侧可以实现，读取航点、写入航点，起始位置等操作，主界面下侧设置各航点的具体参数(速度、停留时间、预定航点拍照等)，也可以删除航点。除了设置路线之外，还可以设置H点，H代表家的位置，设置该位置可以实现无人车在巡航结束后能够一键返航，自动返回H点。我们在操场中规划简单的路径对自动巡航功能进行验证，设置完航线之后点击右侧写入航点即可将任务下载到飞行控制器中。 图10. 地面站飞行计划操作界面 下载完成后进入飞行数据界面，检查GPS信号强度，GPS卫星数量在十颗以上可以进行自动巡航实验。使用遥控器将无人车从手动模式切换到自动模式，无人车将沿着预先设定的航线运行，使用数传模块可以将无人车的运动状态在地面站上实时显示，主要包括无人车的实时轨迹、位置及速度等信息。图11为地面站中实时显示的无人车运动轨迹，其中黄色曲线为初始设定航线，紫色曲线为无人车实际运行路线。从图中可以看到实际航线和预定轨迹基本吻合，因此无人车的自动巡航功能满足要求。 图11. 自动巡航路线图 4.2. 避障及路径规划实验 本文的平台搭建、自动巡航功能实现和自定义主题的添加都是为了实现最终的避障及路径规划实验。在前文研究的基础上，最终构建避障及路径规划的整体流程如下图12所示。 图12. 避障系统框架图 首先通过数据采集模块实现超声波传感器的数据采集功能，然后将采集到的数据通过串口发送给飞控板，接下来按照uORB消息机制添加自定义超声波模块，对超声波数据主题进行发布和订阅，最后在手动模式和自动模式下订阅超声波数据，并对获得的数据进行处理实现无人车的避障及路径规划。 为了验证文中提出方法的有效性，下面分别在手动模式和自动模式下对无人车进行避障测试。实验中使用大小为20 cm * 30 cm * 50 cm的纸箱做障碍物，实验前首先确保超声波传感器及地面无人车均可正常工作，分别在正前方障碍物和两侧障碍物的情况下对避障效果进行检测。 由于目前业界并没有统一的测试标准和评价指标来对避障效果进行量化考核，因此在测试的时候通常会从障碍物的个数、障碍物的运动状态、运动轨迹是否平滑这几个方面进行考虑。结合实际的应用场景，本文以安全避障和耗时最少作为评价指标，对无人车的避障及路径规划过程进行测试。下面对实验现象和结果进行简要分析。 4.2.1. 正前方障碍物实验与分析 本小节对障碍物在正前方的情况进行实验分析。首先在地面站设置飞行任务，进行航线规划，并设置速度参数，上传到飞行控制系统。地面无人车以0.8 m/s的速度巡航行驶，当距离障碍物3 m的时候，无人车检测到障碍物，并开始降低巡航速度，进入避障准备阶段，障碍物位置如图13所示。当行驶至距离障碍物2 m的时候，无人车进入避障区域，执行避障操作向左转弯45˚，绕障碍物行驶如图14所示。无人车在绕过障碍物之后返回规划航线中，并沿规划好的航线继续行驶，如图15所示。整体的避障及路径规划行驶路径如图16所示，图中黄色航线为设定航线，紫色为无人车实际运行路线，其中障碍物位于航点1和航点2之间，从图中紫色路径可以看到，无人车在遇到障碍物时，通过向左绕行实现避障，并在绕过障碍物后快速回到预设航线中。对多次实验的避障过程时间进行统计发现，从检测到障碍物开始到回到预设航线中，耗时在9~11 s之间，符合实际应用中的要求。 实验中设置自动巡航行驶过程中速度为0.8 m/s。当检测到障碍物距离为3 m时，开始减速行驶，速度逐渐降低至避障速度0.5 m/s。经过1.5 s左右无人车执行变向避障操作，转向过程中U2超声波逐渐检测不到障碍物。在此过程中以0.5 m/s左右的速度行驶，当绕开障碍物后速度回到预设航线中逐渐回到设定值0.8 m/s。实验过程中速度的最大误差为0.2 m/s，符合误差要求。 图13. 检测到障碍物 图14. 绕开障碍物 图15. 回到航线 图16. 避障路径显示 4.2.2. 两侧障碍物实验与分析 本小节对障碍物在左前方和右前方两种情况分别进行实验和分析。 1) 障碍物在左前方 当地面无人车按照航线前进过程中检测到左前方有障碍物时，超声波U1和U2均有数据输出，障碍物位置如图17所示。图18为地面无人车在自动巡航模式下左前方遇到障碍物时通过地面站显示的避障路径图，紫色曲线为无人车的实际运行路径，黄色曲线为规划路径，障碍物位于航点1和航点2中间。在实验中，地面无人车在检测到障碍物之后开始减速，当行驶至距离障碍物2 m的时候，开始往右侧45˚转弯进行绕障碍物行驶运动。在避过障碍物之后返回规划航线，并沿规划好的航线继续行驶。 2) 障碍物在右前方 在同样的路径规划任务下，只改变障碍物的位置，模拟在无人车行进过程中右前方出现障碍物的情况。此时超声波U2和U3均有数据输出，障碍物位置如图19所示。图20为地面无人车在自动巡航模式下，右前方遇到障碍物时地面站显示的避障路径图，可以看出障碍物位于航点1和航点2中间。与左前方出现障碍物时的避障操作相似，执行一系列的减速动作后，通过向左侧转向的方式来实现避障。 上述实验表明，地面无人车在自主巡航时两侧遇到障碍物，能够顺利地避开障碍物，并继续回到预设航线中。在左右障碍物情况下，经多次实验测试，从开始避障到回到预设航线上的时间在9~11 s之间。 图17. U1、U2号超声波检测到障碍物 图18. 左前方避障路径显示 图19. U2、U3号超声波检测到障碍物 图20. 右前方避障路径显示
system: [SYSTEM]

user: 5. 总结 本文采用Pixhawk飞控作为主控器，在对无人车进行建模的基础上，结合串级PID控制算法实现无人车的避障及路径规划功能。本文提出的避障及路径规划方法，除了在无人车上应用，还可以扩展到多旋翼无人机的避障中，实现无人机飞行过程中的避障。 实验表明，本文提出的避障及路径规划策略在室外场景下获得较好的检测效果。相比传统的单片机实现方式，飞控具有强大的数据处理能力，能够实现更稳定的避障及路径规划效果。与常用的激光雷达实现避障及路径规划的方案相比，本文提出的基于超声波的避障方案成本更低、实现更加简单，可以应用到校园巡逻、厂区安全检查等精度要求不是很高的场景中。后续的研究，可以通过加入其他传感器，与超声波数据进行融合，来实现更复杂环境下的避障及路径规划。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 目的：研究超声剪切波弹性成像(SWE)在优化乳腺肿物BI-RADS分类中的临床价值。方法：以本院2016年1月~2018年4月就诊的100例(106个)乳腺肿物患者为研究对象，均经病理证实，先行常规超声扫描，行常规BI-RADS分类，再行SWE检测，获取定量参数。以病理结果为金标准，比较分析常规BI-RADS分类、SWE参数弹性最大值(E max )、E max 优化BI-RADS分类后诊断乳腺恶性病变的敏感度、特异度、准确度。结果：病理证实恶性病变42个，良性病变64个；乳腺恶性病变E max 、弹性最小值(E min )、平均值(E mean )、方差(SD)、弹性比值(E ratio )均显著高于良性病变(P < 0.05)；以病理结果为金标准，常规BI-RASD分类诊断乳腺恶性病变敏感度、特异度、准确度分别为92.86%、57.81%、71.70%；受试者工作特征(ROC)曲线分析E max 、E min 、E mean 、SD、E ratio 曲线下面积(AUC)分别为0.94、0.55、0.88、0.90、0.85；约登指数最大时E max 临界值为61.00 kPa，E max 诊断敏感度、特异度、准确度分别为78.57%、93.75%、87.74%；E max 优化BI-RADS分类调整后诊断乳腺恶性病变敏感度为92.86%、96.87%、94.34%。结论：SWE弹性最大值E max 优化BI-RADS分类能提高乳腺肿物恶性病变诊断特异度及准确度。 关键词 :超声，剪切波弹性成像，乳腺肿物，BI-RADS分类 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 据称，乳腺癌在恶性肿瘤中的比例为7%至10% [ 1 ] ，且受饮食、环境、压力(家庭、工作)等影响，其发病率不断上升，给女性身心健康及家庭造成伤害。为此及时发现乳腺癌，早期治疗，对改善患者预后及生命质量有重要意义 [ 2 ] 。乳腺影像报告与数据系统(BI-RADS)为乳腺肿物评估有效方法，它让乳腺超声报告具体化，有利于乳腺良恶性鉴别，但BI-RADS 4类病变中，恶性概率从3%到95%，跨度大，假阳性风险大，若需明确需行组织病理操作，患者难以接受。同时乳腺肿物病理特征复杂，常规BI-RADS分类存在较大的局限性。剪切波弹性成像(SWE)为新型超声成像技术之一，对不同乳腺组织弹性计算，可定量分析病变，在鉴别乳腺肿物良恶性上有重要意义 [ 3 ] [ 4 ] 。本研究分析SWE在优化乳腺肿物BI-RADS分类中的诊断价值，报道如下。
system: [SYSTEM]

user: 2. 资料与方法 2.1. 临床资料 选择本院2016年1月~2018年4月就诊的乳腺肿物女性100例共106个病灶，年龄25~80岁，平均(50.38 ± 4.13)岁；体重45~70 kg，平均(51.50 ± 3.85) kg；婚姻状况：已婚82例，未婚或离异18例。纳入标准：因出现乳房胀痛、溢液等症状就诊，或体检时发现，触诊到乳腺肿块；年龄 > 18岁；肿块大小 ≤ 3 cm；尚未接受治疗；均行常规超声、SWE检查，资料完整；知情同意。排除标准：妊娠或母乳喂养者；接受过隆胸手术；既往有放化疗史；乳腺病灶相邻有瘢痕组织；病灶同侧乳腺有外科手术史；肿块超过3 cm。上述106个病灶经手术切除100个，穿刺活检6个。 2.2. 检查方法 西门子Sequoia512超声诊断仪进行，选择仰卧位，乳腺暴露，先接受常规超声检查，对病灶形态、大小、边界、回声、内部血流信号等情况观察，且依据BI-RASD分类。 之后切换到SWE模式(未施压状态)，将取样框(对肿块可覆盖)移动到肿物所在处，叮嘱患者屏气3至5秒，图像稳定之后定帧、保存，选择对病灶覆盖部分为感兴趣区，通过自带软件包对病灶弹性模量值测定，包括弹性最大值(E max )、最小值(E min )、平均值(E mean )、方差(SD)、弹性比值(E ratio ，即病变组织和正常组织的比值)，各病灶测量 ≥ 3次，取均值。 2名资深(经验 ≥ 5年)医师进行盲评，意见不同时通过第三人或协商统一。 2.3. 乳腺肿物性质判断 病理结果作为金标准。BI-RASD分类 [ 5 ] ，0级：需深入检查；1级：无异常；2级：良性肿物；3级：良性几率大，出现边界清晰、实性肿块、形态规则等良性征象，癌几率2%以下；4级：可疑恶性，需活检，癌几率2%~95%。其中4级细分为4a (2%~10%)、4b (11%~50%)、4c (51%~95%)；5级：癌几率95%以上，几乎肯定是癌，形态不规则、微小钙化、边界不清或毛刺、纵横比1以上或强回声晕等恶性征象中符合3项或以上；6级：活检证实的恶性肿瘤。本研究只对病理证实病变评价，3级、4a级判断为阴性，4b及以上判断为阳性。SWE定量参数 ≥ 临界值判断为阳性，<临界值判断为阴性。SWE优化BI-RASD分类：BI-RADS 4b及以上，4a类且E max ≥ 临界值判断为阳性；BI-RADS 3类及以下，4b类且E max < 临界值判断为阴性。 2.4. 统计学处理 SPSS20.0统计软件处理数据。计量资料以 x ¯ ± s 表示，行t检验；建立受试者工作特征(ROC)曲线，对曲线下面积(AUC)行Z检验，以病理结果为金标准，评价常规BI-RASD分类、SWE优化I-RASD分类后诊断乳腺肿物的敏感度、特异度、准确度，行χ 2 检验；P < 0.05为差异有统计学意义。
system: [SYSTEM]

user: 3. 结果 3.1. 病理结果 106个病灶经病理检查证实，恶性42个(39.62%)，其中浸润性导管癌38个(见图1)，导管原位癌2个，导管原位癌、黏液癌各1个；良性64个，其中纤维腺瘤40个，腺病16个，导管内乳头状瘤5个，腺瘤3个。病灶最大纵径0.5~3 cm，平均(1.65 ± 0.55) cm。 图1中a为常规二维超声图像，可见病灶形态不规则，边缘不清，BI-RADS 4c类；图b为多普勒超声图像，可见内部血流III级；图c为SWE成像，E max = 191.58 kPa。 图1. 浸润性导管癌超声图像 3.2. 常规BI-RASD分类结果 依据常规BI-RASD分类，3级恶性率0.00% (0/10)，4a级恶性率10.00% (3/30)；4b级及以上类恶性率59.09% (39/66)，BI-RASD分类详细情况见表1。以病理结果为金标准，常规BI-RASD分类诊断乳腺恶性病变敏感度为92.86% (39/42)，特异度为57.81% (37/64)，准确度为71.70% (76/106)。 Table 1 General BI-RASD classification results (a 病理类型 个 3级 4a级 4b级 4c级 5级 恶性 42 0 3 9 16 14 良性 64 10 27 19 6 2 合计 106 10 30 28 22 16 表1. 常规BI-RASD分类结果(个) 3.3. SWE相关参数 相比良性病变，恶性病变E max 、E min 、E mean 、SD、E ratio 均明显大，差异有统计学意义(P < 0.05)。见表2。 Table 2 Comparison of SWE related parameters of benign and malignant breast lesions ( x ¯ ± s ， kPa 病理类型 个 E max E min E mean SD E ratio 恶性 42 125.34 ± 31.46 15.00 ± 3.65 56.24 ± 15.72 21.85 ± 6.59 14.03 ± 4.15 良性 64 32.58 ± 6.52 10.31 ± 2.68 21.53 ± 4.10 6.54 ± 2.93 5.00 ± 1.42 t 22.904 7.621 16.850 16.318 16.066 P <0.001 <0.001 <0.001 <0.001 <0.001 表2. 乳腺良恶性病变SWE相关参数比较( x ¯ ± s ， kPa) 3.4. SWE诊断效能 SWE相关参数E max ROC的AUC为0.94 (0.88~0.96)，E mean AUC为0.88 (0.80~0.94)，SD AUC为0.90 (0.86~0.95)，E ratio AUC为0.85 (0.79~0.93)，E min AUC为0.55 (0.46~0.70)。可见E max 对乳腺肿物良恶性诊断价值最大。为此本研究只选择E max 值与病理比较，且约登指数最大时E max 临界值为61.00 kPa，具体结果见表3。E max 诊断乳腺恶性病变敏感度为78.57% (33/42)，特异度为93.75% (60/64)，准确度为87.74% (93/106)。 Table 3 Emax value and pathological result 病理结果 E max > 61 E max ≤ 61 合计 阳性 33 9 42 阴性 4 60 64 合计 37 69 106 表3. E max 值与病理结果比较 3.5. E max 优化BI-RADS分类调整后诊断效能 E max 优化BI-RADS分类调整后检出乳腺恶性病变42个，良性病变64个，见表4。以病理结果为金标准，E max 优化BI-RADS分类调整后诊断乳腺恶性病变敏感度为92.86% (39/42)，特异度为96.87% (61/64)，准确度为94.34% (100/106)。 Table 4 Emax optimization BI-RADS classification adjustment and pathological result 病理结果 E max 优化BI-RADS分类 合计 阳性 阴性 阳性 39 3 42 阴性 3 61 64 合计 42 64 106 表4. E max 优化BI-RADS分类调整后与病理结果比较 3.6. 诊断效能比较 常规BI-RASD分类诊断敏感度高于E max ，与优化BI-RASD分类相当，比较差异均无统计学意义(χ 2 = 3.500， 0.000， P > 0.05)；常规BI-RASD分类诊断特异度、准确度均明显低于E max 、优化BI-RASD分类(χ 2 = 22.518， 25.078， 8.431， 19.273， P < 0.05)。
system: [SYSTEM]

user: 4. 讨论 第5版BI-RADS分类对乳腺肿物超声诊断标准有所规范，4a类恶性风险2%~10%，4b类恶性风险11%~50%，4c类恶性风险51%~95%。在这种情况有学者诊断乳腺肿物病变性质截断值集中于4a与4b类间 [ 6 ] 。但BI-RADS分类中4类病变仍要病理检测，此类病变恶性风险跨度大，增加临床决策难度。本研究BI-RADS 4类乳腺恶性率35.00% (28/80)，比相关报道 [ 7 ] [ 8 ] 的43.1%~59.0%低。可见大部分病灶无需干预。在这种情况下找寻有效手段优化BI-RADS 4类乳腺病变，减少活检几率至关重要。 弹性成像最初由Ophir [ 9 ] 于20世纪90年代初提出，以常规超声成像为基础，通过弹性力学作用让组织表现出位移、速度等变化，经由专业处理计算出弹性参数。SWE利用组织弹性信息让组织质地差异经由超声图像显示，弹性成像图像通过彩色编码后在传统二维灰阶图上叠加，组织硬度大的呈现红色，硬度小则呈现蓝色。SWE通过组织弹性信息显示对乳腺组织量化显示，客观性强。同时SWE使用声辐射脉冲激励手段，不仅可减少手动激励引发的依赖性，而且可局部激励病变，避免整体激励受ROI区域之外组织影响，可重复性强 [ 10 ] 。本研究结果显示相比良性病变，乳腺恶性病变SWE相关参数均显著高，与史宪全等 [ 11 ] 结果一致。该学者还发现E max 诊断乳腺病变良恶性敏感度、特异度比E mean 、SD、E ratio 均高，且E max 结合BI-RADS分类诊断敏感度、特异度、约登指数与E max 相当。本研究与之不同的是，由于E max 诊断乳腺病变AUC最大，为此只评价E max 及其优化BI-RADS类对乳腺肿物良恶性病变的价值。占海晏等 [ 12 ] 研究发现E max 临界值 = 65.15 kPa，E mean 临界值 = 43.79 kPa时，SWE诊断敏感度高达92.59%，特异度90.78%，准确度94.84%，且AUC比BI-RADS-US大(0.942 Vs 0.883)。陈敏等 [ 13 ] 也表明E max 相比E mean 对乳腺实性良恶性病变诊断价值更大。本研究结果显示常规BI-RASD分类诊断乳腺良恶性病变敏感度较高(92.86%)，其特异度、准确度均较低，与唐丽娜等 [ 14 ] 结果存在一定的差异，这可能与规BI-RASD分类依据不同有关：该学者将≥4类判断为阳性，本研究将4b及以上判断为阳性。本研究还发现E max 临界值为61.00 kPa时，其AUC为0.94，相比其他参数AUC最大，此时其诊断乳腺良恶性病变敏感度为78.57%，特异度、准确度分别为93.75%、87.74%。可见SWE诊断鉴别乳腺良恶性病变特异度、准确度高，敏感度也较高。另外，E max 优化BI-RADS分类，BI-RADS ≥ 4b，4a类且E max ≥ 临界值判断为阳性。结果显示E max 优化BI-RADS分类后其敏感度、特异度、准确度分别为92.86%、96.87%、94.34%。可见SWE结合BI-RADS不仅可保持常规BI-RADS诊断乳腺恶性病变的敏感度，而且能明显提高BI-RADS分类特异度、准确度，与相关报道相符 [ 15 ] 。 综上，SWE弹性最大值E max 结合BI-RADS诊断乳腺良恶性病变敏感度、特异度、准确度均较高，能优化BI-RADS分类，临床可减少过度诊疗。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 随着医疗大数据的兴起，远程医疗在临床中的应用逐渐增多。在心血管疾病领域，远程医疗的发展尤为迅速。老年患者心房颤动、心力衰竭、脑卒中等心脑血管疾病患病率高，合并症多，诊疗过程复杂，需要密切随访。心脏植入式电子装置在老年患者中植入量逐年增加，不仅使患者的疾病得到及时治疗，同时其附加的监测功能对疾病的随访发挥了重要作用。国外在该领域已发展多年，我国尚处于起步阶段。本文就植入式心电装置的远程监测在老年心血管疾病诊疗中的应用作一综述，希望能对该领域日后的发展提供一定的参考。 关键词 :植入式心电装置，远程监测，心血管疾病，老年患者，综述 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 背景介绍 1.1. 远程心电监测的重要性 随着社会经济的发展、人口老龄化的加快及居民生活方式的转变，我国的疾病谱发生了巨大变化。根据《中国心血管病报告2017》相关数据显示，中国居民心血管疾病(cardiovascular diseases， CVD)已超越肿瘤、呼吸系统疾病、消化系统疾病等而跃居死亡率首位。根据数据推算我国CVD现患人数高达2.9亿 [ 1 ] 。心血管疾病在老年患者群体中的问题尤为突出。其一，心脑血管疾病如冠心病、心房颤动、心力衰竭、脑卒中等随着年龄的增长患病率逐渐增加。其二，心血管疾病已成为老年人失能、孤独、生活质量下降的重要原因。其三，目前大部分心血管领域的大型随机对照临床试验(randomized clinical trials， RCT)均排除了老年患者群体，因此老年患者的疾病诊治缺乏强有力的循证医学证据 [ 2 ] 。面对老年患者群体多病共存、随访困难、依从性下降等问题，远程和移动医疗的兴起将在心血管疾病的早期发现、早期诊断、早期干预和实时监测方面，发挥重要的作用。 1.2. 远程心电监测技术的发展 最早的远程心电监测开始于美国医生丹尼尔·戴维(Daniel David) 1988年创办的电话心电远程监测(Tele-Telephone ECG， TTECG)，该系统通过远程电话的形式由患者向心电监测中心站传送心电图信息，由心电监测中心的专业人员对患者的心电图进行分析 [ 3 ] 。这一创举大大节省了诊疗的时间和费用，被许多国家纷纷效仿。后来，随着计算机网络的兴起，远程心电技术逐渐走向了实时监测的时代。 现今临床上用于记录心电信号的仪器主要包括常规心电图(ECG)、动态心电图(Holter)、长时程动态心电图、超长时程动态心电图仪(Smart patch)、植入式心电事件记录仪(implantable loop recorder， ILR)和具有远程监测功能的心脏植入式电子设备(cardiac implantable electronic devices， CIED)等。日常生活中具有心电记录功能的智能手机、智能手表、手环等也属于这一范畴。常规心电图及动态心电图记录时间均有限。近几年，ILR在临床中应用逐渐增多，因其可记录1~1.5年左右的高保真度心电信号，对于不明原因的晕厥等疾病具有重要的诊断价值。而随着CIED植入数量的增加和技术的进步，这些设备除治疗以外还具有多种监测功能，这些监测数据将为临床疾病的诊治提供有力的武器。 1.3. 远程心电监测的工作网络 远程心电监测的工作网络主要由以下几个部分组成：患者(包括患者所植入的心脏电子设备)、数据传输发射装置、数据传输网络、数据传输接收装置和信息处理中心以及医生等(如图1所示)。植入远程监测设备的患者通过可移动式数据发射器将体内植入设备采集的心电信息通过无线移动网络传送到移动互联网大数据平台，信息处理中心可对部分信息进行预处理，从而及时发现患者心电信息中的危急值，并及时通知医生。更多的数据则需要临床医生定时进行系统分析，并根据患者所传送心电信息对治疗方案进行调整或通知患者门诊随诊及住院治疗。 图1. 远程心电监测的组成部分和工作网络；(图片来源：www.biotronik.com，文字部分有删改)
system: [SYSTEM]

user: 2. 远程心电监测的临床应用 2.1. 在房颤与卒中诊疗中的应用 心房颤动(简称房颤)是老年患者最常见的心律失常之一，其发病率随年龄的增长而增加，全球范围内房颤患者人数高达3300万，其中80岁以上人群可高达13%以上 [ 4 ] 。房颤的主要危害之一为缺血性脑卒中。临床上，经过完善的检查手段仍无法明确病因的卒中被称为隐源性脑卒中(cryptogenic stroke)。研究显示，30%的隐源性脑卒中与房颤有关 [ 5 ] 。因此提高房颤的检出率及规范抗凝对于减少卒中风险具有重要的意义 [ 6 ] 。普通心电图及动态心电图记录时间有限，对房颤(尤其是阵发性房颤)的诊断敏感性较低。24小时动态心电图对于无症状性房颤的检测敏感性约为44%~66%，而植入式心脏事件记录仪(implantable loop recorder， ILR)及心脏植入式电子装置(CIED)的检测敏感性可高达91% [ 7 ] 。 CRYSTAL-AF研究是一项多中心的随机对照临床试验，旨在探索临床中诊断为隐源性脑卒中患者心房颤动的发生率。实验组采用植入式心脏监测器(insertable cardiac monitor， ICM)，对照组采用传统的心电图监测方法。结果显示，随访6月后实验组的房颤检出率(8.9%)显著高于对照组(1.4%) (P < 0.001)。随访到12月后两组的房颤检出率分别为12.4%和2.0% (P < 0.001) [ 8 ] 。 HomeGuide研究中，RaCCi等对1650名植入远程监测设备的患者进行为期4年的随访发现，远程监测指导的房颤抗凝策略显著降低卒中发生率，低于CHA2DS2-VASc评分预估的卒中发生率 [ 9 ] 。这主要归因于远程监测手段对无房颤病史、无症状性房颤的早期诊断。 在房颤的诊断方面，远程心电监测具有常规心电图和动态心电图检查难以比拟的优势。美国心脏协会和美国卒中协会(AHA/ASA)联合发布的卒中和短暂性脑缺血发作(TIA)二级预防指南以及我国相关指南均推荐缺血性脑卒中或TIA患者，尽可能接受24小时动态心电图检查。对于原因不明(隐源性脑卒中或TIA)者，建议延长心电监测时间，以确定有无抗凝指征(IIa类推荐，证据级别C) [ 10 ] [ 11 ] 。 2.2. 在ICD植入患者随访中的应用 植入式心律转复除颤器(implantable cardioverter defibrillator， ICD)是器质性心脏病、晚期心力衰竭、遗传性离子通道病等致命性心律失常(室速/室颤)高危患者心源性猝死一级预防、二级预防的重要手段 [ 12 ] 。然而，部分植入ICD患者存在不恰当放电现象。ICD不适当放电不仅加速了起搏器电池的过快耗竭，更重要的是给患者的身心健康造成了严重的不良影响 [ 13 ] 。日本一项为期1年的前瞻性研究显示，ICD放电(不论正常放电或不适当放电)均增加了患者的焦虑评分，影响了患者的生活质量，尤其是植入ICD进行二级预防的患者 [ 14 ] 。因此，当前观点一致认为ICD植入术后需要进行密切随访 [ 15 ] 。 ECOST是2014年发表的一项针对ICD远程监测安全性的随机、对照、多中心研究。433名患者被随机分配至远程随访组(激活组)和标准治疗组(对照组)。激活组的患者每天自动监测，并且每年在门诊检查一次，除非ICD功能异常或监测报告有需要临床关注的事件发生，则需门诊随访。对照组的患者每隔6个月需在门诊随访。该试验共随访27个月。结果显示，发生 ≥ 1次不适当ICD放电在远程随访组和标准治疗组分别占5%和10.4% (P = 0.03)。其中，远程随访组不适当放电总次数为28次，而标准治疗组则高达283次 [ 16 ] 。由此可见，远程监测的随访方式有效降低了ICD植入患者不适当放电的发生。 AWARE研究共纳入23个国家11624名患者，植入具备Home monitoring TM 功能的起搏器(4631例)、ICD (6548例)和CRT-D (445例)，平均随访10.5个月后结果显示，总共3，004，763次传输事件中86%均为疾病相关事件，11%为系统配置异常事件(如起搏感知不良)，3%为器械异常事件(如电池耗竭)。远程监测发现事件的平均时间为26天，比常规随访(3月)可提早64天检出事件的发生 [ 17 ] 。 基于诸多研究证据，2015年美国心律学会(HRS)认为远程监测有助于减少ICD植入患者不适当放电的发生((I类推荐，证据级别B)，建议所有植入ICD的患者应用远程检测手段进行随访(I类推荐，证据级别A) [ 18 ] 。 2.3. 在心力衰竭患者管理中的应用 心力衰竭(简称心衰)是许多心血管疾病的终末阶段，是影响老年生活质量的主要疾病之一。作为一种需要长期管理的慢性疾病，远程医疗的兴起在心衰的诊疗方面将发挥重要的作用 [ 19 ] 。肺水肿为是心力衰竭患者常见体征之一，在失代偿性左心衰竭、全心衰竭的患者中尤为常见 [ 20 ] 。传统的肺水肿诊断和监测手段如肺部体格检查、胸部X线、胸部CT等往往晚于肺水肿的出现 [ 21 ] 。1974年，Baker等通过动物试验发现，人为诱导狗产生肺水肿后体表电极可监测到经胸阻抗的变化 [ 22 ] 。经胸阻抗(intrathoracic impedance， ITI)指的是经胸离子电流所产生的阻抗。该阻抗的大小与胸腔内液体总量有关 [ 23 ] 。临床上当心衰病情加重时，肺水肿恶化，引起经胸电阻抗的减小，并且这种变化显著早于临床症状的出现。目前部分ICD及心脏再同步化治疗起搏器 + 心律转复除颤器(CRT-D)已具备实时监测经胸肺阻抗的功能。 MOMOTARO研究通过分析195例具备经胸阻抗监测患者的数据及B型脑钠肽(BNP)数据发现，经胸阻抗较基线值下降≥4%可作为临床诊断心衰的指标(灵敏度75%，特异性88%) [ 24 ] 。Brown等 [ 25 ] 对1565名植入CRT-D心衰患者进行平均长达6.3年的随访，同时分析患者植入CRT-D后经胸阻抗的远程监测数据。结果显示，经胸阻抗超出阈值时间长(>随访总时间的15.1%)的患者与时间短(小于随访总时间的4.1%)的患者相比，心衰的死亡率及再住院率分别高出4倍和3倍。不仅如此，研究还发现，单次经胸阻抗数据超出阈值的患者死亡率及心衰再住院率也明显增加。 日本学者一项研究通过远程监测数据分析东日本大地震发生前与发生后30天内慢性心衰患者心律失常与心衰恶化(经胸肺阻抗变化)的发生情况，结果显示，地震发生前与发生后30天内心律失常事件发生率无显著差异，而心衰恶化情况地震后30天内显著高于地震前(P < 0.05)。该研究提示，发生灾难性事件时经胸肺阻抗可能作为慢性心衰患者疾病监测与管理的有效指标 [ 26 ] 。慢性心衰患者心功能恶化常存在感染、缺血、应激事件等诱因，由该实验可知，通过实时监测经胸电阻抗的变化能够作为慢性心衰患者心衰恶化的预警指标，以采取适当的措施进行预防或及时干预。
system: [SYSTEM]

user: 3. 远程心电监测在老年患者中应用的优势 众所周知，高龄是冠心病、心房颤动、心力衰竭等常见心血管疾病共同的危险因素。老年患者存在多病共存、多重用药、认知功能下降、依从性下降等因素，这些因素构成了老年患者门诊随访、慢病管理的难点所在，同时也影响了患者的生活质量。远程心电监测的临床应用无疑能够为这一困境提供有效的手段。 COMPAS研究是一项随机、多中心、非劣效研究，538名植入起搏器的患者被随机分成远程监测组(试验组)和门诊随访组(对照组)，随访18.3个月，评估两组间主要不良事件(major adverse event， MAE)的发生率，包括全因死亡率、再住院率、器械相关不良事件以及心血管相关不良事件等。结果显示，试验组MAE事件发生率(17.3%)显著低于对照组(19.1%) (P < 0.01)。在再住院率、卒中发生率等指标上远程监测组同样显著低于对照组。两组之间在生活质量方面没有显著差异 [ 27 ] 。由此可知，对于起搏器植入术后的患者来说远程监测能够安全有效地替代常规门诊随访。Comorettod等 [ 28 ] 则主要对起搏器植入术后老年患者的生活质量进行研究，其评估指标为健康相关生活质量(health-related quality of life， HRQoL)。结果显示，起搏器植入术后患者的生活质量均得以改善。其中，起搏器植入术后运用远程监测进行随访的患者生活质量的改善速度显著快于常规门诊患者(P = 0.003)。
system: [SYSTEM]

user: 4. 远程心电监测的不足及未来展望 远程心电监测具有较好的优势和良好的应用前景，但它的不足之处同样不言而喻。其一，远程监测在临床中的应用仍然十分有限，这主要归因于医生工作模式的固化和患者对新技术的认知不足 [ 29 ] 。Varma等 [ 30 ] 一项研究显示，269，471名植入具有远程监测功能的CIED患者中仅47%启用了该功能，1年之后比例降至8%。其二，患者心电数据异常无法通过网络进行实时调整，仍然需要门诊就诊与程控。其三，老年患者在独立应用新技术方面可能存在一定的壁垒。因此，远程心电监测未来发展方向应当着力于解决上述问题。首先，提高医生、患者及家属对远程监测技术的认知，进而提高远程监测的使用率。其次，建立一个数据双向传输网络或者网络虚拟社区，医生可以通过网络平台实时解决患者问题，对患者来说不仅获得了实时健康指导，同时也增加了参与度。除此之外，远程心电监测技术还应当致力于整合其他监测网络，如血糖监测网络、睡眠监测网络等，从而为患者带来更大的获益。最为重要的是，这个庞杂的网络需要更多的网络技术人员、患者群体及医务工作者投身其中，共同建立一个安全、便捷、高效的医疗大数据平台。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 本文综述了差分合成孔径雷达干涉测量(D-InSAR)技术在油田形变监测中的应用，通过联系其发展历史与研究现状，总结其研究成果及应用价值、实际意义，简要分析该技术在油田形变监测应用中存在的问题，并对其今后的发展趋势和前景进行展望，从而提出新的研究设想与研究内容。 关键词 :D-InSAR，油田沉降监测，应用，综述 Copyright © 2019 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 国家油气资源的开发过程中有着许多的安全问题，例如油气田的地质沉降，该问题会带来油气田的开采进度减缓、油气田周围地质变化等一系列影响 [ 1 ] - [ 6 ] ，这些影响会给国家经济带来显著的经济损失。为了解决该问题，避免油气田地面沉降给国家带来一系列经济、资源、生命财产安全损失，油气田地面沉降进行监测具有重要的现实意义。 D-InSAR (Differential Interferometric Synthetic Aperture Radar，差分雷达干涉)技术是通过两个卫星信号源得到的相位图进行差分干涉从而得到反映该区域形变的相位信息，经后续处理提取形变。其优越性在于空间分辨率高、监测范围广、效率高 [ 1 ] - [ 21 ] 。高分辨率SAR的投入使用使得监测精度进一步提高。在油田沉降监测方面，D-InSAR也表现出了良好的潜力 [ 1 ] - [ 14 ] 。本文主要介绍了D-InSAR应用于油田沉降监测的发展历史、研究现状、所存在的问题以及发展前景。
system: [SYSTEM]

user: 2. D-InSAR应用于油田沉降监测的发展历史 随着雷达技术的不断发展，国外学者不断拓展其在各领域的研究与应用，1997年，Kooij [ 1 ] 首次将D-InSAR应用于油田沉降监测，采用多个ERS干涉对获取了洛斯特希尔斯油田不同时期的沉降信息。Fielding等 [ 2 ] 于1998年采用D-InSAR方法分别获取了美国贝尔里奇油田和洛斯特希尔斯油田的沉降，该区域在35天内最大沉降量高达40 mm。这些早期应用为D-InSAR油田沉降监测指明了方向。在国内，D-InSAR应用于油田沉降监测的研究起步较晚。2014年，孙等 [ 4 ] 采用斯坦福PS干涉(StaMPS)方法 [ 5 ] 获取了辽宁盘锦某油田地区的沉降，最大年沉降速率高达194 mm/年。2016年，Ji等 [ 6 ] 采用SBAS方法对新疆克拉玛依油田进行沉降监测，并基于弹性半空间理论和Okada模型反演了储层几何参数。最近几年间，国内关于D-InSAR油田沉降监测的研究逐渐崭露头角，相关研究受到更多关注。
system: [SYSTEM]

user: 3. 研究现状 3.1. 国外研究现状 国际上D-InSAR技术很早便应用在油田形变监测中，近年来更是发展迅猛。2001年Xu等 [ 3 ] 基于D-InSAR在时间和空间上监测了相同两个油田的地面沉降，使用一种新的算法，得出在进行观测的105天里，洛斯特希尔斯油田沉降达到了15 cm。将结果与传统方式即通过储层参数和石油工程地质力学模型模拟的沉降值进行对比，根据生产资料模拟的表面变形计算得到的理论沉降与D-InSAR测量值相匹配，这一结果表明，油气产量与地表沉降可以定量联系，即原则上可利用D-InSAR进行储层参数的研究，将物理建模应用于解释D-InSAR数据有助于确定重要的储层性质和地下流体运动。2002年，Vasco等 [ 10 ] 基于D-InSAR沉降监测结果反演了油田储层的压强变化、渗透率和监测周期内的储量变化，开启了D-InSAR在储层物理状态参数反演中的应用。后续研究开始逐渐转向时序D-InSAR的应用 [ 4 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 。 3.2. 国内研究现状 国内采用D-InSAR相关方法研究油气田沉降起步较晚，但是发展较为迅速。2014年，孙等 [ 4 ] 采用斯坦福PS干涉(StaMPS)方法 [ 5 ] 获取了辽宁盘锦某油田地区的沉降，最大年沉降速率高达194 mm/年。2016年，Ji等 [ 6 ] 采用SBAS方法对新疆克拉玛依油田进行沉降监测，并基于弹性半空间理论和Okada模型反演了储层几何参数。蒋等 [ 7 ] 于2016年提出一种基于分布式目标和PS目标联合分析的时序D-InSAR方法，并应用于美国加州Lost Hills油田沉降监测。Aimaiti等 [ 8 ] 于2017年同时利用SBAS干涉方法和StaMPS方法获取了克拉玛依油田沉降，并对结果进行了对比分析。2017年，Sun等 [ 9 ] 基于StaMPS方法获取了我国辽河油田的沉降信息，并基于弹性半空间理论和Okada模型反演了储层几何参数。李乃一等 [ 13 ] 以时序D-InSAR为基础，获取胜利油田的ALOS卫星对地观测影像，建立了胜利油田的沉降时间序列与速率关系模型，并成功监测到2007~2011年间胜利油田的沉降。
system: [SYSTEM]

user: 4. D-InSAR在油田沉降监测应用中的不足 油田沉降具有缓慢性、长期性和积累性的特点，需要借助高精度、实时性和大区域测量的技术手段 [ 14 ] 。正是在这种形式下，对D-InSAR技术的需求逐渐被凸显出来。但是，D-InSAR在油田沉降监测应用中尚存在一些不足之处。 针对技术需求的特点来说，D-InSAR在干涉失相干方面的空间基线和时间基线难以把握 [ 15 ] ，这也是引起干涉失相干的两个最主要因素，在目前的研究体系中，基线问题并没有像数据处理那样形成一套完整的理论体系。由于电磁波在对流层和电离层中受到离子和其他介质的影响，且无法估算大气相位，D-InSAR形变信息处理结果中含有大气相位成分，导致这种形变测量结果可靠性降低 [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] 。卫星在运行中受到摄动力的作用，导致计算得到的卫星位置与成像时卫星位置存在一定的误差，即轨道误差。在“二轨”D-InSAR中，要借助外部DEM去除地形相位，DEM误差对结果有一定影响。 此外，D-InSAR技术在一定程度上要达到实时性，不仅需要卫星实时获取影像，还需要建立一套完整的具有数据高效传输、高精度处理和及时分析决策功能的系统。而这种类型的系统目前国内尚没有出现，且由于石油是国家战略性资源，不能借助国外的系统进行处理。而只有针对大区域范围的测量，D-InSAR才能够达到一定的实时性，在一定程度上也限制了D-InSAR技术的推广与运用。 油田沉降监测还需要适应另一项任务——储层参数反演和分析。虽然D-InSAR在储层参数反演和分析中具有较好的可行性，但因其受各种因素的影响沉降监测精度不高，为反演储层几何形态信息和物理参数信息增加了一定的难度。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论与展望 各个国家的实证研究表明，D-InSAR作为先进的空间对地观测技术，具有高空间分辨率、高精度、监测范围广等优势，是当今地学界先进的基于面观测的地表形变监测手段。但其仍存在一些尚未解决的问题，因此需要再结合传统水准测量、GPS测量以及新发展起来的先进技术，才能获取精度更高、质量更好的油田沉降信息，进而更有效地进行油田监测。 D-InSAR在区域形变监测的应用推广中，其主要限制因素有干涉失相干和大气效应两大类，而永久散射体雷达干涉(Persistent Scatterer Interferometric Synthetic Aperture Rader， PS-InSAR)技术在一定程度上克服了时空间失相关 [ 14 ] 和大气效应 [ 20 ] 的问题，在理论上可以达到毫米级精度，非常适合于对地下水、矿产及油气田等过度开采和利用导致的地表沉降进行监测。随着合成孔径雷达技术的推广应用，该技术已经成为各国的测量研究发展的重要方向之一。近年来，各国遥感卫星发射频繁，星载SAR技术不断更新，其数据数量随之上升，相应的数据质量也逐步提升，而这些势必会进一步推动D-InSAR技术在油气田沉降监测的应用 [ 21 ] 。 结合近年来国内外对D-InSAR基本原理的研究与该技术在地表形变监测的应用成果进行分析，选取合适的数据处理方法、加强与GPS的融合程度是提高D-InSAR监测结果精度的重要手段。同时，基于D-InSAR技术的全天候、全天时观测与空间分辨率高的优势，相信由“地表观测量”揭示“地下动态开采过程”将会是未来D-InSAR技术应用于油气田沉降监测的研究重点，利用D-InSAR技术对油气田进行沉降监测及储层参数反演，可为油气田安全监测、储层健康状况检测及开采过程管理提供科学的依据。