DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 结果 3.1. 离心机输出 根据阿波罗飞船返回跳跃式再入轨迹，编制离心机G值文件，调试各设备控制参数，模拟载人飞船再入过程持续变化的加速度作用环境。得到重复性良好的四组输出过载曲线，如图2所示。四组过载输出第一峰值分别为10.45 G、8.05 G、6.41 G和4.35 G，总作用时间约550 s。离心机模拟的半弹道式返回再入过载曲线满足设计要求。 3.2. 假人加速度响应 假人头部、胸部及腰部加速度结果见图3。结果显示随着载荷增加，三个部位的合成加速度也相应增加，趋势和输入载荷一致，其中四个过载输入下假人不同部位的最大响应见表1。 图2. 离心机输出过载曲线 图3. 假人头部、胸部和腰部的加速度响应 Table 1 Maximum response of different parts of dummy under four overload input 设计过载 离心机输出最大过载(时刻/s) 头部 胸部 腰部 响应最大过载/g (时刻/s) 4.2acc 4.35 (52) 4.59 (63) 4.50 (65) 4.43 (65) 6.4acc 6.41 (52) 6.97 (64) 6.84 (65) 6.60 (64) 8.07acc 8.05 (52) 8.74 (64) 8.60 (65) 8.15 (60) 10.4acc 10.45 (52) 11.29 (63) 11.17 (65) 10.38 (59) 表1. 四个过载输入下假人不同部位的最大响应 3.3. 假人加速度响应分量 载人离心机输出过载第一峰值为8.05 G，总作用时间约550 s。假人头部、胸部和腰部沿胸背向的加速度响应分量见图4，三个部位沿Gx最大过载分别是7.58、8.32、7.69 (见表2)。 图4. 假人头部、胸部和腰部沿胸背向的加速度响应分量 Table 2 Maximum overload of dummy along G 方向 头部 胸部 腰部 加速度最大过载/G Gx 7.58 8.32 7.69 表2. 假人沿Gx最大过载
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user: 4. 讨论 本研究采用联盟座椅，假人体位为躺姿，载荷模拟阿波罗返回工况特征，过载由低到高，作用时间保持一致。在这种工况下，随着过载的增加，头部、胸部、腰部加速度响应也增加，作用时间与过载保持一致。对比头部、胸部、腰部Gx方向的加速度，胸部略高于头部和胸部(见图4)；由于是平躺，头盆向加速度可以不予考虑。 躺姿假人胸部具有相对较高的过载峰值(见表2)，对呼吸和心肺功能影响最大。由于下肢没有折回弯曲，可以保持畅通体液转移，同时，对腹部没有挤压，不会限制膈肌上移，对超重对抗的腹式呼吸动作和效果、超重不会造成不利影响。 研究表明，持续性加速度诱发的头部生理效应包括引起视觉功能障碍、意识丧失、脑功能受损 [ 11 ] [ 12 ]，并对心血管系统、呼吸系统等有不同程度的影响 [ 13 ] [ 14 ]。暴露于+Gx作用时，沿加速度方向的血液流体静压差加大，加之血管的可扩张性，导致血液在体内沿加速度方向重新分配；同时，胸腔前后径变短，加上腹腔内容物的挤压和膈肌上移，致使胸腔容量明显减小，易造成限制性呼吸困难和胸痛。Apollo 10号返回器因未完全跳出大气层，其加速度响应在3 G以上的持续作用时间较长。根据近地轨道飞行再入经验，持续较高的过载必然给乘员带来不适的体验。因此，载人航天器选择跳跃式方式再入时，应考虑乘员不同部位的胸背向加速度耐力防护策略。
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user: 5. 结论 本文对利用离心机模拟阿波罗返回再入过载，探讨躺姿人体姿态载入方式对假人动态响应的影响。结果表明模拟阿波罗载入返回过载时，假人头部、胸部、腰部三个重要部位均有较大+Gx加速度响应，验证了文 [ 9 ] 部分仿真结果。尤其假人三个部位中，胸部+Gx最大，将对人员呼吸产生很大影响；与胸部暴露水平接近的头部，也将会产生更为复杂的生理效应。因此，为避免载人深空探测再入暴露于高G值造成的人员损伤和带来的任务风险，需要进一步研究制定科学合理的医学要求。本实验研究为载人深空探测工程实践提供了数据基础，为再入加速度耐限制定及安全防护设计提供依据。
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user: 摘要 早期胃癌的诊断与治疗随着内镜技术的发展得到了提高，但早期胃癌内镜下治疗术后同步胃癌、异时性胃癌的发生引起了广泛得关注，根除幽门螺旋杆菌是否影响异时性胃癌的发生及发展值得我们关注。
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user: 1. 前言 胃癌是全球五大常见的癌症，也是引起癌症死亡的第三大原因 [ 1 ]。随着内镜等相关技术的发展，胃癌通过内镜下活检后在组织学上得到诊断，同时结合CT，内镜超声，PET和腹腔镜进行分期。早期胃癌给予内镜下或外科手术治疗。治疗术后胃的保留，可发生复发性、异时性胃癌。晚期胃癌(局部晚期或转移性)患者预后较差，姑息性化疗是治疗的主要手段 [ 2 ]。幽门螺旋杆菌引起胃部炎症，同时是引起胃癌最大的危险因素。通过这篇文章，我们将对胃癌在全球的发病情况、幽门螺旋杆菌感染、关于早期胃癌内镜下治疗，以及根除幽门螺旋杆菌在早期胃癌行内镜下治疗后的影响及作用、是否降低异时性胃癌的发病率做进一步的阐述。
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user: 2. 胃癌发病情况及幽门螺旋杆菌 2007至2017年间，胃癌从癌症(粗) YLLs的第二大病因上升到第三位，绝对YLLs增加了5% (95% UI， 2%~7%)，且发病率增加了25% (95% UI， 22%~29%)，至2017年全球共有120万胃癌患者 [ 3 ]。国际癌症研究机构(International Agency for Research on Cancer， IARC)指出2018年全球胃癌新发病例约103万，东亚胃癌发病率排名第一，大约是东欧地区发病率的2倍，胃癌是全球排名第五位恶性肿瘤 [ 4 ]。杨等人 [ 5 ] 通过分析2000~2014年间我国22个肿瘤登记处的胃癌发病与时间的关系，得出我国胃癌发病率整体趋于平稳且标化率显著降低，但发病数明显上升，而人口老龄化是我国胃癌发病数显著增加的主要原因，并预计2020年我国胃癌发病率为24.30/10万，新发病例中60岁以上的人群将占到71.8%。关于幽门螺旋杆菌，国际癌症研究机构(IARC)认为其是I类胃癌相关致癌物 [ 6 ]。同时国际杂志上发表的一篇文章称HP感染产生的促炎症因子促进了炎症相关肿瘤的发生，慢性胃粘膜炎症伴幽门螺杆菌感染是多中心/多灶性肿瘤发生的基础 [ 7 ]。所以在幽门螺旋杆菌感染的患者中，胃癌可经常发生在多个部位。而根除幽门螺杆菌被认为对胃癌的生长和新的胃癌的发生都有抑制作用 [ 8 ]。关于全球幽门螺旋杆菌流行情况，Hooi等人通过系统评价和Meta分析，至2015年全球约有44亿人——超过世界人口的一半——感染了幽门螺杆菌，各地区之间存在很大差异。亚洲2000年之前的幽门螺旋杆菌感染率为53.6%，2000年后幽门螺旋杆菌感染率为54.3% [ 9 ]。幽门螺旋杆菌感染是全球严重医疗问题，所以幽门螺旋杆菌感染的胃癌患者值得我们关注。
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user: 3. 早期胃癌内镜下诊断 早期胃癌的内镜下诊断应分步进行，报告结果应以巴黎分类作为标准。同时在内镜诊断的过程中应注意以下三个方面，一是内镜检查前应进行充分准备，减少胃内粘液避免影响内镜下视野，比如术前消泡剂的应用；第二，标准化胃地图绘制程序的使用，避免内镜检查中的盲点。虽然病变的检测容易程度随着检查的时间与拍摄照片数量的增多而增加，但因为临床的需要，欧洲胃肠内窥镜学会 [ 10 ] 建议拍摄8张图像对胃的整体检查做出相关说明；第三，对胃黏膜细微检查的相关内窥镜技术的应用，可分辨光谱成像彩色增强(FICE)内镜加或不加放大率(FIME)和共聚焦激光内窥镜(CLE)已经被用于EGC的诊断，但目前具有或不带有放大的窄带成像(NBI-ME)的新型高分辨率(HR)虚拟染色内窥镜技术应用更加有助于早期胃癌的诊断。早期胃癌在内镜下的变化并不明显，增加了诊断困难，作为一名内镜医师，需要良好的培训，以及对相关专业方面新技术的熟悉是必要的。
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user: 4. 早期胃癌的治疗及相关指南 根据第3版日本胃癌分类，早期胃癌是由T1肿瘤组成，与淋巴结转移无关。T1肿瘤指局限于粘膜(M)或粘膜下层(SM)，而T1肿瘤可进一步分为T1a肿瘤局限于粘膜(M)、T1b肿瘤局限于粘膜下层(SM)。窄带成像放大内镜(ME-NBI)可以评估早期胃癌的侧向扩散和组织学类型以及行针对性的活检是，同时ME-NBI的使用正在稳定增加 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]。所以ME-NBI的使用有助于早期胃癌的诊断。对于早期胃癌给予内镜下内镜黏膜切除术(EMR)或内镜黏膜下剥离术(ESD)治疗，是目前公认的治疗方法。2014年日本胃癌治疗指南 [ 14 ] 指出胃癌内镜切除的适应症见表1所示。但日本胃癌协会在2018年 [ 15 ] 则将通过内窥镜切除的胃癌病变分为绝对适应征、扩大适应症、相对适应症，文字总结见表2，同时在绝对适应症里突出强调了内镜下治疗方式得选择。关于早期胃癌行内镜下ESD或EMR治疗，ESD要优于EMR。一项关于早期胃癌内镜下粘膜清扫术与EMR的荟萃癌内镜黏分析显示与内镜下粘膜切除术相比，ESD获得了更高的组织学完全切除率和更低的局部复发率 [ 16 ]。 Table 1 Indications for endoscopic resection in the 2014 Japanese guidelines for the treatment of gastric cance 内镜切除胃癌适应症 绝对适应症 未见溃疡的分化型腺癌[UL(−)]，临床诊断浸润深度为T1a，直径 ≤ 2 cm 扩大适应症 不伴有淋巴血管浸润[ly(−)， v(−)]，临床诊断为T1a的以下类型的肿瘤 a) 分化型，UL(−)，但直径 > 2 cm。 b) 分化型，UL(+)，直径 ≤ 3 cm。 c) 未分化型，UL(−)，直径 ≤ 2厘米。 表1. 2014年日本胃癌治疗指南内镜切除适应症 Table 2 Indications for endoscopic resection in the 2018 Japanese guidelines for the treatment of gastric cance 内镜切除胃癌病变适应症 绝对适应症 1. ESD或EMR绝对适应症： 无溃疡性表现的分化型腺癌，浸洞深度临床诊断为Tla，直径为2 cm 2. ESD绝对适应症： 2.1无溃疡性发现的分化型腺癌(ULO)，浸润深度临床诊断为TA，直径 > 2 cm 2.2分化型腺癌伴溃疡性发现(UL1)，浸润深度临床诊断为Tla，直径为 < 3 cm 扩大适应症 无溃疡性发现的未分化型腺癌，浸润深度临床诊断为Tla，直径为 < 2 cm 相对适应症 对不符合绝对或扩大适应症的肿瘤进行手术切除。对于患有严重合并症的老年人和高手术风险患者，解释残留疾病的风险(可能是淋巴结转移的形式)后征得患者的同意可行内镜切除。 表2. 2018年日本胃癌治疗指南内镜切除适应症
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user: 5. 早期胃癌治疗术后根除幽门螺旋杆菌和异时性胃癌 在早期胃癌的患者中可以发现同步胃癌、异时性胃癌。关于同步和异时性胃癌的诊断Moertel等人提出同步癌症的诊断间隔小于12个月，而异时性癌症的诊断间隔超过12个月 [ 17 ]。日本关于异时性胃癌(MGC)定义为ESD后至少1年以上发生在与原发性胃癌不同部位的胃癌，并通过内窥镜检查或外科治疗确诊为癌症 [ 18 ]。所以对于异时性胃癌的定义二者都强调了诊断时间应大于12个月。对于早期胃癌我们给予的首选治疗方法为内镜粘膜下剥离术(ESD)，并且可以达到完全治愈 [ 19 ]。随着ESD的适应症在不断增加，相关的研究发现扩大适应症患者ESD预后与手术治疗术后患者相似 [ 20 ] [ 21 ]。同时有研究发现内镜治疗术后胃的保留，使得异时性胃癌(MGC)在ESD后的复发率高于手术治疗 [ 22 ]。所以关于早期胃癌行内镜下治疗术后异时性胃癌的发生值得我们重视。那么关于影响异时性胃癌发生的影响因素，目前认为可能与粘膜萎缩和幽门螺旋杆菌感染有关，所以关于早期胃癌术后给予根除幽门螺旋杆菌是否可以降低异时性胃癌的发生率，以及是否根除幽门螺旋杆菌目前看法不一。在日本的胃癌治疗指南第五版 [ 15 ] 明确指出对于eCuraA和eCuraB切除，建议检查幽门螺杆菌，如果阳性，则将其根除；但同时又表明对于内镜切除后根除幽门螺杆菌对异时性癌的发生的影响需要进一步调查。一项回顾性研究显示ESD后1年内成功根除幽门螺旋杆菌根除幽门螺旋杆菌可显著降低EGC术后MGC的发展 [ 23 ]。另一项回顾性分析研究运用回顾性评分在一定程度上解决RCT存在的缺陷使得结果更接近临床，并表明根除幽门螺旋杆菌与降低MGC发病率无显著相关性，但成功根除幽门螺旋杆菌可降低EGC术后MGC的发展，而且影响显著。肖等人将异时性胃癌的发病率根据幽门螺旋杆菌持续感染、幽门螺旋杆菌根除、幽门螺旋杆菌阴性3种状态分类进行荟萃分析显示幽门螺杆菌阴性和幽门螺杆菌持续阳性患者的复发风险没有显著差异，表明尽管没有幽门螺杆菌感染，但包括肠化生在内的严重粘膜萎缩改变的致癌作用是不容忽视 [ 24 ]。但相关研究报告了在成功根除H. pylori后诊断EGC的困难，因为EGC变得扁平，正常的柱状或低级别的不典型上皮在肿瘤组织上生长，在放大内窥镜的窄带成像下显示出“胃炎样”外观 [ 25 ]。所以成功根除HP后增加了内镜关于同时性胃癌、异时性胃癌的诊断困难的问题在一定程度上影响目前关于幽门螺旋根除与异时性胃癌相关实验结果。在一项对早期胃癌患者进行长达7年的内镜监测的案例研究中提出无论H pylori感染状态如何，同步多肿瘤患者发生异时性多肿瘤的风险都很高，严重萎缩和肠上皮化生的病理诊断是同步和异时性胃肿瘤的危险因素。因此，即使在成功根除幽门螺杆菌之后，对有严重粘膜萎缩或肠化生的多发性胃癌患者，也有必要进行细致、长期的内镜监测。并指出在疾病的早期阶段通过建立一个最佳的监测策略来检测多个病变是重要的，同时异时性癌症风险的增加并没有持续超过10年的监测，为了发现在最初的内窥镜检查中可能遗漏的同步癌症，建议ESD术后进行内镜随访，包括内镜治疗术后病灶、放大内镜下微血管以及幽门螺旋杆菌感染等，每3个月、6个月、1年随访一次，术后5~10年每年回访一次 [ 26 ]。
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user: 6. 小结 早期胃癌内镜治疗术后根除幽门螺旋杆菌在一定程度上可以预防异时性胃癌，而且在ESD后根除幽门螺杆是日本目前保险覆盖的标准。但根除幽门螺旋杆菌能否降低异时性胃癌的发病率，以及在粘膜萎缩存在下根除幽门螺旋杆菌对异时性胃癌的影响及作用需要进一步的研究。同时在根除幽门螺旋杆菌治疗后胃粘膜发生了改变，在一定程度上增加了内镜下诊断难度，所以为了避免漏诊，建立有效的监测机制至关重要，同时增大随访年限对成功根除幽门螺旋杆菌后异时性胃癌是必要的。
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user: 摘要 路侧单元(Road-Side Unit， RSU)作为连接车辆和外部网络的桥梁，是车联网通信中的核心部分之一，设计合理的RSU部署方案对于充分发挥其单元效益在车联网中十分重要。本文首先通过将自适应t分布引入到蝙蝠算法中，并在算法迭代过程中加入了灾变机制，从而提出一种改进的蝙蝠算法，能够快速收敛到最优解；随后将改进蝙蝠算法应用到路侧单元的部署中，仿真结果表明该方法能够快速收敛到最优部署效益，具有较好的性能。
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user: 1. 引言 随着经济的快速发展，汽车占有量的增长导致城市交通拥堵已成为越来越严重的社会问题。车联网是作为智能交通核心内容之一，由车辆位置、速度和路线等信息构成的巨大交互网络，通过车与车、车与路侧单元等方法直接通信来完成信息交互，能有效解决这一问题 [ 1 ]。车辆自组织网络通过车联网内的车辆节点与外部网络进行信息的传输，是车联网重要的研究内容，通常由车载单元和路侧单元组成。而路侧单元是实现车辆节点与外部网络的信息传输枢纽，安装成本非常昂贵，需要合理规划其安装数量及路网位置 [ 2 ]，从而保障车辆自组网整体具有高效的通讯效率。 在车联网部署初期阶段，通常以车辆是否处于无线通信覆盖范围内作为效益依据，根据路网中的各路段的车辆密度、所处区域特性、车道数等综合确定路段的权重密度实现路侧单元的部署，但存在以车辆节点为对象的覆盖收益具有高度时空动态性和不确定性问题 [ 3 ]。Kim等人 [ 4 ] 提出新的RSU部署框架，将RSU部署在静态位置，公共移动交通和地方政府所属的车辆上进行均衡，使在一定成本下，实现覆盖的最大化。文献 [ 5 ] 中提出根据道路网络的模型采用不同的部署方式，均匀部署用于道路网络几何形状规则的区域，热点部署主要是用于交通密集区域，但是这种部署不能得到精确的最优方案。文献 [ 6 ] 针对路侧单元部署提出分析框架，考虑了车辆数据流量的随机性和中断通信信道的统计变化，以保证路侧单元的分组传送延迟限制在一定范围内。然而，现有的关于RSU部署工作的研究主要是优化数据传输时延、RSU覆盖率和RSU部署费用等，以提高网络的性能，但是RSU会受到候选部署点集合、交通特征、道路特征等诸多因素的影响 [ 7 ]。通过将路侧单元部署问题模型转化为搜索最优解问题，使用智能优化算法来求解是当前的研究热点。在给定路侧单元数目约束下，以提高连接时间和降低断连时间为目标，由于贪心算法思路简单，易于实现，文献 [ 8 ] 关于部署路侧单元的工作将贪心算法作为寻优的部署算法，但是贪心算法在多数情况下无法收敛到全局最优解路；利用遗传算法的选择、交叉和变异三种操作来模拟生物群体的进化过程，能有效提高算法的寻优能力，Manipriya [ 9 ] 等提出了利用ORTT模型，通过遗传算法能够找到最优的路侧单元部署位置，并且保证耗费最少成本，但是遗传算法容易陷入局部最优，Lin等 [ 10 ] 研究了路侧单元和传感器在双车道环境下的混合部署问题，在保证路侧单元与传感器在道路上能提供满足条件的连接服务同时满足的情况下，提出了改进的粒子群算法来解决混合部署问题，但PSO当遇到病态函数或者复杂多峰函数时，难以保证继续收敛到最优解。蝙蝠算法(Bat Algorithm， BA)模拟自然界中蝙蝠利用一种声纳来寻找猎物和避免障碍物的生物学特性，具有并行性、分布式和收敛速度快等特点 [ 11 ]，已经广泛应用于工程设计、分类等领域。本文首先通过将自适应t分布 [ 12 ] 引入到蝙蝠算法中，并在位置和速度的更新中加入了灾变机制，提出一种改进的蝙蝠算法，改进算法大大提高了收敛速度和效率，能够快速收敛到最优解；随后将改进蝙蝠算法应用到路侧单元的部署中，结果表明该方法能够逐步逼近最优部署效益，提高了算法的效率。
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user: 2. 路侧单元部署模型 路侧单元是车联网中能与OBU通信的网络基础设施，如何在网络内合理地规划路侧单元的部署位置和数量，已经成为车联网研究的热点问题。对于距离较长的高速公路路段，完全覆盖的RSU部署方案是不合理的，会增加部署RSU的总体成本，同时对于车辆密度较小、车速较快的区域，不需要部署过多的RSU，会造成RSU资源的浪费。RSU部署方案就是在保证网络服务质量满足限制的前提下尽量降低部署RSU的数量，部署问题可以表示为 [ 3 ]： { min ∑ i = 1 K X i s .t .     X i ∈ { 0 ， 1 } ， ∀ i ∈ { 1 ， 2 ， ⋯ ， K }             ∑ i = 1 K X i C i s ≥ C min             Y i s = 1 ，   if   X i = 1     and     Y i j ≠ 1 ，   ∀ j ∈ S i − s (1) 式(1)中 X i 为二进制数字串，共有K个元素，每个元素只有两个取值：0或者1。当 X i = 1 表示在第i个子路段中部署一个RSU； X i = 0 则表示不部署RSU。同时式(1)中约束了部署RSU问题的解需要保证整个系统的网络服务质量满足最低限制，不满足最低限制的部署方案是不被接受的。 Y i s = 1 表示子路段中存在汽车s与RSU进行通信，前提是当前已经部署了RSU； Y i s = 0 表示没有车辆与RSU通信； S i 表示第i个子路段中所有汽车的集合，同时式(1)中设定当前子路段中如果汽车s与RSU进行通信，则不会在存在任何除汽车s以外的汽车j与RSU进行通信。
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user: 3. 基于改进蝙蝠算法的路侧单元部署研究 3.1. 基本BA算法 由Yang教授于2010年提出的蝙蝠算法 [ 11 ] 是一种启发式的群体智能算法，每只蝙蝠为搜索解空间的一个点，由适应度函数来决定蝙蝠位置的优劣。蝙蝠个体的每一次有效飞行就是BA算法的一次迭代更新。蝙蝠的位置和速度更新如下式(2)： { f i = f min + ( f max − f min ) β v i t = v i t − 1 + ( x i t − x * ) f i x i t = x i t − 1 + v i t (2) 式中： f i 是第i只蝙蝠个体所发出的脉冲频率，且 f i ∈ [ f min ， f max ] ， β ∈ [ 0 ， 1 ] ，是均匀分布的随机向量。对于当前的局部搜索区域来说，随机选取个体按下式(3)进行最优解扰动： X n e w = x * + ε A t (3) 式中： ε 为 [ − 1 ， 1 ] 上的随机数值， A t 为在时刻t所有蝙蝠个体的平均响度。当发现猎物的时候，蝙蝠个体则降低脉冲响度和增加脉冲频度。在BA算法中，响度 A i 和脉冲频度 r i 按下式(4)进行更新： { A i t + 1 = w A i t r i t + 1 = r i 0 [ 1 − exp ( − γ t ) ] (4) 式中： r i 0 表示初始脉冲频度。 γ 是发射脉冲频度增加的系数， ω 是脉冲响度衰减系数，两者都为常数，其中， 0 < ω < 1 ， γ > 0 。 3.2. 改进蝙蝠算法 基础蝙蝠算法的搜索区域单一，缺乏有效方法保持种群的多样性，搜索性能较差 [ 13 ]，需要对蝙蝠算法进行改进以提高搜索性能。文献 [ 12 ] 在粒子群算法中引入余弦时变来改进粒子群算法，在加速系数和惯性权重的基础上依据迭代次数t的变化来进行权重的迭代，使得算法保持了粒子群种群的多样性，具有良好的全局探索能力。本文中通过将余弦时变控制权重更新的方式引入蝙蝠算法中，通过余弦时变的作用，有助于算法跳出局部最优。为了更好地平衡时变加速系数在全局和局部的搜索能力，有效控制蝙蝠算法全局搜索和快速收敛到全局最优解，提出一种余弦时变加速系数： η = b + A × cos ( t π T ) (5) 其中，t为当前迭代次数；T为总迭代次数；b和A为设定值用于控制全局搜索和快速收敛到全局最优解。对于蝙蝠算法中个体，为了避免算法陷入局部最优而无法跳出的情况，使用余弦时变对最优解进行扰动，帮助其跳出局部最优值，收敛到更优的解，如下式(6)所示： x n e w = x * + η A t (6) 灾变机制是模拟自然界生物进化过程中，对于不能适应环境的种群进行消亡，重新产生新的种群来改变种群的多样性。本文中对于蝙蝠种群选择一定规模的蝙蝠个体进行消亡操作，使其跳出局部最优解，开始进行新的搜索。具体操作是：在算法迭代过程中，每隔固定周期对群体进行一次扰动，选择适应度函数最差的4个蝙蝠个体进行灾变操作，将灾难发生的个体进行清零操作，并随机植入优良个体。引入的灾变机制，改变了群体多样性，取得了较好的全局搜索效果。 3.3. 改进蝙蝠算法在路侧单元中的应用 将改进的蝙蝠算法应用于路侧单元的部署，选择路侧单元优化部署函数式(1)作为改进蝙蝠算法的适应度函数，基于改进的蝙蝠算法的路侧单元部署优化基本执行步骤如下： 1) 初始化种群。针对改进的蝙蝠算法随机初始化元胞的速度v、位置x、发射脉冲频率f，并给定初始脉冲频度 r 0 和脉冲响度 A 0 ； 2) 依据式(1)计算所有蝙蝠个体的适应度值 F i t n e s s ( i ) ，所示的适应度评价函数可以计算出每一个部署方案对应的所需部署的RSU总数，记录下全局最优解 x * 和其对应的适应度值 f ( x * ) ； 3) 产生随机数 r a n d 1 ，通过条件 r a n d 1 > r ( i ) 来判断是否进行最优解扰动来产生新解，其中 r ( i ) 为当前蝙蝠个体发出脉冲的频度。如果满足条件，则根据公式(2)和(7)产生局部解替代当前解，并更新并替换当前适应度值。如果不满足则跳过该步。 4) 产生随机数 r a n d 2 ，如果更新后的蝙蝠个体i的适应度值 F n e w 和发射脉冲的响度 A ( i ) 满足条件 F n e w < F i t n e s s ( i ) & r a n d 2 < A ( i ) ，则接受该新解。替换个体原来的位置状态并根据式(3)开始脉冲响度A和发射脉冲的频度r更新。如果不满足条件，则比较 F n e w 与 F i t n e s s ( x − ) 的大小，若满足 F n e w < F i t n e s s ( x − ) ，则接受该新解替代 x − ，否则跳过该步。 5) 如果接受的新解满足 F n e w < f ( x * ) ，则替换全局最优解 x * 和其对应的适应度值 f ( x * ) 。 6) 在满足种群持续 f s p N u m (最大迭代间隔)次迭代没有产生新的全局最优值的情况下，通过灾变的方式对当前种群中质量较差的个体进行灾变，当新解优于原先解时，替换原先解并替换原先适应度值。 7) 重复步骤(2)~(6)，直至满足最优解要求的精度或达到最大迭代次数，当满足要求后输出全局最优解以及其对应的最小适应度值。
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user: 4. 系统仿真与结果分析 为了验证改进蝙蝠算法在路侧单元部署中的性能，在MATLAB环境下进行仿真。仿真高速公路RSU部署问题，仿真参数如 [ 3 ] 设置方式，实验采用VanetMobisim模拟生成的车辆轨迹数据，设定需要部署RSU的高速公路路段的长度为3 km，一共有500辆汽车在这一路段行驶，每一辆车的行驶速度在60 km与100 km/h之间，设定每一辆汽车与RSU的通信半径均为100 m。并与GA算法 [ 9 ]、PSO算法 [ 10 ]、IDCS算法 [ 3 ] 的求解结果进行对比分析。改进蝙蝠算法蝙蝠个体总数为20，搜索脉冲频度范围 [ 0 ， 2 ] ，最大脉冲频度 r = 0.5 ，最大脉冲音强 A = 0.25 ，脉冲频度增加系数 γ = 0.9 ，脉冲响度衰减系数 α = 0.9 ，最大迭代间隔 f s p N u m = 10 。 为验证本文算法所提算法在高速场景RSU部署效果，仿真了本文算法与对比文献的算法在解决RSU部署中问题的收敛速度，图1给出了4种算法的迭代次数与RSU部署数量的关系曲线图，图中算法最大迭带次数设置为200次。 图1. 迭带次数与RSU数量关系曲线 由图1可知，随着迭带次数增加，四种算法都能够收敛，但是每种算法收敛的速度和得到的最优解不同。GA算法在180次完成收敛，取得最优解；PSO算法在第190次完成收敛，取得算法的最优解；IDCS 算法在160次完成收敛，取得最优解，本文算法在140次完成收敛，取得最优解。由图可知，本文所提IBA算法取得的收敛速度优于其他算法，能够在较少次数下实现快速收敛。 图2给出了四种算法在不同公路长度下，部署方案需要的RSU数量对比图。从图中可以看出，随着公路长度的增加，四种方案下的部署RSU数量均增加，其中GA算法增加的速度最快，需要的RSU数量最多，基于本文所提的IBA算法的部署方案所需的RSU数量更少，表明该算法具有良好的性能和适合解决高速公路场景下的RSU部署优化问题。 图2. 公路长度与RSU数量关系曲线图 路段覆盖率是衡量部署方案有效性的指标，是部署方案性能的直接体现，定义为RSU部署的有效覆盖面积与RSU的部署的总面积的比值。本文仿真了四种算法的RSU数量与覆盖率之间的关系曲线图如图3所示。 图3. RSU数量与有效覆盖率关系曲线图 由图3可知，四种算法的RSU覆盖率都会随着RSU数量的增加而增加，这是因为随着RSU部署数量的增加，更多的路段被覆盖，提高了路段的覆盖率；同时本文算法的路段覆盖率最高，这是因为随着RSU增加，RSU之间的重复覆盖路段也逐渐增加，本文算法能够有效提高部署增益，从而取得了较好的效果。
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user: 5. 总结 车联网是作为智能交通核心内容之一，能有效解决城市交通拥堵问题。车联网中路侧单元部署问题是车联网的重要研究内容，早期车联网部署通常以车辆是否处于无线通信覆盖范围内作为效益依据，当前用智能优化算法来解决部署问题是当研究热点。本文首先提出一种改进的蝙蝠算法，通过将自适应t分布和灾变机制引入到蝙蝠算法中；随后将改进蝙蝠算法应用到路侧单元的部署中，并仿真了路侧单元部署效率、覆盖率与路侧单元数量的关系，结果表明所提算法方法能够逐步逼近最优部署效益，具有较好性能。
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user: 摘要 颅内动脉瘤(intracranial aneurysm， IA)近年来的发病率呈上升趋势，为常见的一类重症疾病，也是导致人体蛛网膜下腔出血的主要因素，脑血管疾病发病率仅次于高血压性脑出血和脑梗死，且多好发于女性，年龄越大，发病率越高。目前，颅内动脉瘤的治疗方法主要有血管内栓塞(intravascular embolization， IE)和开颅夹闭术(microsurgical clipping， MC)两种。随着栓塞技术的不断提高和栓塞材料的改良，IE使颅内动脉瘤的治疗由巨创进展到微创，由开颅到血管内治疗，变难治为易疗，但并不是说取代开颅夹闭术，而是与开颅手术夹闭术相辅相成，成为不可或缺的治疗方式。现将IE治疗IA的研究进展综述如下。
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user: 1. 颅内动脉瘤及其治疗概况 IA是指部分颅内血管发育异常形成的一种瘤样突起的现象，其形成原因和发病机制目前仍不明确，主要考虑与先天性动脉管壁缺陷、血管内压力增加、动脉粥样硬化及血管炎等因素有关 [ 1 ] [ 2 ]。IA主要好发于脑底动脉环(Willis环)周围，大部分出现在大血管分叉处，其中以颈内动脉–后交通支最为常见，可表现为蛛网膜下腔出血、脑实质内或脑室内出血。IA自发破裂的概率较小，但是发生破裂后短期内再破裂的概率就会明显增大，属于神经外科危急重症之一，可引起颅内压急剧升高，若诊治不及时，可能会导致大出血甚至死亡。在过去的20年里，开颅夹闭手术在IA的手术中具有极其重要的历史地位，随着社会的不断进步，无论在欧美国家还是在亚洲国家，介入治疗的发展日新月异，新的技术和产品不断出现，治疗的安全性及有效性不断提高，颅内动脉瘤的IE治疗已成为主要发展趋势。与开颅夹闭手术比较，IE治疗IA的成功率在不断提高，其主要并发症，即再出血的发生率以每年0.12%~0.24%的速度下降 [ 3 ]，充分体现了它在治疗上的优势，当然，对于不同的患者，临床医生应采取个体化治疗方案，有些IA患者适合手术夹闭，有些则只适合IE，但也有两种方法都适合的情况存在，故复合手术室应运而生，为IA的手术治疗提供了便捷。选择合理有效的手术方式对治疗IA具有重要的临床意义，2013版推荐意见指出 [ 4 ]：对于从技术上既可以开颅夹闭又可行介入栓塞的动脉瘤患者，推荐行血管内介入栓塞治疗。对于大脑中动脉瘤的诊疗，指南则推荐开颅夹闭术作为首选治疗方式，但指南同时指出，因缺乏高质量的临床随机对照试验，对于大脑中动脉瘤治疗的最佳选择是开颅夹闭还是血管内栓塞，目前仍存在争议 [ 5 ]。
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user: 2. IE治疗IA的适应证及安全性 2.1. 适应证 血管内栓塞治疗是通过对颅内动脉瘤血管进行栓塞处理，有效孤立其血液循环，达到较好的预防动脉瘤出血或再出血的目的，从而降低患者致残率和死亡风险。因其具有良好的栓塞率和安全性，目前已成为治疗IA的重要方法之一。医学界普遍认为，血管内栓塞技术的适应证主要有 [ 6 ]：1) 梭形、宽颈或无瘤颈动脉瘤；2) 颈内动脉海绵窦段、岩段、基底动脉或椎动脉的颅内巨大动脉瘤；3) 进行手术夹闭后疗效不明显甚至复发的患者；4) 由于自身身体情况无法接受手术治疗。随着介入技巧和经验的不断积累，以及特殊介入材料(支架、球囊等)不断改进，大部分颅内动脉瘤均可以考虑行血管内栓塞治疗，尤其是对于开颅手术难度系数高、高危因素多或后循环动脉瘤(如基底动脉瘤)、高龄、手术耐受程度低(如肝肾功能不全、Hunt-Hess分级IV~V级)或存在开颅手术禁忌证的动脉瘤患者等，推荐血管内栓塞作为首选治疗方案。 2.2. 安全性与有效性 IA首次破裂出血患者病死率为20%~30%，再次出血的病死率为50%~70% [ 7 ]，血管内栓塞技术用于治疗IA在临床上已被广泛认可和推广，目前重点关注的目标及研究方向是如何更科学地选择治疗方式，以及选取最佳治疗时机。Nasser等 [ 8 ] 研究发现在动脉瘤破裂24~48 h内接受IE治疗的患者病死率仅为5.3%，发病1周内接受治疗病死率为10.0%，由此可见，IA破裂后越早接受IE治疗，病死率越低。而选择接受保守治疗的动脉瘤破裂患者，其两周内发生再出血的概率为20%~50%，病死率高达85%。吴京等人 [ 9 ] 认为，横径为4.7 mm是颅内动脉瘤破裂临界值，但这并不意味着横径小于4.7 mm的动脉瘤不会发生破裂出血，往往横径小的动脉瘤在临床会更不安全，因为没有症状易被忽略，所以一旦发现患者存在未破裂的动脉瘤，应该给予高度关注及密切随访，必要时采取相应的治疗措施。IE作为一项介入性手术不可避免存在发生并发症的风险，其相关并发症有动脉瘤破裂出血、脑缺血、脑血栓形成、脑梗死，以及与支架相关的并发症，如支架移位、塌陷及变形和血管内狭窄等。同时，还存在一定程度的缺陷，如术后易复发、不能解除巨大动脉瘤或者颅内血肿所产生的占位性效应，对于严重脑血管痉挛、脑肿胀程度重、颅内高压等患者IE可能并不适用，临床医师在治疗方式和治疗时机的选择上，应根据患者的实际病情及耐受程度决策。国外学者 [ 10 ] 对120例患者131个动脉瘤行血管内栓塞治疗方式进行前瞻性研究，发现手术并发症发生率为13.7%，同时应用支架辅助栓塞的患者并发症发生率更高，术后复发率为15.6%，复发的主要危险因素为大型动脉瘤，其中有7.6%的患者进行了再治疗。Chalouhi等 [ 11 ] 报道支架辅助栓塞动脉瘤采用替罗非班抗凝时血管栓塞事件的发生率为13.4%，颅内出血的发生率为6%。支架辅助动脉瘤栓塞是治疗复杂动脉瘤的有效方法之一，但支架的促凝性可能会形成支架内血栓栓塞事件，术前、术后规范的抗血小板治疗是保证手术安全的重要因素之一。国内学者普遍认为颅内动脉瘤患者应用替罗非班于支架辅助动脉瘤栓塞，术后随访未出现新发脑梗死、出血和血栓事件。但Gory等 [ 10 ] 却认为支架辅助栓塞后常规应用抗血小板药物，可能会增加并发出血的风险，支架的置入增加并发症的發生概率，主要原因可能与颅内动脉瘤的形态、位置及操作技术难度相关，一些辅助器械可能会降低动脉瘤复发率，但也可能增加术后并发症发生的风险。因此，不断改进栓塞材料的功能和提高操作技术，提高血管内栓塞治疗的安全性和有效性，是当前研究的重大方向之一。 2.3. 与开颅夹闭术比较 国外一项对破裂颅内动脉瘤进行的多中心前瞻性随机试验结果显示 [ 12 ]：治疗后IA栓塞组的疗效明显好于手术组，但两组病死率和再出血率比较差异无统计学意义(P > 0.05)。国际动脉瘤性蛛网膜下腔出血试验(International Subarachnoid Aneurysm Trial， ISAT)比较了开颅手术夹闭和使用白金线圈介入栓塞在颅内动脉瘤破裂患者的临床效果 [ 13 ]，认为白金线圈介入栓塞不适合IA患者。但由于该项研究在纳入标准方面存在缺陷，即符合ISAT纳入标准的病例两种治疗方法的治愈率均偏低，导致该实验并非属于完全随机对照，试验结果受到外科医生决策和技术的影响，因此结果仍备受质疑。近年来，国内关于颅内动脉瘤治疗方法的随机对照试验，开颅夹闭术及血管内栓塞等治疗优点的报道颇多，两种手术方法的有效性一直是神经外科领域的关注焦点之一。国内学者通过对开颅夹闭术和血管内栓塞治疗IA有效性的Meta分析发现，血管栓塞治疗患者术后GOS评分明显高于显微手术夹闭患者，而且住院天数较少，但费用较高。另一项Meta分析发现IE较MC治疗破裂的IA有明显优势，且术后不良事件发生率较MC明显降低。然而，IE治疗也存在着一定程度的缺陷，部分研究发现IE术后再出血率明显高于MC，但术后1年随访发现，两组患者的病死率和术后缺血性脑梗死发生率无统计学差异 [ 13 ]。有学者对显微手术夹闭组与血管内栓塞组之间瘤颈残留率进行比较，发现结果无统计学差异，术后随访6~18个月，栓塞组患者复发率较高，但2组之间比较并无统计学差异 [ 13 ]，提示对于瘤体较大、弹簧圈栓塞不够紧密或栓塞不全时最易致动脉瘤复发。总而言之，两种治疗方法各具优势和不足，均存在其不同的适应证，对于未破裂动脉瘤，其大小、位置及形态学特征和患者的年龄、全身状况可能是选择手术方式的重要标准，对于大型复杂动脉瘤或和高龄患者，血管内治疗也许更合适。
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user: 3. IE治疗IA的相关技术 3.1. 支架辅助弹簧圈栓塞技术 支架辅助弹簧圈栓塞技术是应用支架在动脉瘤瘤颈部进行血管内塑形、重建，起着类似栅栏的作用，此项技术应用频率较高，多用于复杂性动脉瘤，包括微小、梭形、巨大、宽颈和假性动脉瘤等，目前已成为宽颈动脉瘤的主要治疗方法之一。宽颈动脉瘤是指动脉瘤体颈比小于或等于2，或瘤颈大于4 mm的颅内动脉瘤，此类动脉瘤不易被致密栓塞而导致术后复发的概率增高，或发生弹簧圈逸出至载瘤动脉导致血栓事件发生的风险增高 [ 14 ]，因此，宽颈动脉瘤在行血管内栓塞治疗时存在一定的难度和风险。1998年Lylyk等 [ 15 ] 报告了第一例支架辅助栓塞左椎动脉Ⅳ段破裂性动脉瘤的案例，2002年9月美国FDA批准第一个专业颅内Neuroform支架辅助栓塞动脉瘤，随后Enterprise、Solitaire、Wingspan 、LVIS/LVISjr等支架陆续在临床上推广应用。Amenta等 [ 16 ] 纳入用Neuroform和Enterprise支架治疗69.2%为Hunt-Hess分级大于III级或伴脑积水急性破裂动脉瘤65例，术后63.1%的患者Glasgow评分4~5分，病死率为16.9%，血栓和出血并发症为7.7%。徐广建等 [ 17 ] 对34个动脉瘤动用38个LVIS支架辅助弹簧圈进行治疗，术后即刻造影完全栓塞率达70.6%，近全栓塞率为20.6%，部分栓塞率为8.8%。术后经3~12个月随访，完全栓塞率和复发率分别为81.3%、9.4%，良好率为87.5%。国内亦有研究显示应用LVIS/LVISjr支架、Solitaire支架、Enterprise支架三种支架置入成功率比较无统计学差异，但LVIS/LVISjr支架组致密栓塞率为60.00%，明显高于其他两组，效果良好，并发症发生率低，患者预后情况良好，值得临床推广。 3.2. 双微导管技术 双微导管技术是将两根微导管同时置于动脉瘤腔内，两根微导管交替送入弹簧圈，待弹簧圈稳定后再解脱，微导管可根据动脉瘤及载瘤血管的形态进行塑形，其头端可略有差异，交互编织的弹簧圈增强了在动脉瘤腔内的稳定性，不易突入载瘤动脉，当操作者认为动脉瘤栓塞效果满意时，始终保持一根弹簧圈不解脱，等待栓塞完毕后，最后才全部解脱弹簧圈。双微导管技术的优势在于其可以到达目前支架不能到达的地方，多适用于应用球囊及支架后仍难达到完全栓塞的颅内动脉瘤。然而，在单导管技术中，微单导管角度的调整及塑形易增加手术难度，甚至导致治疗失败。故与单导管技术相比，双微导管技术在栓塞实施前就能将微导管置入理想位置，在后期填塞中无须再塑形。但由于双微导管技术在到达目的动脉瘤需要的空间较大，故此技术主要用于宽颈脑动脉瘤 [ 18 ]。庞志宏等 [ 18 ] 对65例颅内动脉瘤应用双微导管技术进行栓塞，术后即刻进行血管造影发现，动脉瘤致密栓塞59例，大部分栓塞6例，其中有39例患者出院后随访6个月，通过CTA或DSA检查均未发现动脉瘤复发。 3.3. 瘤颈重塑形技术 瘤颈重塑形技术又称为球囊辅助可脱弹簧圈栓塞技术，最早是由法国学者Moret [ 19 ] 设计提出。其操作要点是在动脉瘤开口处放置封堵球囊系统后，将微导管送至动脉瘤腔内，随即充盈球囊来封闭瘤颈开口，再经微导管向瘤腔内填塞弹簧圈，当弹簧圈填塞稳定后，排空球囊，即解脱之，反复重复上述操作，直至弹簧圈致密填塞瘤腔达术者要求，最后撤出微导管，封堵系统，术毕。瘤颈重塑形技术的优势在于：对于术中可能出现动脉瘤破裂者，瘤颈重塑形技术的球囊可以有效阻断血流，控制载瘤动脉，对进一步填塞阻止动脉瘤破裂出血有较大帮助。此项技术主要适用于颅内宽颈动脉瘤，常用于颈体比(N/A) 0.7~0.9或的宽颈动脉瘤。Cottier等 [ 20 ] 采用球囊辅助瘤颈重塑形技术治疗宽颈动脉瘤49例，完全栓塞率为61.2%，而国内的一项小样本研究显示完全栓塞率可达81.8%。瘤颈重塑形治疗也存在一定的风险，其术后可能产生的并发症有血管痉挛、载瘤动脉或动脉瘤破裂及血栓形成后造成栓塞和穿通支的闭塞等。 3.4. 血流导向装置的应用(Flow Diverter， FD) 血流导向装置的应用是一种易弯曲、可自扩张的支架样装置，其有别于支架，特色在于通过增加网丝密度和金属包裹面积(30%~35%)改变瘤颈部和动脉瘤内血流方向 [ 21 ]，瘤内的血流逐渐停滞，形成血栓，最终达到动脉瘤消退及重塑载瘤动脉的目的，具有较高的安全性和长期稳定性。FD体现了从动脉瘤囊内填塞到载瘤血管重建的治疗理念转变，为复杂性动脉瘤的治疗带来了全新的思路。目前，基于血管重建的FD有Pipeline、Silk、Surpass、Fred和Tubridge等，更有基于瘤腕内重建的扰流装置，如Web和Luna等装置。Pipeline血流导向装置(Pipeline embolization device， PED)是美国食品药品监督管理局(FDA)批准用于颅内动脉瘤治疗的唯一FD，其被批准用于22岁以上，颈内动脉从岩骨段至垂体上动脉段大型或巨大型宽颈动脉瘤的治疗 [ 22 ]。国内学者曾对35个颅内大型和巨大型动脉瘤应用PED进行治疗，技术成功率达到100%，且PED置入后均可即刻观察到动脉瘤内血流淤滞，中期随访闭塞率可达89.5%。FD作为一种新型的血管内治疗器具，在临床应用过程中存在一些问题应给予高度重视，如FD相关致命性的并发症术后脑实质出血(intraparenchymal hemorrhage， IPH)等。一项Meta分析 [ 22 ] 显示同侧或异侧IPH的发生率为1%，造成不可逆神经功能损害的脑梗死发生率为2%，病死率约为55%；再如，抗血小板聚集治疗的最佳方案及给药的时间截点如何把握、对于未能形成瘤内血栓的动脉瘤下一步治疗方案以及如何防止出血并发症等问题仍需大样本的研究证实。目前，FD治疗颅内动脉瘤已取得重大进展，随着技术的发展和合理适应证的确定，FD治疗的疗效及安全性将会不断提升。
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user: 4. IE治疗IA术后复发的影响因素及预测分析 虽然，血管内栓塞治疗已被诊疗指南推荐为颅内动脉瘤首选的治疗方法，但其术后复发再治疗仍是临床诊疗医师所面临的重大难题之一。血管内栓塞治疗后复发是指完全栓塞术后患者瘤体或者瘤颈部分出现再通，以及部分栓塞患者术后出现残颈、残腔扩大的现象。王驰等人 [ 23 ] 通过大样本回顾性分析认为术后复发与颅内动脉瘤的大小密切相关，小于10 mm和大于10 mm动脉瘤的复发率分别为16.9%和36.0%。Johnston等 [ 24 ] 研究证实，栓塞治疗后再次出血与动脉瘤栓塞的程度密切相关。李文帅等 [ 25 ] 认为血管栓塞术后颅内动脉瘤的复发与非支架栓塞、动脉瘤体积大及栓塞术致密程度有关。对血管内介入栓塞治疗颅内动脉瘤预后相关因素进行单因素分析，结果提示患者的性别、年龄、病变部位、动脉瘤直径等因素与预后质量无明显关系(P > 0.05)，患者的高血压病史、Hunt-Hes分级、多发性动脉瘤及手术时间均与预后质量存在明显相关性(P < 0.05)。因此，影响颅内动脉瘤栓塞术后治疗效果的稳定性和复发率的因素是复杂多变的，是多种因素综合的结果。临床上需要一种易于理解的方式来全面了解和评估术后复发的风险大小。但预测动脉血管瘤破裂是极其困难的，其预测成功率大约为每年2%。预防术后复发的关键在于提高动脉瘤栓塞致密程度及长期稳定性，目前评价术后即刻栓塞程度最常用的标准是Raymond分级。Raymond分级反映了栓塞的致密程度，在一定程度上预测了术后复发的风险 [ 26 ]，但Raymond分级存在一定的局限性及主观性，由于动脉瘤术后复发受诸多因素影响，且在同一分级中存在较大栓塞密度的差异，导致Raymond分级在临床中的准确性判断及应用推广受到了一定程度的限制。
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user: 5. 总结及展望 IE治疗IA在临床上有广阔的应用空间，具有创伤小、安全系数好、成功率高、住院时间短、术后恢复快等优点，同时，术者能根据患者不同的血管走行，个性化地选择合适的术式通过导管置入栓塞材料，并取得良好效果，对患者的预后起着积极影响。随着神经介入器械、材料的不断更新、辅助栓塞技术的持续发展及术者诊疗经验的不断积累，IE治疗IA的指征得到进一步扩大，手术的安全性和疗效的稳定性也在不断提高，其与开颅夹闭术相辅相成，成为治疗颅内动脉瘤不可或缺的重要方式。但关于颅内动脉瘤最佳治疗方式选择和治疗时机的最佳切入点、术后复发预测因子的判断，尚需要通过更多的大规模临床研究进一步证实。
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user: 摘要 基于知识图谱的自动问答是自然语言处理领域的研究热点之一。针对现有的中文开放领域知识库问答，本文将知识图谱问答过程分为实体识别、属性抽取和答案检索三个步骤。首先采用改进BERT结合BiLSTM-CRF的命名实体识别模型来提取问句中的相关实体，然后采用改进BERT结合softmax的分类模型进行属性抽取，最后利用前两步的结果进行答案检索。实验结果显示，该方法在NLPCC-ICCPOL的KBQA数据集上取得了97.54%的F1分数。
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user: 1. 引言 随着知识图谱数据规模的爆炸式增长，各个领域的数据用户希望能够准确、快速地获取所需的信息。问答系统作为信息检索的一种形式，它能以简单、准确的自然语言结果回答自然语言问题。问答系统是目前人工智能和自然语言处理领域中一个倍受关注并具有广泛发展前景的研究方向，在开放领域 [ 1 ] 和许多特定领域已经取得了不错的效果，例如生物医学问答系统 [ 2 ]，地理领域问答系统 [ 3 ]。按照数据来源的不同，问答系统可以分为基于知识图谱的问答系统，基于阅读理解的问答系统，基于问答对的问答系统，本文研究的内容是基于知识图谱的问答系统。 问答系统的主流研究方法可以分为三类：1) 基于语义解析的方法。该方法的主体思想是将自然语言转化为格式化的逻辑形式，将问题的语义信息生成对应的逻辑形式。Liang [ 4 ] 通过解析器将问句转换成lambada-DCS表达式，并在知识图谱中检索得出答案。2) 基于信息抽取的方法。该类方法通过提取问题中的关键信息，通过检索知识图谱得到一系列候选答案，然后分别对问句和候选答案进行特征抽取得到特征向量，建立分类器对候选答案进行筛选。Yao等人 [ 5 ] 使用依存分析技术找到问句中的主要实体，利用实体信息从知识图谱中找到实体子图，抽取问句和实体子图的多种特征进行筛选，从而确定答案。3) 基于深度学习的方法。该类方法通过分布式表示把问题和候选答案都映射到同一向量空间，通过训练模型提高问题向量和正确答案向量的相似度得分。模型训练完成后则可根据候选答案的向量表示和问题表示的得分进行筛选。Dong等人 [ 6 ] 基于卷积神经网络提出了MCCNNs，模型使用答案路径、答案类型、答案上下文的向量表示之和作为问题的向量表示。 相较于英文问答系统的研究成果，中文问答系统的研究在规模和研究水平上存在很多差距。其中主要原因有两个。一方面，中文不像英文那样，词与词之间均使用空格分开，这就造成数据预处理中有额外的分词步骤。同时，这也使英文问答系统中现有的部分技术和已经产生的研究成果不可以直接投入使用。另外一方面，中文知识图谱的资源缺乏也是其一，而大规模的英文知识图谱却有很多，例如Freebase，YAGO，WordNet等。 NLPCC-ICCPOL发布的中文知识图谱以及相应的问答数据集，解决了数据缺乏这一问题。因此，本文拟采用深度学习、信息抽取相结合的方法，在开放领域的中文知识图谱问答做进一步探索。本文提出的知识图谱问答系统分为命名实体识别、属性抽取和答案检索三个部分。在命名实体识别阶段，通过改进BERT提出的BERDAT (Bidirectional Encoder Representation from Dynamic Attention Transformers)模型得到问句的Embedding向量，将此向量输入到BLSTM-CRF模型中，得到最佳的标记序列，从而识别出正确实体。属性抽取阶段通过BERDAT模型得到“问句–候选关系”对的Embedding，通过分类器判断出正确的属性值。最后在知识图谱中进行答案检索得到最终答案。通过对比实验，本文提出的知识图谱问答模型在NLPCC-KBQA数据集上取得了97.54%的F1分数，超越了此前公开的最佳模型。
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user: 2. 相关理论 2.1. 命名实体识别 命名实体识别(Named Entity Recognition， NER)是NLP中一项非常基础的任务，通过对输入文字的每个位置标注出相应的实体信息，实现实体识别的功能。常用的实体标注方法有BIO、BIOES、BMES，本文实验采用BIO标注方法。BIO将实体X标注为B-X、I-X、O的格式，其中B-表示实体的起始位置，I——表示实体的中间或结尾，O——表示不属于实体。 早期主要采用基于规则的方法，这些方法主要基于人工定义的语义和句法规则来识别实体，从而造成人工成本高、可移植性差等问题。因此，目前的研究主要集中在基于概率统计和基于深度学习的方法上 [ 7 ]。根据特征提取的方式不同，可以分为基于字符和基于词的嵌入方式。Lample等人 [ 8 ] 利用BiLSTM提取字符级特征，与词典中的词向量融合形成最终输入向量，并将BiLSTM和CRF模型相结合进行命名实体识别，在英语、德语、西班牙语等测试语料库中取得了良好的效果。Strubel等人 [ 9 ] 提出了一种基于扩张卷积神经网络(ID-CNNs)的模型，其通过skip-n-gram方法在 SENNA 语料上训练词嵌入向量。 这两种方法的各自优缺点也很明显，基于字符的嵌入方式切断了词的边界信息，丢失了隐藏在词中的语义特征。基于词的嵌入方法虽然保留了词的边界信息和语义特征，但是在数据训练过程中要先进行分词，如果分词错误就会影响整个模型的训练效果。为了综合各自的优点，Ma等人 [ 10 ] 利用CNN提取单词的字符级Embedding向量，然后将字符和词的Embedding向量相连接后输入到RNN上下文编码器。Peters等人 [ 11 ] 提出了基于字符卷积的ELMO词表示方法，可以根据上下文语境来生成相应词的向量表示。 2.2. BERT BERT [ 12 ] 被Google提出后，在多项任务中都取得了突破性的进展。其网络架构使用的是多层Transformer结构，Transformer最大的特点是引入Attention机制，从而增加词向量模型泛化能力，充分描述字符级、词级以及句子级的关系特征。具体的模型结构如图1所示，其中输入的Embedding向量是由PositionEmbedding，SegmentEmbedding，TokenEmbedding相加得到。PositionEmbedding是编码单词出现的位置，SegmentEmbedding用于区分每一个单词属于句子A还是句子B，TokenEmbedding是每个单词的Embedding，三个形式的Embedding都是通过训练学习得到。 图1. BERT的网络结构 Transformer结构 [ 13 ] 是Google提出的注意力机制模型，该模型分为编码器和解码器两部分。在BERT中只用到了Transformer编码器，该编码器主要分为4个部分：多头注意力模型、归一化层、前馈网络层和归一化层。
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user: 3. 知识图谱问答模型 3.1. 模型流程 本文提出的知识图谱问答模型分为三大模块：命名实体识别、属性抽取和答案检索。首先通过命名实体识别步骤提取问句中的实体，然后检索知识图谱返回候选答案的三元组集合，最后通过属性抽取步骤对候选三元组中的属性进行筛选排序，最终输出得分最高的三元组中的答案。具体流程如图2所示。其中，命名实体识别和答属性抽取模型都使用BERDAT模型做特征提取，然后将特征作为输入，利用不同的网络结构完成相应的功能。 图2. 知识图谱问答流程图 3.2. BERDAT Jawahar等人 [ 14 ] 等人通过实验验证了BERT每一层Transformer对文本的理解都有所不同，从浅层到高层可以分别学习到短语级别的，句法级别的，和语义级别的信息。因此，本文为了是输出向量更好的涵盖更多的信息，对BERT进行了改进，将十二层Transformer生成的向量进行动态融合，提出了BERDAT模型。 模型的设计如图3所示，其中[CLS]、Tok i 是模型对输入格式，E i 是对输入进行Embedding后得到的结果。Embedding i 是模型的第 层Transformer输出的结果向量。拼接层首先将每一层Transformer输出的向量先进行扩维，然后再进行合并，例如Embedding i 的维度是(64， 64， 768)，那么12层Transformer进行拼接后的维度是(64， 64， 768， 12)。1 × 1卷积层的作用是把拼接后的向量降维，得到维度是(64， 64， 768， 1)的向量，最终对其进行调整，得到维度是(64， 64， 768)的输出向量。这和BERT的输出向量是相同的维度，达到了对多层Transformer融合的效果，同时也便于后文在BERDAT的基础上构建命名实体识别模型和属性抽取模型。 3.3. 命名实体识别模型 命名实体识别模型BERDAT-BiLSTM-CRF可分为特征提取和实体标注两部分，具体结构如图4所示。在特征提取部分中，长度为 的输入问句被处理成序列 { [ C L S ] ，   T o k 1 ，   ⋯ ，   T o k N } ，经过词嵌入后得到 N + 1 个词向量，将其输入到BERDAT模型中后，得到的输出向量即为提取的特征向量。实体标注部分使用常见BiLSTM-CRF网络，首先将特征向量输入到双向LSTM层，将每个时间序列的正向反向输出拼接，经过全连接层映射为一个维度为标注类型数的向量。由于本文仅定义了一种实体类型，因此标注类型有3种，分别是“B-ENT”、“I-ENT”、“O”。最后，CRF层对上一层的输入向量求出条件概率最大的标注序列，将问句的每个位置打上了标注信息。 图3. BERDAT模型 图4. 命名实体识别模型 3.4. 属性抽取模型 完成命名实体识别后，在知识图谱中检索预测实体，将包含该实体的三元组作为候选三元组集合。然后将问句和三元组中的属性值做预处理，形成一个新的输入序列：“ [ C L S ] 问句 [ S E P ] 属性值 [ S E P ] ”。最后通过Softmax进行二分类，从而判断该序列中的属性是否正确。在训练过程中，标签为0的Softmax概率小则为错误属性，标签为1的概率大则为正确属性。 属性抽取模型如图5所示。特征提取的过程与命名实体识别模型一致，经过BERDAT网络后，取输出向量中 [ C L S ] 位置的向量 E [ C L S ] o 作为输入序列的特征向量，得到一个维度是(1，隐藏层个数)的特征矩阵。然后依次经过全连接层和Softmax层，得到两种分类各自的概率值，通过比较两个概率值确定该属性的分类。分类为0代表属性和问句不符合，反之则是正确属性。 图5. 属性抽取模型