DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘 要 [目的/意义]：传统以旅游本体概念为基础的知识表示形式，侧重对静态特征的描述，缺乏对动态特征的捕捉，如若考虑融入在线UGC中的一些动态信息，如：旅游活动事件发生的顺承关系，群体旅游情绪等特征，可进一步增强旅游知识图谱的可解释性，从而为当今体验式旅游的智能应用提供更加具有可推理性的知识库。[方法/过程]：因此，本文提出一种基于贝叶斯网络的旅游场景知识图谱表示模型，该模型以旅游活动事件作为单位实体节点，从游记文本中获取人们的旅游情感信息扩充实体的动态属性，并以人们在目的地之间的转移概率和情感差值作为边的动态属性，丰富图谱中边的信息，从而提升知识图谱的可解释性。[结论]：最终实验表明，基于本文所构建的旅游场景知识图谱设计的LTTE推荐模型，在旅游目的地推荐实验中表现的效果明显优于基准算法TF-IDF。 关键词 :旅游场景知识图谱，贝叶斯网络，旅游情感，游记挖掘 Copyright © 2020 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/
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user: 1. 引言 在线旅游目的地信息服务是指针对出游用户在目的地的游玩需求所提供的有关目的地景区、餐饮、当地玩乐、购物、住宿、交通等方面的在线信息参考服务。相比于地方景区所提供的官方景点介绍，游客更倾向于浏览其他游客生成的在线游记。来自《2018年中国景区旅游消费研究报告》的数据显示，59.7%的游客会在在线旅游网站进行门票预订，近九成用户选择移动端。可见基于用户真实体验的长篇游记以及评论是游客借助群体智慧进行旅行规划的重要信息来源。而对于旅游行业的各大OTA平台来说，提供个性化的智能旅行服务是当前的热点研究问题，在线游记中涵盖了各类用户对目的地的评价信息，成为企业直接了解游客真实感受的关键数据源。由此可见，针对游记文本内容的挖掘是获取旅游目的地相关知识的重要来源之一。并且将大众所积累的“经验知识”进行有效地表示与定期的更新，不仅能够成为游客进行旅游行程规划与决策的依据，也是企业实现智能化客服服务的动态知识库。 然而，鉴于文本内容本身语言表达的复杂性，目前针对游记本身知识提取方法的研究比较匮乏。仅有的研究主要从游记中挖掘主题，缺少对游记中旅游路线、旅游情感、旅游时间等知识的利用。并且现有针对游记文本挖掘的知识表示形式多采用图网络的方式，缺失语义的联系，不利于应用层面的推理。因此，本文将充分挖掘游记中的情感信息，将旅游路线的顺承关系作为知识关联的方式，构建旅游场景知识图谱。
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user: 2. 相关工作 2.1. 旅游领域知识图谱研究现状 国外旅游本体的研究起步较早并日趋成熟，目前为止，已经有许多研究机构尝试开发专门的旅游本体。相对经典且应用较广的旅游本体主要有：旅游开放联盟标准规格(OTA Specification)，旅游休闲词库(The Thesaurus on Tourism and Leisure Activities) [ 1 ]，旅行本体(Onto Tour) [ 2 ]，旅行目的地本体 [ 3 ]。 国内旅游本体研究起步较晚，对旅游本体的研究主要是信息系统中的应用以及信息检索。冯欣 [ 4 ] 提出的旅游信息系统中包含了旅游信息本体、旅客本体以及语义web浏览器，本体参考OTA分类方案和Google网页目录以及旅游网站等。李艳 [ 5 ] 参考《综合电子政务词表》构建旅游政务系统中的本体。奚凡研究了旅游活动与推荐系统中构建了旅游情景本体模型 [ 6 ]。杨青云提出通过构建旅游应用本体 [ 7 ]，开发旅游信息服务平台。 从上述对旅游目的地本体构建的研究现状梳理中发现，目前旅游本体中的知识起初包含静态的信息，例如景点的地理位置、主要的景点、酒店的位置。后来为了支持智能应用服务的需求，加入动态的旅游信息，例如活动的举办时间、当地的天气，住宿的优惠信息等。但由于旅游本体本身大都是以静态概念及其关系为研究对象，加入动态信息丰富语义内容并不能从根本上解决语义推理困难的问题。因此，考虑从事件(场景)角度对本体进行建模，有利于解决旅游智能应用的智能化发展。 2.2. 游记文本挖掘研究现状 游客在线生成的海量UGC内容，是知识挖掘领域的研究重点。近十年，从游客生成的图片集中挖掘信息兴起一阵热潮，学者 [ 8 ] 通过处理大量带有地点标签的图片，如Flicker中的游客照，识别热门目的地，精选具有代表性的图片，直观反应目的地形象与特色。Xin Lu等人 [ 9 ]，从带有地理标签的游客照中挖掘用户旅游足迹，结合游记中关于目的地的特点描述，构建了一个交互式旅行规划系统“Photo2Trip”。 相比之下，针对游记文本挖掘的相关研究较少。Zhao Zhenbin等人运 [ 10 ] 用内容分析法，对太白山相关网站论坛上的游记文本内容进行词频统计分析，研究太白山背包族的行为特征。吴恒等人 [ 11 ] 同样基于内容分析法，运用高频词聚类分析携程网中蜜月游的基本特征以及游客的选择行为特征。上述针对旅游游记的内容分析法研究，从统计学角度出发，关注于游客对目的地形象感知、以及游客的行为特征 [ 12 ]，有助于识别目的地形象塑造与人们认知的偏差，促进旅游景区改善服务。但该方法通过简单的词频统计和高频词聚类等方法处理数据，会造成语义丢失或理解上的歧义。因此，有学者开始运用LDA主题建模方法提取游记文本中的目的地相关信息。胡乔楠等人 [ 13 ] 为弥补层级热门旅游景点推荐的不足，利用文本挖掘和地理名词提取技术，从八万余篇旅游游记中得到相关的地理名词和景点名词，然后基于具有层级关系的地理本体树实现热门旅游景点推荐。Rui Cai等人 [ 14 ] 提出了一个针对游记文本挖掘的框架，运用LT (Location Topic Model)模型，将游记中的主题分为“全局主题(Global topic)”和“局部主题(Local Topic)”，从而更好地识别游记中具有地点代表性的知识。 综上所述，仅有的针对游记挖掘研究主要从游记中挖掘主题，缺少对游记中旅游路线、旅游情感、旅游时间等知识的利用，并且未对挖掘出的知识进行合理的知识表示。
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user: 4. 基于旅游场景知识图谱的应用 4.1. 旅游目的地实体相似度度量 基于LT模型识别游记中旅游目的地的相关局部主题，然后可以利用W维的词语空间或者 T l o c 维的局部主题空间作为每个POI的代表性知识。基于LT模型训练的参数 φ k ，即地点k在局部主题上的多项分布，可用于POI在局部空间的知识分布表示。而POI在词语空间的分布，可以基于吉布斯样本，统计游记集中各个词语被分配到地点k的次数，推导出地点k在W个词语上的概率分布 p ( w | k ) (见如下公式4.1)，作为其在词语空间中的知识分布表示。 p ( w | k ) = n k w ∑ w ′ = 1 W n k w ′ (4.1) 其中， n k w 指游记集中词语w出现在描述地点k的片段中的次数， p ( w | k ) 指在所有描述地点 P O I k 的词语中，词语w的占比。 因而，两个 P O I k 和 之间的相似度 L o c S i m ( P O I k ， P O I k + 1 ) 可以通过计算它们在局部主题空间的距离导出，本文采用JS散度(Jensen-Shannon divergence)度量该相似度，公式如下： L o c S i m ( P O I k ， P O I k + 1 ) = def exp [ − τ ⋅ D J S ( φ k 1 ， φ k 2 ) ] ∈ ( 0 ， 1 ] (4.2) D J S ( φ k 1 ， φ k 2 ) = 1 2 D K L ( φ k 1 | | φ k 1 + φ k 2 2 ) + 1 2 D K L ( φ k 2 | | φ k 1 + φ k 2 2 ) ≥ 0 (4.3) D K L ( φ k 1 | | φ k 2 ) = ∑ i φ k 1 i log φ k 1 φ k 2 ≥ 0 (4.4) 其中， φ k 1 和 φ k 2 分别是地点 k 1 和 k 2 在局部主题上的多项分布， D J S ( φ k 1 ， φ k 2 ) 表示两个概率分布 φ k 1 和 φ k 2 之间的JS散度， D K L ( φ k 1 | | φ k 2 ) 表示从 和 φ k 2 的KL散度，因子 τ > 0 用于控制由JS散度到地点相似度的映射。 基于旅游目的地相似性进行推荐的问题，一般指给定候选地点集K和目标地点 k φ k 1 ，通过计算每个候选地点 k ∈ K 与目标地点 k φ k 的相似度，对候选地点进行降序排序，从而推荐相似度排名靠前的旅游目 的地。本文将考虑结合旅游场景知识图谱中的边属性值，即旅游目的地间的转移概率P (公式)和情感差值 Δ E (公式)，对候选地点集中各地点推荐值进行打分，具体计算公式如下： S c o r e ( k ) = log L o c S i m ( k ， k φ k ) + α ⋅ log Δ E ( k ， k φ k ) + β ⋅ log P ( k ， k φ k ) (4.5) 其中，非负系数 α 和 β 是两个目的地之间转移概率和情感差值在推荐评价打分时的权重，当两个旅游目的地之间不存在顺承关系时，则视 β 为0，推荐分值则依据相似度和情感评分决定。 4.2. 基于旅游场景知识图谱的推荐 基于旅游目的地相似性进行推荐的问题，一般指给定候选地点集K和目标地点 k φ k 1 ，通过计算每个候选地点 k ∈ K 与目标地点 k φ k 的相似度，对候选地点进行降序排序，从而推荐相似度排名靠前的旅游目 的地。本文将考虑结合旅游场景知识图谱中的边属性值，即旅游目的地间的转移概率P (公式3.4)和情感差值 Δ E (公式)，对候选地点集中各地点推荐值进行打分，具体计算公式如下： S c o r e ( k ) = log L o c S i m ( k ， k φ k ) + α ⋅ log Δ E ( k ， k φ k ) + β ⋅ P ( k ， k φ k ) (4.6) 其中，非负系数 α 和 是两个目的地之间转移概率和情感差值在推荐评价打分时的权重，当两个旅游目的地之间不存在顺承关系时，则视 β 为0，推荐分值则依据相似度和情感评分决定。
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user: 5. 实验设计与结果分析 通过网络查询发现，携程旅行网是中国领先的在线旅行服务公司，目前占据中国在线旅游50%以上市场份额，是绝对的市场领导者，因此笔者选定“携程旅行网”中“游记攻略”版块里的游记作为本研究的样本数据。利用网络爬虫工具采集发布时间在2019年3月31日前十年游记(共有5341余篇香港游记)作为本文的研究数据，采集的内容包括每篇游记的链接、文本内容、标题等。 实验流程主要包括三部分，首先，对游记文本进行预处理；然后，训练TSKG旅游场景知识图谱；最后，将TSKG应用于旅游目的地推荐，进行对比实验。 5.1. 实验语料预处理 编写爬虫代码从携程网获取游记后，对游记文本进行分词、去除停用词及低频词过滤等处理。另外，本文构建了两个词库，一个是根据携程旅游网及蚂蜂窝旅行网提供的香港旅游目的地地名，构建的香港景点词典，用于识别旅游目的地实体，共包括340个旅游目的地。另一个是基于游记中的高频形容词集合知网情感词典，构建的旅游情感词库，共包含1545个正面词汇，1045个中性词汇以及1240个负面词汇。 5.2. 基于旅游场景知识图谱的推荐 1) 实验设计及评估指标 为对比验证基于旅游场景知识图谱的推荐方法有效性，本文将爬取的5341条数据分为3341训练集和2000测试集，利用训练集样本构建旅游场景知识图谱，然后基于测试集进行实验验证，将实际用户到达的旅游目的地作为基准，判定推荐列表前十的景点中是否包含用户实际前往的旅游目的地。本文采用推荐系统常用的评测指标召回率(Recall)及Mean Reciprocal Rank (MRR)对基于旅游场景知识图谱的推荐方法的有效性进行评价。将本文提出的推荐算法(LTTE)与基于词语TF-IDF向量的推荐算法(TCS)进行对比。 TCS方法：对于每个地点，将所有提及它的游记连接成一偏“大”文档，然后利用TF-IDF表示这些对应于地点的文档，最后将两个地点的相似度定义为二者对应文档的TF-IDF向量之间的余弦相似度。 a) 召回率(Recall) 召回率是评判推荐系统准确性的通用指标，对于每个预测结果而言，指标 R ( A u ) 计算用户实际到达的旅游目的地在推荐列表中的比例。 用户u的推荐召回率的计算公式如下： R ( A u ) = A u ∩ B u B u (5.1) 推荐系统整体召回率： R ( A ) = 1 n ∑ u ∈ U R ( A u ) (5.2) 其中， A u 是用户 的推荐列表， B u 是测试集中用户u实际前往的旅游目的地，n是推荐总次数。 b) Mean Reciprocal Rank (MRR) MRR指标是在国际上对推荐算法进行评判的通用机制，用于评判推荐算法质量的高低。其评估思想是，若第一个推荐结果即与实际旅游目的地相符，则计分为1，若第二个推荐结果是正确的则计分为1/2，由此推导则第N个推荐结果与实际相符，则计分为1/n，若推荐列表中不存在，则计分为0，将所有分数进行加和即得到最终分数，计算公式如下： MRR = ∑ n = 1 N 1 r a n k n N (5.3) 其中，N表示推荐总次数， r a n k n 表示实际旅游目的地存在于推荐列表中的排名，若不存在与列表中，则 r a n k n = 0 。 基于Recall和MRR两个评估指标，对本文提出的基于旅游场景知识图谱的推荐算法(LTTE)与推荐算法(TCS)进行比较。另外，推荐列表中推荐数目的变化，也是影响推荐效果的重要因素，所以后续本文将改变推荐数目，分析其对推荐效果的影响。 2) 实验结果分析 a) 推荐数目对推荐效果的影响 基于旅游场景知识图谱进行推荐的实验中，推荐列表中推荐数目的多少会对实验结果产生影响，所以接下来将推荐数目分别设置为1到11，依次计算R值和MRR值，得到结果如图7所示： 图7. 不同推荐列表数目的R值与MRR值 从图7可看出，推荐算法的Recall值和MRR值总体波动幅度不大，当推荐列表数目分别为5和10的时候，会有一个向上波动的趋势，当推荐列表数目达到10时，召回率Recall和MRR值均达到最大，此时推荐效果最佳，召回率Recall = 60.03%，MRR = 37.99%。因此，选择推荐数目为10能够较好体现本算法的有效性。 b)不同推荐算法的对比实验 基于上个实验分析推荐列表数目对算法的影响结果，下面实验设定推荐列表数目为10，然后分别进行指标计算，得到结果如表2： Table 2 Evaluation index results of recommended algorith 推荐模型 Recall MRR 基于TCS的推荐算法 0.325 0.256 基于LT模型的推荐算法 0.589 0.368 基于LTTE模型的推荐算法 0.667 0.434 表2. 推荐算法评估指标结果 从上表2的实验结果可以看出，基于LT模型和LTTE模型的推荐结果无论在Recall还是MRR值上都优于TCS算法，原因在于TCS计算POI之间的相似度时，未区分局部主题与全局主题，与POI无关的全局主题混入相似度度量的推荐中，从而对推荐结果产生了影响。而基于LT模型的推荐能够利用局部主题更好地刻画旅游目的地在特色主题活动，从而得到的结果与真实结果的相似度一致性较好。相比基于LT模型的推荐算法，基于LTTE模型的推荐结果略有提升，原因在于除了考虑旅游目的地之间的相似度之外，基于群体智慧，融入旅游场景知识图谱中的边属性值，即转移概率和情感差值，分别从旅游目的地的热度和满意度两方面修正推荐结果，可见本文提出的基于旅游场景知识图谱的LTTE模型推荐算法效果更佳。
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user: 6. 结论 本文提出基于贝叶斯网络的语义网知识表示模型，基于游记抽取旅游目的地、旅游路线及旅游情感知识，最后构建旅游场景知识图谱并基于该图谱进行旅游目的地的推荐应用。实验表明本文基于游记所构建的旅游场景知识图谱能够在推荐应用中达到较好的效果。未来可进一步考虑旅游路线出现闭环的情况，以及融入用户兴趣特征进行推荐应用。
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user: 摘 要 为了探究皱纹盘鲍对急性低温的耐受性，本文选取了南方、北方越冬后的一龄和二龄鲍(爱莲湾原种鲍、生产鲍和长岛野生鲍)采用骤变降温的方式从16℃瞬时降温至0℃，测量其在实验前后的死亡率、个体湿重和体成分(总糖、粗脂肪和粗蛋白)等参数，分析比较实验前后不同处理间皱纹盘鲍的差异。结果显示：北方越冬一龄鲍和二龄鲍的死亡率(平均值84.44%、82.09%)均显著低于南方越冬的一龄和二龄鲍的死亡率(平均值96.11%、91.73%，P < 0.05)，同一越冬方式的一龄鲍的死亡率高于二龄鲍，但差异不显著；同一越冬方式、同一龄期的爱莲湾原种鲍的死亡率均显著低于其他处理组(P < 0.05)。实验前后各处理皱纹盘鲍的个体湿重均降低，但差异不显著。在骤变降温前后，鲍体内的总糖和粗蛋白含量均呈降低的趋势，粗脂肪呈升高的趋势，但实验前后各处理间差异不显著。结论：在16℃骤变降温至0℃的条件下，北方越冬的二龄鲍更具有耐低温优势，骤变降温至0℃的急性低温条件下鲍其总糖、粗蛋白和粗脂肪含量变化不明显；相较于生产鲍和长岛野生鲍，爱莲湾原种鲍的耐急性低温能力更强。 关键词 :皱纹盘鲍，越冬，龄期，品系，死亡率，体成分 Copyright © 2020 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/
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user: 1. 引言 温度变化是影响海洋生物生理生化活动的重要因素 [ 1 ]。自然界通常存在两种水温变化，一种是长期缓慢温度变化(季节交替)和急性温度变化(如潮汐带、急剧升降温、洋流异常等) [ 2 ] [ 3 ]。温度变化特别是温度急剧变化对贝类生理生化活动有一定的影响。周玮等 [ 4 ] 研究发现跳跃型水温变化与扇贝死亡有关，徐东等 [ 5 ] 研究发现温度骤变对扇贝的影响大于温度缓慢变化。温度急剧变化会影响贝类的免疫和抗病能力，使贝类因为免疫抑制而死亡 [ 6 ]。随着全球气候变暖，极端温度变化常有发生，使贝类在养殖和运输中受到一定程度的损失。皱纹盘鲍(Haliotis discus hannai)是一种我国鲍科种种重要的经济种，是重要的珍贵海产品增养殖种，具有很高的营养和保健价值 [ 7 ] [ 8 ]。前人研究发现南方养殖会影响鲍的温度耐受性 [ 9 ]。在南北接力的养殖模式下，北方鲍运往南方过程中运输是非常重要的中间环节，生产中通常采用加冰块或冰袋降低环境温度，这一过程中可能造成温度骤降，对鲍的生理生化活动产生影响。对于不同越冬模式、不同龄期和不同品系的皱纹盘鲍对急性温度变化的影响尚未见报道。本研究以爱莲湾原种鲍、长岛野生鲍和生产鲍作为材料，通过温度骤变处理，比较低温处理前后、不同越冬模式、不同龄期和不同品系的鲍存活率和体成分的差异，为发掘和培育耐低温性状的优良鲍品种提供理论支持，为鲍养殖产业提供基础数据。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 试验材料 实验时间为2019年5~6月，实验用皱纹盘鲍均取自威海长青海洋科技股份有限公司，编号为BD、SC、CD，分别为爱莲湾原种鲍、生产鲍和长岛野生鲍。暂养在水温为16℃的低温育种实验室水槽内，每天下午投喂适量新鲜海带，水槽内放置瓦片供鲍附着，暂养1周后用于实验。选取生长健康、大小均一的皱纹盘鲍用于实验，本实验中分别选用南北方越冬的BD、SC一龄鲍(各150头)和二龄鲍、CD一龄鲍(各150头)作为实验材料。 2.2. 温度处理 本实验选用的低温胁迫温度为0℃，采用骤变的降温方式。温度骤变处理是从16℃的海水立即转入0℃的海水中。每个处理设3个平行试验，每个平行试验50个重复。每天统计鲍的死亡数量。 2.3. 体成分测定 本实验中选取16℃暂养7 d (开始降温前)和0℃维持3 d两个时间点检测鲍的体成分含量。 测定体成分前将鲍饥饿处理24 h。饥饿处理后取下壳以外的全组织，冷冻干燥，磨粉后放置于干燥器中。干重的测定采用恒温干燥法(105℃) (GB5009.3-2010)，总糖的测定采用硫酸苯酚法 [ 10 ]，粗蛋白的测定采用凯氏定氮法 [ 11 ]，粗脂肪的测定采用索氏抽提法 [ 12 ]。用游标卡尺测量鲍的壳长(精确度为0.01 mm)，珠宝秤称量个重(精确度为0.01 g)。 2.4. 数据处理与分析 实验数据运用统计分析软件SPSS 25.0进行单因素方差分析(one way ANOVA)和T检验，P < 0.05代表差异显著。用SigmaPlot 12.5作图。
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user: 3. 结果与分析 不同品系皱纹盘鲍在实验前后的个体湿重和干重比较见表1。骤变降温至0℃并且维持3天后，各组处理下皱纹盘鲍的湿重均降低。实验室后北方越冬鲍的个体湿重(实验前平均值，实验后平均值)均显著低于南方鲍的个体湿重。如表1所示，北方越冬的BD、SC、CD一龄鲍死亡率在80.00%~88.33%之间，平均值为84.44%，二龄鲍的死亡率在75.00%~86.27%，平均值为82.09%；南方越冬的BD、SC、CD一龄鲍死亡率在91.67%~100%之间，平均值为96.11%，二龄鲍死亡率在90.00%~95%之间，平均值为91.73%。同一品系、同一龄期的北方越冬鲍死亡率均显著高于南方越冬鲍；同一越冬模式、同一品系的一龄鲍死亡率显著高于二龄鲍；同一越冬模式、同一龄期的BD死亡率显著低于其他处理。 Table 1 Comparison of the weight and dry body weights and mortality rates of different lines of abalone 品系 Line 初始壳长 Initial shell length 结束壳长 Finial shell length 初始个重(g) Initial body weight (g) 结束个重(g) Finial body weight (g) 死亡率(%) Mortality (%) BD1北 36.94 ± 3.22a 35.26 ± 2.88a 5.14 ± 1.38a 5.01 ± 1.42a 80.00 ± 4.91b BD1南 54.71 ± 2.68b 52.27 ± 3.42b 15.34 ± 2.47b 14.94 ± 1.98b 91.67 ± 4.76de SC1北 34.80 ± 2.72a 33.04 ± 2.94a 5.08 ± 1.94a 4.82 ± 1.77a 85.00 ± 2.67c SC1南 52.40 ± 4.73b 50.81 ± 3.96b 15.28 ± 2.99b 14.63 ± 2.45b 100f CD1北 35.02 ± 3.31a 33.98 ± 2.89a 5.12 ± 1.45a 4.96 ± 1.62a 88.33 ± 1.21cd CD1南 53.31 ± 3.66b 51.11 ± 4.26b 15.07 ± 3.43b 14.88 ± 2.80b 96.67 ± 0.88f BD2北 72.80 ± 3.38e 70.83 ± 3.50e 48.33 ± 5.41g 47.51 ± 4.38f 75.00 ± 3.00a BD2南 82.37 ± 3.28f 79.66 ± 3.81f 52.09 ± 4.85g 49.17 ± 4.72g 90.00 ± 2.00cde SC2北 59.89 ± 5.10c 57.44 ± 4.53c 19.38 ± 3.84c 18.12 ± 3.07c 85.00 ± 3.00c SC2南 67.10 ± 4.31d 65.07 ± 4.01d 35.47 ± 4.79e 34.73 ± 4.33d 95.00 ± 3.00ef CD2北 65.48 ± 4.14d 63.33 ± 4.00d 32.64 ± 3.56d 31.89 ± 3.81d 86.27 ± 2.00c CD2北 75.09 ± 4.83e 72.85 ± 4.23e 40.13 ± 4.28f 38.96 ± 3.99e 90.20 ± 1.56cde 表1. 不同品系皱纹盘鲍的个体湿重、干重和死亡率比较 注：BD1北中各字符分别代表皱纹盘鲍种类、龄期和越冬模式，BD、SC和CD分别代表爱莲湾原种鲍、生产鲍和长岛野生鲍，下同。不同小写字母表示同一生长参数各处理组间的差异显著，P < 0.05。 图1. 不同品系皱纹盘鲍总糖含量变化 Table 2 Difference analysis of total sugar components of abalone 时间 Time BD1北 BD1南 SC1北 SC1南 CD1北 CD1南 BD2北 BD2南 SC2北 SC2南 CD2北 CD2南 初始 aA bcA aA cdA aA cdA bA dA bcA dA bcA dA 结束 aA gA aA gA aA fgA dA gA bA eA cA efA 表2. 各处理组鲍总糖含量的差异比较 注：不同小写字母表示同一处理时间下不同品系鲍总糖含量的差异显著，P < 0.05，不同大写字母表示同一品系鲍不同处理时间总糖含量的差异显著，P < 0.05。下同。 骤变降温后，鲍体内总糖含量(见图1)均呈降低趋势，但差异不显著(见表2)。骤变降温前后北方越冬鲍体内总糖含量(一龄鲍平均值9.86%、二龄鲍平均值20.01%)均显著低于南方越冬鲍(一龄鲍平均值平均值21.03%、二龄鲍平均值22.87%)，各品系间差异均不显著。同一品系、同一越冬方式的二龄鲍体内总糖含量显著高于一龄鲍。 图2. 不同品系鲍粗脂肪含量变化 Table 3 Difference analysis of the differences in crude lipid content of abalone 时间 Time BD1北 BD1南 SC1北 SC1南 CD1北 CD1南 BD2北 BD2南 SC2北 SC2南 CD2北 CD2南 初始 bcA bcA abA cA abA abcA abcA dA abA aA abcA abcA 结束 cdA eA aA bcdA aA abcA dA eA aA aA abA abcdA 表3. 各处理组鲍粗脂肪含量的差异比较 骤变降温条件下，鲍体内粗脂肪含量(见图2)整体呈升高的趋势。如表3所示，北方越冬鲍体内粗脂肪含量较南方越冬鲍低，但差异不显著。同一品系、同一越冬方式的一龄鲍和二龄鲍体内粗脂肪含量差异不大。 图3. 不同品系鲍粗蛋白含量变化 Table 4 Difference analysis of the differences in crude protein content of abalone 时间 Time BD1北 BD1南 SC1北 SC1南 CD1北 CD1南 BD2北 BD2南 SC2北 SC2南 CD2北 CD2南 初始 aA abA aA abA aA abA abA abA abA aA abA aA 结束 bA aA bA aA bA aA aA aA aA aA aA aA 表4. 各处理组鲍粗蛋白含量的差异比较 从图3可以看出，骤变降温后鲍体内粗蛋白含量均呈降低趋势。降温前各处理间粗蛋白含量差异均不显著(见表4)。骤变降温后，同一品系的北方越冬一龄鲍体内粗蛋白含量显著高于南方越冬的一龄鲍，但二龄鲍各处理间粗蛋白含量差异均不显著。
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user: 4. 讨论 温度对贝类生理生化活动的影响已有不少前人进行了研究 [ 13 ]，主要集中在摄食、生长、代谢和免疫等方面 [ 14 ]。温度变化，特别是温度急剧变化对贝类的影响也有不少学者进行了探究 [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ]。徐东等 [ 5 ] 研究发现温度变化影响虾夷扇贝的耗氧率和排氨率，并且温度骤变组与温度缓变组存在显著差异。姜宏波等 [ 18 ] 发现菲律宾蛤仔在温度突变的条件下需要消耗更多的氧气。姜娓娓等 [ 19 ] 研究发现温度骤变处理下皱纹盘鲍的O/N比显著低于温度缓变处理。前人的研究主要集中在骤变高温对贝类生理生化活动的影响，以探究其夏季死亡率高的原因。目前尚未发现有人探究急性低温对不同越冬模式鲍生理生化活动的影响。本实验所用鲍取自山东威海附近海域，该地区冬季最低水温通常低于−1℃ [ 20 ] [ 21 ]。本实验中0℃的急性低温正好模拟了自然界的冬季急性低温。根据2018~2019年桑沟湾表层海水温度的监测结果，冬季表层海水最低温为1.6℃(数据正在整理中，未发表)。因此本实验拟采用0℃作为低温胁迫温度。实验结果表明在骤变降温至0℃的条件下，北方越冬鲍的存活率显著高于南方越冬鲍。本实验所用北方越冬鲍是冬季在北方海上养殖并且经历过冬季的低温条件，而实验所用南方越冬鲍是11月从北方转移至南方海上进行越冬，并未经历过冬季较低的温度。推测造成这种0℃下死亡率的差异可能与皱纹盘鲍养殖环境的温度范围有关。有研究发现连续多代南方养殖会提高皱纹盘鲍生长的适温范围[ 9 ]。造成这种差异的具体机制还有待进一步研究。 本实验过程中观察发现皱纹盘鲍放置于0℃的海水中基本处于麻木状态，对外界环境刺激反应较迟钝，并且所有处理组在经过0℃的急性低温处理3 d后死亡率均高于75%，个别处理组全部死亡，这一结果说明皱纹盘鲍不能耐受较长时间的急性低温度刺激。另外，本实验测得的各处理组间体成分差异不显著，这也可能与本实验设置的0℃环境有关。虽然前人研究发现贝类经过骤变降温其耗氧率和排氨率以及脂肪和碳水化合物代谢会降低 [ 5 ] [ 19 ]，但前人研究的低温并非急性低温，而是贝类能正常活动的相对低温(4℃及以上温度)，贝类较低温度下能够有机会对低温胁迫作出生理响应以应对温度骤变对其造成的损伤，而本研究中皱纹盘鲍失去了活动能力，其个体湿重、总糖和粗蛋白含量均呈降低趋势，说明急性温度下皱纹盘鲍通过调控自身生理生化活动等对急性低温作出了相应，但却抵御不了较长时间的急性低温而导致死亡。这很可能与低温降低了细胞免疫活性，降低了代谢水平和抑制了蛋白质活性有关 [ 6 ]。关于急性低温对皱纹盘鲍生理生活活动的影响的作用机制还有待进一步探究。
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user: 摘 要 针对单一模型对混沌时间序列预测能力不足的问题，本文将混沌线性回归模型和Elman神经网络模型相结合，设计一种组合预测模型，并将其应用于Lorenz混沌时间序列。首先建立混沌线性回归模型，然后建立Elman神经网络模型，最后建立基于加权算术平均算子的混沌线性回归模型和Elman神经网络的组合预测模型。通过Lorenz混沌时间序列检验了组合模型在实际预测中的有效性。仿真实验表明，组合预测模型在预测精度方面明显优于这两个单项预测模型，验证了本文提出的组合模型具有良好的预测效能。 关键词 :混沌时间序列，混沌线性回归模型，Elman神经网络模型，组合预测模型 Copyright © 2020 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/
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user: 1. 引言 混沌时间序列预测在气象预测 [ 1 ] 、水利预测 [ 2 ] 、通信 [ 3 ] 等方面应用广泛。近年来，国内外学者提出了许多混沌预测模型，如：混沌线性回归模型、神经网络、支持向量机和局部多项式模型等。易锦燕 [ 4 ] (2015)将混沌时间序列线性回归模型应用于供应链的绩效预测。贺坤 [ 5 ] (2018)提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和遗传算法(GA)优化的神经网络(BP)的预测模型。崔万照 [ 6 ] (2004)建立了混沌时间序列的支持向量机预测模型。周永道 [ 7 ] (2007)把混沌时间序列构造为一组序列对，然后用多元局部多项式方法来预测其序列。这些学者的研究都有一定的参考性，但单个预测模型都有自身的特点和应用局限性，所以反应数据信息存在一定差异，使用单个模型进行预测都难免丢失部分数据信息。 由于单个预测模型自身的缺点及局限性，采用单个预测模型相结合的组合预测模型 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]，越来越成为研究发展的需要。在组合预测方面，谢朋朋 [ 11 ] (2015)研究基于线性回归预测模型和灰色模型GM (1，1)的变权组合预测模型。俞凯加 [ 12 ] (2015)利用ARIMA时间序列模型和BP神经网络模型的组合预测模型获得大坝变形的预测。刘伟军 [ 13 ] (2015)提出混沌SVM与BP神经网络组合预测模型用于工程造价指数预测。本文结合混沌线性回归模型和Elman神经网络模型，通过加权算术平均算子进行组合，构建一种新型预测模型，用于Lorenz混沌时间序列 [ 14 ] 预测研究。本文的组合预测模型，不仅有线性模型，还有非线性模型，将线性模型和非线性模型进行组合，使得该组合预测模型能够有效的预测混沌时间序列，预测精度高，且预测精度明显优于单个混沌线性回归模型和Elman神经网络模型。
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user: 2. 理论模型设计 2.1. 混沌线性回归模型 建立混沌线性回归模型的步骤如下：第一步对混沌时间序列进行相空间重构 [ 15 ]，第二步根据重构的相空间建立线性回归模型。 2.1.1. 相空间重构 对于混沌时间序列 { y ( t ) ， t = 1 ， 2 ， ⋯ ， Γ } ，其在重构相空间中的某一相点可以表示为： Y ( t ) = ( y ( t ) ， y ( t − τ ) ， ⋯ ， y ( t − ( m − 1 ) τ ) ) ，其中， t = n 1 ， n 1 + 1 ， ⋯ ， Γ ， n 1 = 1 + ( m − 1 ) τ 。Takens定理指出，对于重构后的相空间轨迹中的每一点，存在光滑映射 f : R m → R ，使得： y ( t + 1 ) = f ( Y ( t ) ) ，其中 t = n 1 ， n 1 + 1 ， ⋯ ， Γ − 1 。若能求出f或者找到f的近似映射 f ^ ，便可对下一个数据点 y ( t + 1 ) 进行预测。本文采用互信息函数法 [ 16 ] 求解延迟时间 τ ，采用Cao [ 17 ] 的方法求解嵌入维数m。 2.1.2. 线性回归模型 重构相空间之后建立混沌时间序列 y ( t ) 的线性回归模型来近似映射f： y ( t + 1 ) ≈ f ( Y ( t ) ) (1) f ( Y ( t ) ) = Y β + ε (2) 其中： y ( t + 1 ) = [ y ( n 1 + 1 ) y ( n 2 + 1 ) ⋮ y ( Γ ) ] ， β = [ β 0 β 1 ⋮ β m ] ， Y = [ 1 y ( n 1 ) y ( n 1 − τ ) ⋯ y ( n 1 − ( m − 1 ) τ ) 1 y ( n 2 ) y ( n 2 − τ ) ⋯ y ( n 2 − ( m − 1 ) τ ) ⋮ ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ 1 y ( Γ − 1 ) y ( Γ − 1 − τ ) ⋯ y ( Γ − 1 − ( m − 1 ) τ ) ] ， ε ~ N ( 0 ， σ 2 ) 。 由最小二乘理论推导出： β ^ = ( Y T Y ) − 1 ( Y T y ( t + 1 ) ) (3) 利用混沌时间序列的混沌特性，对混沌时间序列相空间重构，再结合线性回归模型建立混沌线性回归模型。该模型对混沌时间序列具有较高的预测精度。 2.2. Elman神经网络模型 Elman神经网络是一种典型的动态递归神经网络，它是在BP网络结构基础上，在隐含层增加一个承接层，作为一步延时算子，从而使系统具有适应时变性的能力。因此，考虑混沌时间序列的动态特点，尝试使用Elman神经网络对混沌时间序列进行预测。 2.2.1. Elman神经网络结构 Elman神经网络分为四层：输入层、隐藏层、承接层和输出层，如图1所示。输入层、隐藏层、输出层的连接类似前馈网络，其连接权可以学习修正。承接层从隐藏层接收反馈信息，每一个隐藏层节点都要一个与之对应的承接层节点连接。承接层的作用是通过连接记忆将上一个时刻的隐藏层的输出，连同当前时刻的网络输入一起作为隐藏层的输入。这种反馈方式使网络对历史状态的数据具有敏感性，增加了网络本身处理动态信息的能力，从而达到动态建模的目的 [ 18 ] [ 19 ]。这种反馈方式可以很好的体现混沌时间序列的动态过程。 图1. Elman神经网络结构图 2.2.2. Elman神经网络学习过程 Elman神经网络的输入矢量为Y(t)，输出矢量为 y ( t + 1 ) ，隐藏层输出矢量为X(t)，承接层输出矢量为Xc(t)，则Elman神经网络输入输出关系为： X ( t ) = f ( w 1 ⋅ X c ( t ) + w 2 ⋅ Y ( t − 1 ) ) (4) X c ( t ) = X ( t − 1 ) (5) y ( t + 1 ) = g ( w 3 ⋅ X ( t ) ) (6) 其中w1，w2，w3，分别表示承接层到隐藏层、输入层到隐藏层、隐藏层到输出层的连接权值； f ( • ) 和 g ( • ) 分别为隐藏层和输出层神经元的传递函数。Elman神经网络采用BP算法进行权值修正，学习损失函数采用误差平方和函数： E ( w ) = ∑ t = n 1 Γ − 1 ( y t + 1 ( w ) − y ^ t + 1 ( w ) ) 2 (7) 其中 y ^ t + 1 ( w ) 为混沌时间序列的预测值。Elman神经网络模型体现了混沌时间序列的动态过程，因此该模型对混沌时间序列具有较高的预测精度。 2.3. 组合预测模型 组合预测模型的普遍形式为单个预测模型的加权平均，因此组合预测模型的重点在于加权系数的确定。对于混沌时间序列预测问题，采集到的历史数据为 y ( t + 1 ) 向量。采用混沌线性回归模型和Elman神 经网络模型进行预测，得到2个预测模型 { ϕ 1 ， ϕ 2 } ，其在t时刻的预测值分别为 { ϕ 1 ( t ) ， ϕ 2 ( t ) } 。设权重向量 W = ( W 1 ， W 2 ) 为组合预测模型的组合加权权重，且满足 W 1 + W 2 = 1 。本文的组合预测模型为： ψ t = W 1 ϕ 1 ( t ) + W 2 ϕ 2 ( t ) (8) 用均方误差作为目标函数 [ 20 ] [ 21 ]，能够有效避免正负抵消的情况，求出的权重能够提高组合模型的预测效果。权重向量的分量取值范围为0到1，且分量求和等于1，所以本文可假设 W 1 = λ ， W 2 = 1 − λ 。根据实际情况，可考虑 λ 为0到1步长为0.1之间的数。然后遍历 λ ，选取使得目标函数达到最小的数作为最终的 λ 。该组合预测模型同时包含了线性模型和非线性模型的特点，因此该模型对混沌时间序列具有很好的预测精度。
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user: 3. 仿真实验结果及分析 3.1. Lorenz系统下实验条件说明 本文主要验证组合预测模型在预测精度方面的性能，进行三个仿真实验。以Lorenz系统生成的序列作为实验的混沌时间序列。预测精度采用均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAD)和均方根误差(RMSE) 3个指标 [ 22 ] [ 23 ] 来衡量。均方误差衡量真实值与预测值的差异程度，平均绝对误差是所有单个观测值与预测值的偏差的绝对值的平均，均方根误差是均方误差的算术平方根。 y ( t ) 为真实值， y ^ ( t ) 为组合预测模型的预测值，n表示数量。3个指标计算公式如下： MSE = 1 n ∑ t = 1 n ( y ( t ) − y ^ ( t ) ) 2 (9) MAD = 1 n ∑ t = 1 n | y ( t ) − y ^ ( t ) | (10) RMSE = 1 n ∑ t = 1 n ( y ( t ) − y ^ ( t ) ) 2 (11) Lorenz系统生成混沌时间序列，Lorenz系统迭代方程如下： { η ^ = σ ( y − η ) y ^ = − η z + r η − y z ^ = η y − b z (12) 其中 η ， y ， z 为时间函数，该系统在Lorenz先生给出的典型参数下的显式(Runge-Kutta)数值解具有混沌效应，典型参数 σ = 10 ， b = 8 / 3 ， r = 28 。假定初始条件 η = 1 ， y = 1 ， z = 1 ，采样时间 t = 0.01 秒，产生10，000个数据点，取其中的第一分量 η 作为混沌时间序列 y ( t ) ，选取4000个连续序列作为采样数据。采用复自相关法和Cao的方法确定出 y ( t ) 的延迟时间 τ = 7 ，嵌入维数 m = 6 。 3.2. 混沌线性回归模型效果评估 采用Lorenz系统生成混沌时间序列作为历史数据。为了在预测精度上对比验证本文提出的组合预测模型性能，用混沌线性回归模型和Elman神经网络模型的预测结果作对比。 图2. 混沌线性回归模型预测结果。(a) 预测曲线；(b) 误差曲线 图2(a)代表3964个观测数据在混沌线性回归模型下的预测曲线，从图中可以看出，红色虚线的预测曲线很好的拟合了黑色的实际曲线，均方误差MSE为0.5680。图2(b)观测数据的预测误差曲线，从图中可以看出，各点的预测误差集中在零点附近波动，说明混沌线性回归模型的预测误差较小。 3.3. Elman神经网络模型效果评估 Elman神经网络采用的是BP算法 [ 24 ] [ 25 ] 进去权值修正，所以需要先对混沌时间序列归一化处理，然后对预测的数据反归一化作为最终的预测值。本来Elman网络的输入层数为6，隐藏层数为3，承接层数为3，输出层数为1。 图3. Elman神经网络模型预测结果。(a) 预测曲线；(b) 误差曲线 图3(a)代表3964个观测数据在Elman神经网络模型下的预测曲线，从图中可以看出，红色虚线的预测曲线很好的拟合了黑色的实际曲线，均方误差MSE为0.7731。图3(b)观测数据的预测误差曲线，从图中可以看出，各点的预测误差集中在零点附近波动，说明Elman神经网络模型的预测误差较小。 3.4. 组合预测模型效果评估 对比混沌线性回归模型和Elman神经网络模型的预测结果可知，两种方法对混沌时间序列的预测存在一定差异。为了有效整合这两种预测方法的优点，将两种方法通过加权算术平均算子进行组合，得到新的组合预测模型。计算得到混沌线性回归模型和Elman神经网络模型的权值为0.53和0.47。 图4. 组合预测模型预测结果。(a) 预测曲线；(b) 误差曲线 图4(a)代表3964个观测数据在组合预测模型下的预测曲线，从图中可以看出，红色虚线的预测曲线很好的拟合了黑色的实际曲线，均方误差MSE为0.4644。图4(b)观测数据的预测误差曲线，从图中可以看出，各点的预测误差集中在零点附近波动，说明组合预测模型的预测误差较小。 3.5. 单个模型与组合预测模型效果对比 为了在预测精度和稳定性上对比验证组合预测模型的性能，在相同的实验条件下，分别采用混沌线性回归模型、Elman神经网络模型和组合预测模型对Lorenz时间序列进行单步预测，统计得到均方误差MSE，平均绝对误差MAD，均方根误差RMSE。表1给出了不同模型对Lorenz混沌时间序列的预测结果。 Table 1 Comparison of different prediction model 指标模型 MSE MAD RMSE 混沌线性回归模型 0.5680 0.6035 0.75367 Elman神经网络模型 0.7731 0.6919 0.8792 组合预测模型 0.4644 0.5405 0.6815 表1. 不同预测模型比较 从表1可以看出，组合预测模型的MSE、MAD、RMSE均明显小于单个模型，在预测精度和稳定性方面，组合预测模型具有明显的优势。虽然组合预测模型运行的时间相比于单个模型长，但都来可接受范围。总体看来，在混沌时间序列预测中，组合预测模型在预测精度和稳定性上更具有优势。
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user: 4. 结论 单个预测模型由于自身条件的限制，对混沌时间序列进行预测时，由于不能完全利用数据信息而影响预测效果。通过一定方式对单个模型进行组合，得到新的组合预测模型能够提高预测精度。本文设计了一种由混沌线性回归模型和Elman神经网络模型相结合的组合预测模型，并通过Lorenz混沌时间序列验证了这种预测方法的有效性。这种组合预测模型在预测精度和稳定性上优于这两个单个模型，以MSE、MAD、RMSE这3个指标说明了，本文提出的组合预测模型在Lorenz混沌时间序列的有效性。因此可将本文方法推广运用到混沌保密通信、海杂波处理、生物医学等领域。
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user: 摘 要 目的：深化核医学医师对多原发癌的认识，提升对分化型甲状腺癌患者胸部结节的重视度。方法：全程记录1例病理结果明确的双原发性甲状腺乳头状癌肺腺癌病例的诊治过程，查阅相关文献资料，整理、总结处置方法。结果：对于分化型甲状腺癌合并肺部结节的患者，根据目前已有的检查手段，若不能完全排除转移灶的肺部结节，这类患者需要更加勤勉地进行观察、随访。结论：核医学医师在临床工作中应充分认识多原发癌存在的可能性，采用多种检查方法提高患者肺部结节早期诊断率，不能盲目给予131-碘治疗。 关键词 :多原发性，分化型甲状腺癌，肺癌 Copyright © 2020 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/
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user: 1. 引言 多原发癌(multiple primary carcinoma，MPC)是指人体的同一器官、成对器官，同一系统不同部位、不同系统的器官发生两个或两个以上彼此无关系的原发癌，也称重复癌 [ 1 ] [ 2 ]。随着近年甲状腺癌的发病率增高，胸部CT的普及应用，检查出分化型甲状腺癌合并肺部结节患者增多，在131-碘治疗之前若能明确患者肺部结节性质，将对治疗方案的选择提供依据。本病例报道了1例经病理最终确诊的双原发性甲状腺乳头状癌肺腺癌，旨在加深核医学医师对分化型甲状腺癌患者肺部结节的重视度。
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user: 2. 临床病例资料 患者女，63岁。因“糖尿病”于当地医院住院期间行甲状腺彩超：甲状腺右侧叶可见数个低弱回声，最大约3.5 mm × 2.5 mm，甲状腺左侧叶下份可见一低弱回声，大小约6.2 mm × 3.8 mm，界清，形态规则，内可见点状强回声，峡部可见一大小约5.9 mm × 4.5 mm偏低回声，颈部淋巴结：双侧颈部可见数个淋巴结回声，界清，形态规则，最大约13.4 mm × 3.3 mm (右)，16.4 mm × 7.4 mm (左)。CDFI：可见点状血流信号。既往体健，无吸烟、饮酒史。完善相关检查，2017年11月17日于当地医院行“甲状腺左右叶改良Micolli术 + 双侧喉返神经探查术”，术后病理结果：左侧甲状腺乳头状癌，癌结节约0.6 cm (图1)。右侧甲状腺结节性甲状腺肿。颈部中央区淋巴结6枚未见癌转移。2018年1月，患者为行131-碘治疗停服左甲状腺素1月，于我科就诊，完善相关检查：游离三碘甲状腺原氨酸FT 3 1.58 pmol/L，游离甲状腺素FT 4 4.04 pmol/L，促甲状腺激素TSH 129.341 mIU/L；甲状腺球蛋白抗体aTG < 15.0 U/mL；甲状腺球蛋白Tg 7.40 ng/mL；24 h吸131碘率：6.46%；心胸CT：1) 左肺上叶散在磨玻璃样小结节灶，大者长径约0.8 cm，右肺上叶一枚磨玻璃结节影，不除外转移，宜随诊复查。分期：T1aN0Mx。诊断剂量131-碘显像：颈部甲状腺床区可见异常放射性摄取增高影，余部位未见异常放射性摄取影。复查甲状腺球蛋白Tg 8.41 ng/mL。2018年1月18日给予治疗剂量131-碘(150 mci)清甲兼清灶治疗。5天后行治疗剂量131-碘显像：颈部甲状腺床区可见异常放射性摄取增高影，余部位未见异常放射性摄取影。2018年7月，患者于我院门诊复查心胸CT平扫：双肺上叶磨玻璃小结节影，左侧大者长径约0.8 cm，与前次比较变化不明显，建议随诊复查。2018年9月，患者因“咳嗽、咳痰1月”，当地医院行心胸CT平扫：肺部炎症、左上肺占位。为求进一步诊治，患者遂于我院胸外科住院，完善相关检查，心胸CT平扫：1) 双肺上叶散在磨玻璃小结节影，左侧大者长径约0.8 cm，与既往系列CT片比较无明显变化。2) 双侧胸膜增厚。因患者及家属强烈要求手术治疗，考虑病灶较小，术前行CT病灶穿刺定位(图2)，CT示左上肺磨玻璃小结节影，长径约0.8 cm，密度均匀，边界清楚。2018年9月11日行“胸腔镜下左上肺占位楔形切除、胸膜粘连松解、胸腔闭式引流术”，置入胸腔镜及操作器械探查见：左肺与胸壁少部分粘连，左上肺后段有一钢丝穿刺固定点，其它未见明确异常；胸腔镜下分离粘连，用腔镜直线型切割吻合器钉匣楔形较大范围切除左上肺钢丝穿刺固定点周围肺组织，取出切除肺组织，切开可见一结节样组织；术后病理结果：“左上肺”微小浸润性腺癌(贴壁型 + 乳头型) (图3)。 图1. 甲状腺乳头状癌病理图片HE 4 × 10 (外院) 图2. 胸部CT病灶穿刺定位图像 图3. 肺腺癌病理图(HE10 × 20)
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user: 3. 讨论 多原发癌诊断标准目前多采用1932年WARREN和GATES [ 3 ] 提出的标准：1) 每一肿瘤均证实为恶性；2) 具有不同的组织类型；3) 必须排除转移或复发肿瘤 [ 4 ]。多原发癌发病率差异很大，国外报告癌症患者中多原发癌的发病率为0.73%~11.7% [ 4 ] [ 5 ]，国内约2.67% [ 4 ] [ 6 ]，近年来多原发癌发病率不断上升 [ 7 ] [ 8 ]。其发病原因可能与不良生活习惯、饮食 [ 9 ]，基因突变 [ 10 ]，年龄的增长，人体免疫水平的降低，肿瘤免疫，合并代谢综合征以及一些医源性因素，如放化疗等有关 [ 4 ] [ 11 ]。 本案例报道回顾了1例双原发性甲状腺乳头状癌、肺腺癌患者肺部结节的随诊及处治情况，学习重点在于增强核医学医师对分化型甲状腺癌患者肺部结节的重视度。随着高分辨率CT与低剂量CT用于体检，很多肺原位癌、肺微浸润癌被发现，对于有肿瘤病史的患者，我们更应重视患者肺部结节的情况。研究显示 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ]，分化型甲状腺癌患者肿瘤发生肺部转移的概率为3%~23%，且有逐年上升趋势，早期发现肺转移并给予有效干预，可显著提高患者的十年生存率 [ 14 ]。甲状腺癌的肺转移通常引起两肺微结节样或粟粒样改变 [ 15 ]。转移灶多为圆形或椭圆形实性结节，大多边缘光滑 [ 16 ]。 但少数分化型甲状腺癌患者肺部结节的性质，仅仅依靠CT较难判断，尚需结合血清Tg、TgAb水平、131-碘显像、PET/CT显像等检查诊断。少数分化型甲状腺癌患者肺部结节性质判断较为困难，可能跟以下因素有关：1) 肺部是分化型甲状腺癌最容易转移的部位，当转移病灶较小、孤立病灶或者病灶出现失分化时，结节有可能不摄取或较少摄取131-碘，致使131-碘显像呈阴性，若此时患者血清Tg水平较低(在无TgAb干扰的情况下)，临床医生可能较少考虑类似病灶为转移灶。但有文献报道 [ 17 ] 类似的病例在PET/CT上呈高代谢，病理最终确诊为甲状腺癌转移灶；2) 患者检查出肺结节时间较短，以往未行肺部CT等相关检查，无法对结节数目、大小、形态、结节边缘、结节–肺界面、密度、结构等因子进行比较 [ 18 ]。3) 少数患者有甲状腺癌转移病灶与原发性肺癌同时存在的可能性 [ 19 ] [ 20 ]，Ordóñez NG [ 21 ] 研究发现，肺腺癌和肺部转移性甲状腺乳头状癌有时可出现相似的组织学结构及生物学行为 [ 22 ]，有时原发灶很难与转移灶相鉴别 [ 23 ]。4) 患者肺部存在多个结节时，不除外结节性质不一致的可能性。 根据目前已有的检查手段，若不能完全排除转移灶的肺部结节，需定期复查血清Tg、TgAb，胸部CT，必要时行131-碘显像、PET/CT显像等检查协助诊断。对于其它难以定性的肺结节，可以推荐其进行随访观察，具体的随访原则参照Fleischner学会2005年推出肺实性结节处理指南 [ 24 ]，2012年推出的肺内亚实性结节的推荐处理意见 [ 25 ]。核医学临床医师在临床工作中应充分认识多原发性癌存在的可能性，在无法判断肺部结节性质时，切不可盲目按转移病灶给予131-碘治疗。
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user: 摘 要 急性心肌梗死(acute myocardial infarction， AMI)所致的心源性休克( cardiogenic shock， CS)是心梗患者主要死亡因素之一，其中主要的发病机制为急性心肌梗死后引起急性左右心衰竭、周围血管阻力改变、重要器官供血不足，引发炎性反应，最终多器官功能衰竭。临床治疗中，早期稳定血流动力学、行血运重建是心源性休克的主要治疗方式。 关键词 :急性心肌梗死，心源性休克，药物治疗 Copyright © 2020 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/
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user: 1. 急性心肌梗死与心源性休克 1) 急性心肌梗死：是指心肌细胞急性缺血坏死，通常是在冠脉原有病变基础上，冠脉供血突然减少甚至中断，相应心肌细胞长时间缺血缺氧坏死 [ 1 ]，大多引起心脏泵功能障碍。 2) 心源性休克定义：是指由于心脏收缩功能明显减退，最终导致心输出量极度减少引起重要脏器灌注不足的一组临床综合征。是心脏泵功能衰竭终末期的表现，由于心脏泵血能力锐减，无法保证最低限度的心排量，导致血压降低，重要脏器严重缺血缺氧、酸碱平衡失调、电解质紊乱、微循环障碍，最终多器官功能受损，甚至衰竭。最常见、最重要引起心源性休克的病因是急性心肌梗死。 3) 心源性休克的诊断标准： ① 有严重基础心脏病(广泛心肌梗死、心肌炎、心包填塞，恶性心律失常，严重机械瓣功能障碍等)。② 休克的临床表现：收缩压 ≤ 90 mmHg或者平均动脉压 ≤ 60 mmHg，持续时间 > 30 min，在无血管活性药或机械辅助循环下心脏指数 < 1.8 L∙min −1 ∙m −2 或者在使用血管活性药物及机械辅助循环下心排血指数 < 2.0~2.2 L∙min −1 ∙m −2 。③ 伴有组织低灌注的表现：尿量 < 0.5 ml∙kg −1 ∙h −1 ，皮肤湿冷、意识状态改变，血乳酸 > 2 mmol/L，代谢性酸中毒(PH值 < 7.35) [ 2 ]。
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user: 2. 急性心肌梗死所致心源性休克发病机制 当心肌发生广泛面积梗死时，可导致心源性休克，根据Frank-Starling机制，在任何充盈压下心排量均减少，提高心室充盈压可轻度增加心排出量 [ 3 ]。当左室充盈压增加后，可传至左房，甚至是肺静脉，引起肺水肿，影响通气、换气功能，加重组织缺血缺氧，引发酸中毒，酸中毒导致肺血管阻力增加、肺动脉高压。心脏泵血功能急剧下降，机体反馈性引起血管加压素、儿茶酚胺、血管紧张素分泌升高，暂时保证心脑肾等生命器官的供血供氧，但同时增加外周血管阻力，增加心脏后负荷，若不及时纠正病因，时间越长，机体产生的血管加压素、儿茶酚胺、血管紧张素越多，心脏压力负荷就越大，扩大心肌缺血范围，加重心脑肾等重要器官的灌注不足、酸碱代谢失衡、电解质紊乱、乳头肌断裂坏死、室间隔及左室游离壁破裂，所以需要及早处理罪犯血管，积极纠正早期心源性休克。