DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 实验结果分析 4.1. 实验环境(表1) Table 1 Experimental environment configuratio 实验环境 环境配置 操作系统 Ubuntu 16.04 CPU Xeon(R) CPU E5-2640 v4 @ 2.40GHz GPU NVIDIA® Tesla® K80 内存 16G 深度学习框架 Tensorflow 编程语言 Python 表1. 实验环境配置 4.2. 数据集 Multi-PIE数据集是世界上最大的人脸生成和人脸识别数据集。这个数据集分为4个部分，总共包括337个人的人脸图像，这些人脸图像的角度在0度到90度之间。Multi-PIE数据集同时包含多种表情的人脸图像，但是在本文中只有自然表情的人脸图像被使用。另外，相机编号为08_1和19_1所拍摄的照片在本算法训练过程中没有被使用。我们使用数据集的80%作为训练集，另外的20%作为测试集。所有图像的尺寸被处理为 128 × 128 × 3 。 4.3. 模型训练策略 首先训练身份分类器和角度分类器，在本文中，我们使用ResNet18作为我们的身份分类器和角度分类器。Resnet18在训练数据上进行训练，使之能正确分类人脸的身份和角度信息。然后，我们使用mini-batch size 16，学习率1e−4在数据集上迭代训练生成器和鉴别器。对于训练过程中，本算法使用MTCNN进行五官位置的标注。在训练过程中，角度代码c是采用独热编码的方式，在训练过程中，我们随机生成独热编码，即随机指定生成图像的角度，在训练足够多次之后，我们建立了任意角度之间的映射。 如图6所示，如果采用传统的GAN训练方式，建立两个角度之间的映射需要对GAN训练两次，即 A → B ， B → A 。以图6为例，建立5个角度之间的两两映射需要的GAN训练20次，这极大的增加了训练的时间成本。采用本文所述的训练方法，在一次训练中就能实现任意两个角度之间的映射。 图6. 传统训练方式和本文训练方式对比 4.4. 人脸转正效果及准确率分析 在本小节中，我们系统的对比了我们的多角度人脸重构算法和几种有代表性的人脸转正算法的转正效果图以及人脸识别的准确率。由于大部分算法只致力于解决人脸角度小于60˚的人脸转正，我们比较了从45˚转到0˚的人脸转正效果，如图7所示，我们比较了DR-GAN、CPF、Amir et al. [ 19 ]、HPEN [ 20 ] 以及TP-GAN和我们算法的正脸生成效果，实验效果说明我们的算法可以生成视觉逼真的真实人脸图像，并且和真实的正脸图像高度一致。 图7. 人脸正面化效果对比 除了进行了人脸正面化的定性分析以外，我们还比较了FIP [ 21 ]、MVP [ 22 ]、CPF、DR-GAN、Light-CNN [ 23 ] 以及TP-GAN与本文的人脸重构算法的Rank-1识别率。在实验过程中，对于DR-GAN、TP-GAN以及本文所提算法，在对侧脸图像进行识别时，采用的是先把侧脸图像正面化，再进行识别的方式。对于其它算法，则直接进行识别。实验结果如表2所示。实验结果表明，随着人脸角度的增加，本文人脸重构算法的识别准确率大幅领先除TP-GAN外的其它算法。在大偏角情况下，TP-GAN采用了对称损失函数，故可能使得人脸转正效果较对称，因此可能得到更好的准确率。 Table 2 Comparison of face recognition accuracy (%) between algorithm 方法 90˚ 75˚ 60˚ 45˚ 30˚ 15˚ FIP+LDA - - 45.9 64.1 80.7 90.7 MVP+LDA - - 60.1 72.9 83.7 92.8 CPF - - 61.9 79.9 88.5 95.0 DR-GAN - - 83.2 86.2 90.1 94.0 Light-CNN 5.51 24.18 62.09 92.13 97.38 98.59 TP-GAN 64.64 77.43 87.72 95.38 98.06 98.68 本文算法 63.59 76.80 88.83 96.20 98.50 98.91 表2. 各算法人脸识别准确率(%)对比 4.5. 多角度人脸生成 除能生成真实且人脸身份保持的正脸图像之外，本文提出的多角度人脸重构算法能实现角度之间的互转，即多角度的人脸生成，我们从0˚到90˚之间选出7个有代表性的角度，具体效果如图8所示。前3行实现了由0˚人脸图像到其余各角度的互转，后3行实现了45˚人脸图像到其余各角度的互转。图8中，第1列是真实的人脸图像，其余各列由第1列生成。实验结果表明，我们的多角度人脸重构算法能够进行多角度人脸转换。 图8. 多角度人脸生成
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user: 5. 结束语 本文提出了一种基于生成对抗网络的多角度人脸生成算法，通过把对抗损失函数、身份损失函数、角度损失函数、循环一致损失函数结合在一起，能够生成多个角度的身份保留真实人脸图像，有效地提高了人脸识别的准确率。该算法除能提高后续的身份识别、人脸识别的准确率外，也可起到图像增强，扩充人脸数据库的作用。
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user: 摘 要 针对实际中的图标设计流程过于漫长和复杂的问题，参考实际图标设计流程提出了基于生成对抗网络模型的图标生成模型。首先，将用户所给出的需求转化为条件特征与噪声数据一起传入生成器中生成图标，接着将生成的图标与真实的图标一起输入鉴别器中，鉴别器鉴别图标的真假以及图标是否满足需求特征，最后二者经过迭代训练达到平衡，能够生成以假乱真的且符合需求的图标。实验表明，这种模型能够快速地生成多样的图标，且生成的图标能够满足指定的需求。 关键词 :生成对抗网络，深度学习，图标，图像生成 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 设计一个图标是一个漫长而复杂的过程，需要用户和设计者的共同协作来完成。许多用户没有相关的专业背景，特别是对于设计内容没有特定想法的用户，一般通过自身的主观感受来评判设计的好坏，因此设计者需要对自己的设计进行不断地修改以满足用户的各种需求，在进行了多次循环之后，最终匹配了用户的需求。这样的工作流程消耗了双方大量的时间和精力，而且成本较高。因此本文的目标在于使用更加智能的方法帮助设计者和用户更好地来设计出更好的图标，加快图标设计的流程，提升工作效率。用户只需向预设的模型输入相关的特征参数，即可得到所需的图标原型，即使这种图标原型无法完美地满足用户需求，设计师可以通过这种图标原型了解客户的大致想法，在此基础上进行进一步的完善。 要想设计这样一个模型我们需要理解实际中设计图标的工作流程，一般来说，用户首先对设计者提出自己的需求，例如需要一个什么形状和结构的图标，设计者通过这种需求提炼出设计要点，根据设计要点创作出一些设计原型，反馈给用户进行评估，用户提出意见和建议，设计者再进行修改和完善，通过不断地改进最终满足用户的需求。因此，模型的输入是用户的设计需求特征，输出是满足用户需求特征的图标，并且模型需要能够循环地完善和改进以满足用户的需求。另外用户一般需要较多的图标来进行选择，因此模型所生成的图标不能单一化，需要各具特点，根据用户的特定需求而变化，给用户更多的选择空间。 目前，基于神经网络的生成模型正好契合这种图标生成的任务。当前的生成模型主流研究热点集中在变分自编码器(VAE) [ 1 ] 和生成对抗网络(GAN) [ 2 ] 两种神经网络模型上，这两个模型都可以生成出图像数据，但是变分自编码器对于图像的输出往往较为模糊，因此不适合本任务。而生成对抗网络是由生成器和鉴别器两个神经网络组成，分别对应设计者和用户两个角色，他们以相对的目标以对抗的方式同时进行训练，通过循环的训练最终达到一种平衡，因此这种模型十分契合图标设计的流程。 生成对抗网络是一种由Ian Goodfellow等人于2014年首次提出的神经网络模型，是一种十分流行的生成模型，它在多个领域都有相应的应用，从手写数字生成 [ 1 ] 到漫画头像 [ 3 ]，以及以假乱真的名人头像 [ 4 ]。尽管生成对抗网络已经用于生成很多数据，但是对于图标的生成仍未得到深入的研究，而生成对抗网络的训练流程与实际的图标设计流程极为相似，因此不难得出对于图标的生成任务生成对抗网络也能发挥其作用。生成对抗网络分别由生成器和鉴别器两个神经网络模型合并组成，生成器负责通过神经网络模仿真实数据的分布来生成以假乱真的数据，这种假的数据和真实数据一起输入到鉴别器中，鉴别器通过其鉴别神经网络来分别输入数据的真假，两个模型通过轮流训练最终达到一种平衡 [ 5 ]，生成器能够生成出无法分别真假的图片，鉴别器对于输入数据的真假的可能性相等。 原始的生成对抗网络在遇到较为复杂的数据时，其训练过程会变得很不稳定，因此文献 [ 6 ] 在原始生成对抗网络的基础上提出了新的结构体系和训练方法，例如使用深层卷积层和修改其损失函数 [ 7 ]。即使是在改进了结构之后，生成对抗网络仍然无法满足较为复杂的任务，对于简单的手写数字的生成或者较低分辨率的图像上，其效果较好，但是对于具有约束条件的情形，这样的模型就无法对应了，因此文献 [ 8 ] 提出了条件生成对抗网络(CGAN， Conditional Generative Adversarial Nets)，这是一种带有条件约束的生成对抗网络，在模型中引入约束条件变量来控制数据的生成方向，是模型能够像用户所偏好的方向进行训练。文献 [ 9 ] 提出的辅助条件生成对抗网络(ACGAN， Auxiliary Classifier Generative Adversarial Nets)在条件生成对抗网络的基础上更进一步，不仅在生成过程中加入约束条件变量，并且在鉴别网络中也加入了对约束条件变量的识别，提升了模型的定向生成与鉴别能力，使得生成出的图像更加有针对性。 对于图标生成的任务，ACGAN这种模型十分具有启发性，因此在ACGAN模型的基础上提出一种新的图标的生成方法，首先用户向模型输入需求信息，解析成模型所需的条件特征，将条件特征与噪声矢量输入到生成器中进行生成训练，其中噪声矢量的作用是保证生成出的图像的多样性，接着将生成出的图标与真实图标混合后输入到鉴别网络中训练，鉴别网络需要鉴别出图像的真假及其条件信息，将鉴别出的条件特征与输入的条件特征比对后得出条件损失，通过神经网络优化器迭代训练降低模型损失最后达到稳定。这种模型所生成的图标具有独特性，同一条件特征不同批次所生成的图标都会不同，其次所生成的图标更加满足用户的需求，模型的训练会不断迭代以满足用户给出的条件，因此这种模型可以更加贴合用户的需要，接着是这样图标生成方法无需像传统图标生成方法要保存庞大的素材库，只需保存生成器所产生的模型，最后本文是将基于形状特征的生成对抗网络应用于图标的生成上，提升了图标生成的效率和效果。
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user: 2. 技术细节 2.1. 模型的选择与搭建 图标的生成模型需要根据实际的图标设计流程来选择和搭建，实际中的图标设计流程一般是从用户需求开始，抽象化用户所给出的需求，提炼出设计要点，根据要点结合设计师的创意设计得出图标的草图，用户对草图做出点评和意见，用户根据用户的意见做出修改和完善，经过循环的修改最后的出用户满意的图标，该流程可以用图1表示。 图1. 图标设计流程图 需要将这样的设计流程抽象化成为一个模型来进行设计，首先从用户需求入手，用户的需求一般是文字性的，将文字性需求的提炼出需求条件特征，将这种条件特征与噪声数据输入到生成器中，得出生成的图标，再将图标输入到鉴别器中，鉴别图标是否满足用户的需求，通过循环训练，最终得到可以生成出使用户满意的模型，该模型可以抽象为图2。 图2. 图标生成模型图 根据模型的概要设计，需要对已有的模型进行探索，生成对抗网络是一种十分契合的神经网络模型，生成对抗网络的原理是将一个服从概率分布(P z )的噪声矢量(z)输入到生成网络(G)中进行数据生成，再将假的数据(G(z))以及真实数据(x)输入到鉴别网络中进行鉴别，二者交替训练，最后到达平衡。生成对抗网络的目标函数定义为，需要使生成网络最小化，鉴别网络最大化，其公式和结构图3如下。 min G max D V ( D ， G ) = E x ~ P d a t a ( x ) [ log D ( x ) ] + E z ~ P z ( z ) [ log ( 1 − D ( G ( z ) ) ) ] (1) 图3. 生成对抗网络模型图 这种原始的生成对抗网络对于具有生成条件限制的图标生成任务显然难以完成，因此条件生成对抗网络(CGAN)就解决了这一问题，在生成对抗网络的基础上加上的条件特征，使得生成方向得到了控制，其原理是在模型中加入了条件信息y，其公式和结构图4如下。 min G max D V ( D ， G ) = E x ~ P d a t a ( x ) [ log D ( x | y ) ] + E z ~ P z ( z ) [ log ( 1 − D ( G ( z | y ) ) ) ] (2) 图4. 条件生成对抗网络模型图 辅助条件生成对抗网络(ACGAN)则在条件生成对抗网络的基础上使用了条件特征的信息，其中鉴别网络不仅需要鉴别图像的真假，还需要对图像进行分类，并鉴别图像的类别是否与给出的条件特征一致。在生成网络的输入端输入噪声矢量(z)以及需要服从概率分别的条件类别标签 c ~ P c ，鉴别器需要鉴别图像真假以及条件类别标签，因此辅助条件生成对抗网络的目标函数分为两个部分，首先是图像的真假 L Source ACGAN ，以及图像的标签 L Class ACGAN ，生成器需要最大化 L Class ACGAN − L Source ACGAN ，鉴别器需要最大化 L Source ACGAN + L Class ACGAN ，二者的公式和结构图5分别为： L Source ACGAN = E [ log P ( S = r e a l | X r e a l ) ] + E [ log P ( S = f a k e | X f a k e ) ] (3) L Class ACGAN = E [ log P ( C = c | X r e a l ) ] + E [ log P ( C = c | X f a k e ) ] (4) 图5. 辅助条件生成对抗网络模型图 图标生成模型的搭建基于实际的图标设计流程结合辅助条件生成对抗网络模型最终形成本文的图标生成模型，整个模型就由特征提取模块、图标生成模块、图标鉴别模块三个模块组成，如图6所示。 图6. 图标生成模型图 用户首先给出需求需要一个五角星，特征提取模型提取出图标条件特征c为五角星，与噪声矢量z一同输入到生成网络G中生成图标G(z)，G生成的图标与符合条件c的真实图标X一起输入到鉴别网络D中，鉴别网络鉴别出输入的图标是真实还是生成的，以及所输入的图标是否满足条件特征五角星。通过循环训练最后达到平衡，其中生成模型可以很好的生成满足条件的图标，鉴别网络可以鉴别图标的真假以及类别。 2.2. 模型训练与评估 在选择和搭建了图标生成模型之后，需要确定模型的具体训练方法以及模型评估方法。根据原始的生成对抗网络模型主要有以下训练步骤：首先初始化创建生成网络模型(G)以及对抗网络模型(D)，然后将二者合并成联合训练模型，之后开始正式训练模型，先训练对抗模型然后在训练联合模型，然后对生成对抗网络模型模型进行评估，重复训练之后达到终止条件结束训练。 由于文献的WGAN-GP [ 10 ] 模型提供了更加稳定的Wasserstein距离损失函数来评估模型的优劣，因此本文也采用WGAN-GP来进行模型的训练，同时也将原始的ACGAN模型的损失函数改为以下函数： L D WGANGP = − E x ~ p d [ D ( x ) ] + E x ^ ~ p g [ D ( x ^ ) ] + λ E x ~ p g [ ( ‖ ∇ D ( α x + ( 1 − α x ^ ) ) ‖ 2 − 1 ) 2 ] (5) (6) L Q WGANGP = E x ， y [ log Q ( y | x ) ] (7) 其中， 表示鉴别器的损失函数， L G WGANGP 表示生成器的损失函数， L Q WGANGP 表示鉴别标签类别的损失函数。为了防止训练过程不稳定以及模型崩溃，参考文献 [ 11 ]，使用Batch normalization正则化，以及输入的噪声变量是服从高斯分布。
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user: 3. 实验结果与分析 3.1. 实验细节 实验采用Ubuntu16.04系统，Tensorflow [ 12 ] 机器学习框架，编程语言Python3.6，采取了来自互联网采集的10，000张50个形状类别的图标数据作为原始数据，图标的大小为128 * 128像素，进行图标生成实验，数据集被分为训练集和测试集两部分，训练集有7000张图片，测试集有3000张图片。 本文的实验使用了上文提到的图标生成网络模型，网络模型参数如表1所示，实验中为了获得更好更快的训练效果，训练过程的主要实验参数设置为：使用Adam [ 13 ] 优化函数，其学习率为0.0002，Adam函数的β参数设为0.5，训练的批参数设置为100，噪声变量的长度设置为100，在鉴别器鉴别图像的真假使用binary cross entropy二分类损失函数，鉴别图像的类别时使用categorical cross entropy多类对数损失函数。 Table 1 Icon generate network parameters tabl 层类型 卷积核 步长 深度 归一化 Dropout 激活函数 生成器Input：150 * 1 * 1 Linear N/A N/A 768 否 0 ReLU Transposed Convolution 5 × 5 2 × 2 384 是 0 ReLU Transposed Convolution 5 × 5 2 × 2 256 是 0 ReLU Transposed Convolution 5 × 5 2 × 2 192 是 0 ReLU Transposed Convolution 5 × 5 2 × 2 3 否 0 Tanh 鉴别器Input：128 * 128 * 3 Convolution 3 × 3 2 × 2 16 否 0.5 Leaky ReLU Convolution 3 × 3 1 × 1 32 是 0.5 Leaky ReLU Convolution 3 × 3 2 × 2 64 是 0.5 Leaky ReLU Convolution 3 × 3 1 × 1 128 是 0.5 Leaky ReLU Convolution 3 × 3 2 × 2 256 是 0.5 Leaky ReLU Convolution 3 × 3 1 × 1 512 是 0.5 Leaky ReLU Linear N/A N/A 11 否 0 Soft Sigmoid 表1. 图标生成网络参数表 3.2. 实验结果 通过分析现有的生成对抗网络模型，结合实际的图标设计模式，如图7所示，经过100轮的循环训练结果可以看出，本文所提出的图标生成模型从第50轮已经可以分辨一些图标的形状了，到100轮可以清晰的体现各类图标的形状，与图8所示的真实图标十分相近，并且每一个图标的形状都各有特色，生成的多样性可以得到保证。而传统的模型由于其过于复杂，并且没有根据图标设计的实际来进行设计，想要一步到位的生成彩色的图标，其生成出的图形尽管能够一定程度根据颜色来进行生成，但是却无法分辨图标的形状，也就跟无从判别其图标的用途。 而本文的图标可以很清晰的表达出其功能和用途，并且可以使用训练好的模型生成大批量的图标来进行选择，使得设计者与用户能够有更多的选择和替代空间，并且可以随意的更改生成的类别，根据用户的要求来进行生成。 图7. 生成模型生成的图标 图8. 数据集中真实图标
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user: 4. 总结与展望 本文提出了一种新的基于条件生成对抗网络的图标生成模型，能够基于给出的形状类别标签生成出相应的图标。通过实验表明，模型相比于传统的生成对抗网络模型生成的图标更加清晰，图像也更具多样性。本模型未来的工作主要是将所生成的图标加上颜色等多种特征，进一步简化设计者的工作。
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user: 摘 要 血管内皮细胞损伤是动脉粥样硬化发生发展的重要病理机制，保护血管内皮细胞功能已经成为了国际心血管病领域的研究热点。而中医药在保护血管内皮细胞方面具有明显的优势与潜力，多种中药或中药复方在治疗动脉粥样硬化均有很好的临床疗效。本文主要综述了中医药在保护血管内皮细胞方面的研究进展。 关键词 :动脉粥样硬化，中医药，内皮细胞 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 动脉粥样硬化(AS)是一种进行性的血管炎症性疾病，由AS导致的心脑血管疾病年轻化趋势明显，已经成为我国居民主要死亡原因。动脉粥样硬化始于内皮损伤和功能障碍，内皮细胞是血管内膜的主要细胞，起到血管间屏障的重要作用。近年来医学研究发现血管内皮细胞具有止血、血管生成、创伤修复，影响细胞通透性，参与合成或释放多种活性因子、代谢血管活性物质及炎症反应等重要作用，因此，保护损伤的血管内皮细胞对于防治动脉粥样硬化具有极其重要的意义，也是现代医学研究的一个热点。现代医学在AS防治及早期干预方面效果并不理想，而中医药具有多通道多靶点的显著调节优势，在保护血管内皮细胞，改善AS方面取得了一系列新的研究进展。
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user: 2. 单味中药或其提取物 2.1. 野蔷薇根 野蔷薇根皮富含黄酮类成分，具有抗动脉粥样硬化作用 [ 1 ]，杨丹等 [ 2 ] 实验结果表明野蔷薇根总黄酮含药血清作用于H 2 O 2 诱导损伤的人脐静脉内皮细胞HUVEC，能显著提高细胞活力，降低细胞凋亡率，且对HUVEC的保护作用具有明显的剂量依赖性，同时能降低LDH漏出率和ET-1释放量，增加NO含量。野蔷薇根醇提物有升高AS大鼠血清NO含量，降低ET水平的趋势，并且显著提高血清NOS水平，即对血管内皮细胞功能紊乱有一定干预作用 [ 3 ]。 2.2. 丹参 丹参及其制剂是治疗心血管疾病的常用药，研究表明丹参中活性成分丹酚酸类和丹参酮类化合物对血管内皮细胞具有保护作用 [ 4 ] [ 5 ]。丹参多酚酸盐对过氧化氢诱导的内皮细胞氧化应激损伤具有保护作用，其机制是通过降低ROS水平，抑制NF-κB和p53蛋白表达水平，提高Bcl-2/Bax比值和稳定细胞线粒体膜电位，改善与恢复细胞功能活性 [ 6 ]，另外丹参茎叶醇提物(CJ)能够降低ICAM-1和TNF-α水平，增加NO含量，从而改善高糖诱导HUVECs细胞损伤 [ 7 ]。 2.3. 黄芪 黄芪具有补气功效，其治疗心肌缺血再灌注损伤临床疗效确定。黄芪多糖是黄芪的主要成分之一，其具有抗氧化、抗炎、增加内皮细胞活性等作用 [ 8 ]，可通过抗氧化应激机制拮抗缺血再灌注造成的内皮细胞损伤 [ 9 ]。姜帅 [ 10 ] 通过研究发现200 mg/L黄芪多糖与游离脂肪酸共培养12 h后，人脐静脉血管内皮细胞的NLRP3炎症小体通路被抑制，证明黄芪多糖可通过抑制NLRP3炎症小体通路来抑制炎症，降低炎症因子的表达，抑制内皮细胞的凋亡，阻止内皮细胞的功能障碍。黄芪甲苷是黄芪主要活性成分，具有抗炎、抗氧化应激、调节血脂、抑制心室重塑、降低血糖等多种药理学作用，可减轻缺氧导致的细胞损伤，可能通过激活自噬信号通路促进缺氧损伤后内皮细胞血管新生 [ 11 ]。 2.4. 川芎 川芎通过抑制炎性反应、氧化应激，保护内皮功能，改善动脉粥样硬化 [ 12 ]。其作用机制可能是通过提高被过氧化氢损伤的细胞的抗氧化酶，清除自由基，防治细胞氧化损伤，从而保护血管内皮细胞 [ 13 ]。
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user: 3. 中药复方 3.1. 血府逐瘀汤 祖国医学认为瘀血痹阻血脉是AS的重要病机之一 [ 14 ]。血府逐瘀汤方中用药为桃仁、红花、牛膝、赤芍、当归、川芎、地黄、柴胡、枳壳、桔梗、甘草等，共奏活血化瘀、行气止痛之功。李佳芸 [ 15 ] 采用血府逐瘀汤分析血管内皮功能指标后发现，治疗后观察组患者的UA、ET、IL-6、TNF-ɑ含量明显低于对照组，NO含量明显高于对照组，说明血府逐瘀汤能够显著改善血管内皮功能。王宝祥 [ 16 ] 通过观察不稳定型心绞痛患者ET、NO、sVCAM-1及sICAM-1水平的变化发现血府逐瘀汤可通过增加舒血管因子含量、降低缩血管因子含量、减少细胞黏附分子等多种途径保护血管内皮细胞。 3.2. 养心汤 养心汤具有补气益血，养心安神的功效，在临床上广泛应用于动脉粥样硬化、心律失常、失眠等疾病。张颖等 [ 17 ] 针对急性心梗PCI术后患者在常规西医对症治疗基础上，在使用养心汤6月后，结果显示治疗后患者FMD、NMD两项用于评价血管内皮功能的指标升高水平显著高于对照组，表明在给予养心汤治疗后，血管内皮功能得到了明显改善。 3.3. 当归补血汤 当归补血汤作为李东垣益气补血的代表方，在其保护血管内皮细胞方面已有大量研究和探讨。秦臻等 [ 18 ] 观察当归补血汤中不同归芪比对低流体剪切应力(FSS)损伤内皮细胞功能保护作用后发现，以归芪比为1:3，1:5时当归补血汤可促进低FSS主用下受损的内皮细胞NO分泌和eNOS表达。吴岩等 [ 19 ] 以HUVEC体外培养模型为对象，建立当归补血汤模型观察其对内皮细胞的生物学作用，发现当归补血汤能够促进内皮细胞增殖和有丝分裂。 3.4. 四妙勇安汤 四妙勇安汤出自《验方新编》，具有和营解毒，活血止痛之功效。李娜等 [ 20 ] 通过建立内皮细胞缺氧模型，并检测内皮细胞活性、周期与凋亡，以及细胞分泌eNOS和ET含量，证明了四妙勇安汤醇提物且当其含量为50%时具有较明显的保护氧化损伤内皮细胞作用。黄金玮等 [ 21 ] 研究罗格列酮和四妙勇安汤对于降低糖尿病大鼠血管并发症模型血浆 ET-1、TNF-α含量，升高血浆NO含量，降低PKC通路及氧化应激所介导的TNF-α诱导的sVCAM高表达，抑制单核细胞向血管内皮的黏附，实验发现四妙勇安汤效果可能更优于罗格列酮，能够更有效保护血管内皮功能。 3.5. 桃红四物汤 该方由当归、熟地、川芎、桃仁、红花、白芍组成，可祛瘀，行气，养血。李鑫等 [ 22 ] 建立血清内皮细胞损伤模型，分别加入不同浓度大鼠含药血清，观察内皮细胞增殖活性、超微结构，以及各组细胞培养液上清中TGF-P1含量、ET和NO的比值。结果得出与桃红四物汤含药血清孵育后的内皮细胞增殖活性增强，细胞超微结构损伤明显改善，培养液上清中TGF-P1含量降低，ET/NO比例趋于正常。证明桃红四物汤能够调节分泌功能且有效保护血管内皮细胞。
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user: 4. 中成药 4.1. 丹蒌片 丹蒌片主要由瓜篓皮、丹参、葛根、黄芪、川芎、薤 白、赤芍、郁金、泽泻、骨碎补等组成。王玉华等 [ 23 ] 研究表明，丹蒌片能提高NO、CGRP含量，从而改善冠心病患者血管内皮功能，促进内皮细胞分泌血管活性物质。张妍等 [ 24 ] 实验研究显示丹蒌片对于同型半胱氨酸(HCY)诱导的兔主动脉内皮细胞凋亡具有明显的抑制作用，说明丹蒌片能够有效保护内皮细胞。 4.2. 银丹心脑通软胶囊 银丹心脑通软胶囊的功效为活血化瘀、行气止痛。胡颖军等 [ 25 ] 通过对大鼠高脂血症模型连续使用银丹心脑通软胶囊1月后，大鼠血MDA和ET-1水平显著降低，因而对于损伤的血管，银丹心脑通可逆转血管内皮损伤，调节内皮功能，减缓或抑制斑块形成。王珍等 [ 26 ] 通过临床实验研究发现，服用银丹心脑通软胶囊6个月后，血管舒张因子NO水平显著升高，收缩因子ET-1水平降低，表明银丹心脑通可以改善患者心脏微血管内皮细胞功能，调控内皮细胞舒缩因子分泌平衡。 4.3. 丹红注射液 丹红注射液由丹参、红花提取制成，具有活血化瘀功效。丹红注射液能有效稳定动脉粥样硬化斑块，抑制血栓形成，降低血清Cys-C、IL-6、C反应蛋白水平，有效改善血管内皮功能 [ 27 ]。梁晶等 [ 28 ] 研究表明经丹红注射液治疗后患者的ET-1、vWF、VEGF水平降低，NO水平提高，且疗效优于对照组，证明了丹红注射液保护血管内皮细胞作用。 4.4. 通心络胶囊 通心络胶囊是由水蛭、蜈蚣、全蝎、土鳖虫、蝉蜕、赤芍、人参、冰片等中药组成的复方制剂。董霄 [ 29 ] 研究冠心病患者在常规药物治疗基础上服用通心络组后10日血清NO增高水平明显高于对照组。陈超等 [ 30 ] 观察通心络对于辅助治疗稳定型心绞痛患者的SOD、ET-1、NO等内皮功能，治疗后总有效率及提高幅度均高于对照组。李军英等 [ 31 ] 研究将介入术后患者在对照组给予ACEI类、他汀类、阿司匹林及抗凝药物等常规治疗基础上，治疗组加服通心络胶囊3个月后，治疗组ET-1下降水平和NO升高水平均高于对照组。
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user: 5. 经验方或自拟方 5.1. 柴白温胆汤 柴白温胆汤是陈伯钧教授在温胆汤基础上加茯苓、柴胡、白芍、丹参化裁而成的经验方。李志尚等 [ 32 ] 通过复制动脉粥样硬化大鼠模型，给予药物干预4周后发现，柴白温胆汤能够抑制大鼠ET-1生成，并促进NO的合成，从而保护血管内皮功能。 5.2. 通脉1号方水丸 吸烟会通过损伤血管内皮细胞导致动脉粥样硬化。刘志明 [ 33 ] 临床研究将存在AS的120位吸烟者分为两组，在对照组给予立普妥的治疗基础上治疗组加服自拟通脉1号方水丸，连续服用３个月后观察两组患者前后治疗组的血浆内皮素-1 (ET-1)、NO水平改善更为明显，证明由金银花、野菊花、紫花地丁、蒲公英、桃仁、川芎、红花、当归、赤芍、地龙、杏仁、桔梗、生甘草组成的自拟通脉1号方水丸对动脉粥样硬化血管内皮细胞具有保护作用。 5.3. 自拟护心稳斑协定方 自拟护心稳斑协定方中用药炙黄芪，浙贝，薤白，当归，川芎，水蛭，丹参，三七，姜黄，绞股蓝，红景天，灯盏花，丹皮，葛根，白芍，陈皮，佛手，炙甘草等。李静等 [ 34 ] 通过实验在对照组的治疗基础上加服自拟护心稳斑协定方4周一疗程后，发现2组实验血清中VCAM-1、scd40l、TGF-β1水平均较治疗前下降，且观察组明显低于对照组。证明自拟护心稳斑协定方或通过干预血清因子表达而减轻血管内皮损伤以发挥抗动脉粥样硬化作用。 5.4. 珍斛颗粒 珍斛颗粒是三峡大学中医临床学院院内制备的协定方，主要由珍珠母、石斛、夏枯草、玄参、石决明、野菊花、怀牛膝、煅龙牡等组成。叶攀等 [ 35 ] 通过研究肝阳上亢型高血压病患者在常规降压治疗基础上连续服用2个月珍斛颗粒后检测采集的血清，结果显示珍斛颗粒可降低ET-1mRNA的表达，同时增加TMmRNA表达，从而保护患者血管内皮细胞。 5.5. 心肌尔康 心肌尔康是由黄芪、人参、麦冬、玉竹等多种中药材组成，经临床使用多年的经验方，临床资料显示其对心血管疾病有一定的疗效 [ 36 ]。蔡虢威等 [ 37 ] 将体外培养的人脐静脉内皮细胞以血管紧张素II诱导损伤后，用不同质量浓度组的心肌尔康培养，实验显示心肌尔康促进NO释放，提高SOD活力，控制细胞MDA，ROS含量，并有效抑制内皮细胞胞浆内Ca 2+ 超载，证明心肌尔康能剂量依赖性保护内皮细胞损伤。
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user: 6. 小结 通过近年来国内外学者们对动脉粥样硬化的发病机制及治疗进行的大量深入研究，发现内皮细胞的损伤是动脉粥样硬化等心血管疾病的重要病理因素，加强对内皮功能障碍的逆转性治疗是目前医学研究的热点。随着中医药在临床上越来越广泛地应用于AS的治疗，并通过大量细胞、动物实验研究发现，中医药在保护血管内皮细胞从而治疗AS方面有着显著的疗效，且中药有着多系统、多方面、多靶点的优势。但是由于中药特别是中药复方成分较为复杂，其保护血管内皮细胞的具体作用机制仍不完全明确，所以需要对其投入更多的研究，注意实验设计合理性，扩大样本量，从细胞分子、基因水平研究中药及其复方的作用；并根据患者具体情况，尽量做到个体化治疗，使其更好地发挥临床疗效。
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user: 摘 要 背景：郑钦安创制的潜阳丹，由西砂、附子、龟板、甘草组成，治疗阳气不潜。阳气不潜，即是元气不纳、元阳外越、气不归源，只不过义同而形异。方法：笔者运用该方加减，治疗各种阳气亏虚，虚阳外浮或虚火上炎症，如口疮、喉痹、瘿瘤、胃痛及风疹等。对每一个医案的诊治经过进行完整地记录和分析，并对每一个医案的诊治思路进行分析，最后进行总的讨论和分析。结果：运用潜阳丹加减，治疗上述阳气不潜病证，均取得很好的疗效。结论：以潜阳丹为基础方进行加减，治疗阳气不潜病证，理论依据充分，疗效确切，值得在中医内科临床经辨证后推广使用。 关键词 :潜阳丹，临证应用 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 清代郑钦安在《医理真传》坎卦解里写到：“坎为水，属阴，血也，而真阳寓焉。中一爻，即天也。天一生水，在人身为肾，一点真阳，含于二阴之中，居于至阴之地，乃人立命之根，真种子也。诸书称为真阳。真阳二字，各处讲解字眼不同，恐初学看书，一时领悟不到，以致认症不清，今将各处字眼搜出，以便参究。真阳二字，一名相火，一名命门火，一名龙雷火，一名无根火，一名阴火，一名虚火。发而为病，一名元气不纳，一名元阳外越，一名真火沸腾，一名肾气不纳，一名气不归源，一名孤阳上浮，一名虚火上冲，种种名目，皆指坎中之一阳也” [ 1 ]。潜阳丹的目的是潜阳，其所治之病当然是阳气不潜。阳气不潜，即是“元气不纳”；阳气不潜，即是“元阳外越”；阳气不潜，即是“气不归源”，只不过义同而形异。 潜阳丹一方，原方由西砂(一两，姜汁炒)、附子(八钱)、龟板(二钱)、甘草(五钱)组成。郑氏对此方做了精辟的论述：“潜阳丹一方，乃纳气归肾之法也。夫西砂辛温，能宣中宫一切阴邪，又能纳气归肾。附子辛热，能补坎中真阳，真阳为君火之种，补真火即是壮君火也。况龟板一物坚硬，得水之精气而生，有通阴助阳之力，世人以利水滋阴曰之，悖其功也。佐以甘草补中，有伏火互根之秘，故曰潜阳。” 本人在临床应用中，常效法郑氏，以潜阳丹为基础，配合封髓丹(元代许国祯《御药院方》)，取其中黄柏，并加用肉桂、牛膝、赭石等，以引火归源、引火下行，通治一切阳气不足，真气不固，虚阳上浮，虚火上冲的病证。现将临证验案介绍如下，以飧同道。
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user: 2. 医案举隅 2.1. 口疮 患者黄某，女，45岁，易上火3年余，于2019年3月13日初诊。常有口疮、咽喉痛、甚至声音嘶哑，咽喉有异物感，牙龈肿痛，伴有眼目干涩疼痛，顽固性下肢水肿。大便前干后烂，小便可，舌胖，苔黄腻，脉沉细。中医诊断为口疮。证为阳气不足，虚火上冲。治以补助阳气，潜阳降火。方用潜阳丹加味。黑顺片5 g，肉桂3 g，醋龟甲10 g，牛膝10 g，生赭石10 g，夏枯草5 g，金银花5 g，连翘6 g，生地黄12 g，玄参6 g，生白术15 g，牵牛子5 g，茯苓皮20 g，五加皮15 g，桂枝12 g，炙甘草5 g。颗粒剂，水冲服，日1剂。服药一周后，口疮和水肿均大为好转。后在此基础上，进行加减，继续服用3周。最后，用金匮肾气丸巩固1月。每月随访1次，随访3个月，未见复发。 按：患者长期有头面部、口咽部火热，说明有虚火。口疮，主要责之于心火、胃火，故在潜阳丹降虚火的基础上，适当加以清心火、泻胃火、清热解毒之品，则口疮能快速愈合。 2.2. 喉痹 患者周某，女，28岁，因易上火、咽喉痛、胃痛于2019年8月21日来院就诊。患者冬天手脚冰冷，下腹痛。白带多，色黄质稠，大便烂，小便黄，舌红，苔黄腻，脉沉细数。中医诊断为喉痹。证为阳虚、虚火上炎、肾气不固，下焦湿热。治以潜阳丹、封髓丹合四妙丸加减。黑顺片15 g，肉桂6 g，醋龟甲10 g，黄柏15 g，桂枝15 g，黄连3 g，牛膝15 g，党参30 g，干姜6 g，砂仁15 g，桔梗6 g，射干6 g，生麦芽15 g，炙甘草5 g。服药1周后，咽痛、胃痛好转。带下减少。颗粒剂，水冲服，日1剂。后稍作加减，继续服用3周。患者痊愈。每月随访1次，随访3个月，未见复发。 按：患者长期咽痛、胃痛，而且平素不食辛辣、油腻之品，脉沉细数，说明此为虚火上炎。另有白带过多，则是肾气不固的表现，同时，兼有带下黄稠、舌红、苔黄腻，说明有下焦湿热。故以降火、固肾，清湿热为治疗大法。 2.3. 瘿瘤(慢性甲状腺肿大伴急性发作) 张某，女，54岁，因甲状腺肿大10年，疼痛1月余于2019年9月14日来院就诊。颈部甲状腺弥漫性肿大，质地较硬，伴淋巴结肿大。头面部有热感。咽部有异物感，痰粘。外院检查和化验：血液白细胞为1.3 × 10 12 /L，空腹血糖8.02 IU/L，经外院抗生素治疗后，目前颈部疼痛基本消失。下午有紧绷感，但服用抗生素后感觉耳朵痛、胃脘痛，平素耳鸣。患者冬天怕冷明显。睡眠差。大便粘稠，夜尿多，清长。带下发黄。舌体大小适中，但齿印明显，苔黄，脉沉细。中医诊断为瘿瘤。证为阳气不足，虚火上冲，痰凝气滞血瘀。治以补助阳气，潜阳降火，行气化痰，祛瘀消肿。方用潜阳丹加味合桂枝茯苓丸。黑顺片15 g，肉桂10 g，醋龟甲6 g，牛膝10 g，夏枯草10 g，连翘6 g，黄柏20 g，砂仁15 g，生白术15 g，茯苓20 g，桂枝15 g，牡蛎30 g，昆布15，炙甘草5 g。颗粒剂，水冲服，日1剂。服药一周后，自觉颈部肿大缓解，无紧绷感。后在此基础上，进行加减，2周后化验白细胞和空腹血糖均恢复正常。继续服用3周。每月随访1次，随访3个月，未见复发。 按：患者长期有甲状腺肿大，且易上火，苔黄，脉沉细。说明该患者为阳气不足，虚火上炎。本病的甲状腺肿大是由于痰火郁结而成，而此火为虚火。故治疗上以潜阳降虚火为根本，辅以化痰祛瘀、软坚散结的桂枝、茯苓、夏枯草、牡蛎、昆布等，达到标本兼顾的目的。 2.4. 胃痛 韦某，女，38岁，因胃痛半月余于2019年8月7日来院就诊。心窝处疼痛明显，隐隐作痛。进食后缓解，喜饮热水。消谷善饥，半夜易饿醒，饿则疼痛加剧。少量反酸，食管有辣感。外院诊断为慢性胃炎，轻度萎缩，轻度半肠化生。大便夹杂不消化食物，黏腻，小便黄。舌红，苔白干，脉弦细数。中医诊断为胃痛。证为脾胃虚寒，虚火上炎，中焦湿热。治以潜阳丹、半夏泻心汤。黑顺片8 g，肉桂5 g，醋龟甲8 g，牛膝10 g，生赭石8 g，桂枝20 g，黄连3 g，牛膝15 g，醋香附6 g，黄芩5 g，生甘草6 g，生白术15 g，炒莱菔子10 g，海螵蛸10 g。颗粒剂，水冲服，日1剂。服药一周后，诸证皆好转。接着服用3周，视情况略作调整，患者完全痊愈。每月随访1次，随访3个月，未见复发。 按：该患者喜热饮，大便有不消化食物，说明本质是虚寒的。但同时又消谷善饥，说明有胃火。但不能饮冷，说明是虚火上炎引起的胃火，而不是实火。大便黏腻，说明有湿热。故采用健脾、温中散寒、潜阳降火、清利湿热的办法进行治疗。 2.5. 风疹(慢性荨麻疹) 熊某，女，39岁，因慢性皮肤瘙痒3月余于2019年9月4日就诊。皮肤科诊断为荨麻疹，每吹风或受寒后加重，如乘坐空调车就异常明显，皮肤瘙痒难忍，疹色鲜红，大小不一。平素患者怕冷明显，月经量少，有血块。大便烂，不成形，小便清长，舌体胖大，苔薄黄，脉沉细数。中医诊断为风疹。证为阳气亏虚，虚阳外浮。治以潜阳丹、封髓丹合参附龙牡汤。黑顺片15 g，干姜5 g，桂枝15 g，黄柏15 g，砂仁10 g，蝉蜕10 g，防风15 g，生地15 g，川芎12 g，鸡血藤15 g，党参30 g，煅龙骨30 g，煅牡蛎30 g。颗粒剂，水冲服，日1剂。服药一周后，皮疹明显发作次数明显减少，接着服用3周，视情况略作调整，患者完全痊愈。每月随访1次，随访3个月，未见复发。 按：患者怕冷，但遇冷反而有红疹出现，看似矛盾，实则因为阳虚后，虚阳外浮，受冷以后，阳虚更甚，故虚阳外浮更明显，表现为火热，即红疹。因此，可以断定是阳气亏虚，虚阳外浮。抓住了这一根本病机，后面的治疗用药就水到渠成，用药中的，故疗效颇佳。
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user: 3. 讨论 虚火上冲，临床表现多种多样，如牙痛、咳嗽、气喘、面肿、颈肿、喉痹、耳肿、耳赤等头面部症状多见。除此之外，下部的遗尿、淋浊、带下病、月经病亦可见于虚阳外浮。此外，中焦的胃痛、皮肤的瘙痒等，也可由虚阳外浮引起，临床辨证，凡有畏寒、肢冷等阳虚表现，同时又有舌红、苔薄黄及其他热证表现的，几乎可以断定是虚阳外浮，或虚火上冲。关于潜阳丹的临床运用，已有较多报道，既往的临床报道病例主要集中在头痛、失眠、头晕、咽痛、牙痛、心悸、口疮等病证 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]，本文所报道的胃痛、瘿瘤和风疹则尚未见报道。但不管是哪一种病证，只要谨守病机，凡属于阳气不潜者，皆可以用潜阳丹治之。
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user: 4. 结论 以潜阳丹为基础方进行加减，治疗阳气不潜病证，理论依据充分，疗效确切，值得在中医内科临床经辨证后推广使用。
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user: 摘 要 为了探讨医学生学习态度与学习倦怠相关性，本研究采用大学生《统计学学习态度问卷》和《学习倦怠量表》对新疆医科大学595名大学生进行调查。结果表明：1) 本校医学生在统计学课程中学习态度好占21.4%，一般占68.4%，较差占10.2%；2) 新疆医科大学大学生的学习倦怠总得分为2.19，低于平均标准分3分；学习疲倦的发生率为14.4%：男生高于女生(P < 0.001)，学习态度好的学生低于态度较差的学生(P < 0.001)；3) 学习态度和学习倦怠得分具有相关性(r = 0.504， P < 0.001)。医学生中存在一定程度的学习倦怠，培养积极的学习态度可以减少学习倦怠。 关键词 :医学生，学习倦怠，学习态度，统计学 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 作为反映大学生消极学习心理的重要指标，大学生学习倦怠现象一直是国内外学者的研究热点。连榕等认为学习倦怠是指大学生由于学习压力或缺乏学习兴趣而对学习感到厌倦的消极态度和行为 [ 1 ]，而且开发出信度和效度均良好的《大学生学习倦怠量表》测量学生的学习倦怠状况 [ 2 ]。有研究表明，大学生学习倦怠的成因可以分为社会原因(竞争压力、社会角色定位、生源地域差异)，教育环境(大学生的自由度、教师素质等)，个体因素(性格特征、自我评价、学习动机、学习策略、学习态度等)，而个体因素是影响大学生学习倦怠的首要因素 [ 3 ]。龚芸在对高职学生学习倦怠的一项调查中发现，相比于学习动机、学习策略和自我评价，高职学生的学习态度对学习倦怠的影响最大 [ 4 ]。 统计学是医学院校本科生必修的专业基础课，开设的目的是培养本科生掌握统计学基本原理和方法，对数据进行分析和解释，认识事物的内在规律。由于统计学具有理论性强、概念抽象、计算公式繁多难记等课程特点，部分医学生在学习过程中会感觉到枯燥难懂，表现出学习的积极性不高 [ 5 ]，对学习没有兴趣、缺乏动力等学习倦怠现象，最终影响学生的学习成绩 [ 6 ]。为了了解医学生对统计学课程的学习态度及学习倦怠状况，探讨学习态度与其学习倦怠的关系，本研究采用大学生《统计学学习态度问卷》和《学习倦怠量表》对新疆医科大学医学生进行调查，为预防医学生发生学习倦怠，提高统计学课程学习质量提供依据。
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user: 2. 研究对象与方法 2.1. 研究对象 本研究采用整群抽样的方法，抽取本校预防医学，临床医学，护理学和中医学等四个专业正在开展统计学课程的医学生为研究对象，运用量表对其统计学课程学习态度和学习倦怠水平展开调查。发放问卷总共595份，回收了548份，回收率92%，其中男性195人(35.6%)，女性353人(64.4%)，预防专业62人(11.31%)，临床专业256人(46.72%)，护理专业124人(22.63%)，中医专业106人(19.34%)。 2.2. 研究方法 采用连榕、杨丽娴等编制的《大学生学习倦怠量表》 [ 2 ]，Cronbach a系数为0.865，信度和效度指标较为良好。该量表项目数20，共有三个维度即情绪低落，行为不当，成就感低。此量表是5级评分制，从“完全不符合”到“完全符合”分别用数字1~5表示。总分及各维度得分取平均分(项目总得分/项目数20)，分值越小疲倦程度越严重。分值中位数为3，小于3发生倦怠，大于3不发生倦怠。《统计学学习态度问卷》经山东师范大学孙爱玲 [ 7 ] 课题组编写的《大学生学习态度问卷》修改而成，着重强调统计学学习态度，同时调查医学生性别、对自己成绩是否满意等一般信息。问卷涉及学习态度有14项目，采用4点记分法，均为正向计分，分值越大学习态度越好。最终得分取平均分(项目总得分/项目数14)，得分范围1~4分，中值为2.5分，大于等于3分为学习态度好，2~3之间为一般，小于2为学习态度较差。 2.3. 统计方法 采用spss18.0进行统计分析，两个(多个)组倦怠发生率的比较采用卡方检验，学习态度得分与学习倦怠得分相关性分析采用person相关方法。
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user: 3. 研究结果 3.1. 新疆医科大学医学生统计课学习态度现状 新疆医科大学医学生在学习态度上得分为2.28 ± 0.412，低于中值2.5，说明医学生学习态度不够积极。本校医学生在统计学课程中学习态度好占21.4%，一般占68.4%，较差占10.2% (见表1)。 Table 1 The proportion of learning attitude of medical students to statistic 学习态度 人数 构成比(%) 好 117 21.4 一般 375 68.4 较差 56 10.2 合计 548 100 表1. 医学生统计学课程学习态度构成比 3.2. 新疆医科大学汉医学生学习倦怠现状 3.2.1. 学习倦怠及三个维度上的得分情况 548名医学生学习倦怠总分平均分为2.19 ± 0.684分，低于中值3，说明医学生学习倦怠状况较为严重。医学生学习倦怠总均分及三个维度，得分见表2。 Table 2 The scores of learning burnout of medical student 维度 人数 得分 情绪低落 548 2.27 ± 0.740 行为回避 548 2.10 ± 0.742 成就感低 548 2.14 ± 0.739 学习倦怠总均数 548 2.19 ± 0.684 表2. 医学生学习倦怠得分情况 从表2可以看出医学生学习倦怠三个维度中情绪低落维度上的得分最高，为2.27，说明大学生的学习倦怠以出现情绪低落最为突出。 3.2.2. 不同特征医学生学习倦怠发生率比较 548名医学生中79名存在学习倦怠，倦怠发生率14.4%。不同性别、不同专业、对自己成绩是否满意、不同学习态度学生的学习倦怠发生率的比较结果见表3。 Table 3 The comparison of the incidence of learning burnout among medical student 特征 学习倦怠 人数 Χ 2 P 无 有 性别 男 148 47 195 23.02 0.000 女 321 32 353 专业 预防 53 9 62 0.694 0.875 临床 219 37 256 护理 104 20 124 中医 93 13 106 对自己成绩是否满意 是 384 34 418 58.57 0.000 否 82 45 127 学习态度 好 112 5 117 24.10 0.000 一般 319 56 375 较差 38 18 56 表3. 不同特征医学生学习倦怠发生率比较 由表3可以看出，男生学习倦怠发生率24.1%高于女生9.1% (P < 0.001)；对自己学习成绩满意的学生其倦怠发生率8.1%低于不满意自己成绩的学生35.4% (P < 0.001)，学习态度好的学生倦怠发生率4.3%低于学习态度较差的学生47.4% (P < 0.001)；不同专业学生学习倦怠发生率没有差别。 3.3. 学习态度与学习倦怠相关性 548名学生学习态度得分与学习倦怠得分成正相关，相关系数为(r = 0.504，P < 0.001)。因学习态度得分越高说明态度越差，学习倦怠得分越高说明倦怠程度越严重，所以学习态度越不好学习倦怠状况越严重。
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user: 4. 讨论 4.1. 医学生统计课学习态度 目前有很多关注提高统计学教学质量和改进教学方法的研究 [ 8 ] [ 9 ]，但这些研究多从教师的角度进行归纳总结，学生的角度探讨较少。本研究从学生角度首先调查医学生对统计学的学习态度状况，结果发现医科大学医学生在学习态度上得分为2.28，低于中值2.5。学习态度好的学生占21.4%，态度一般占68.4%，较差占10.2%，整体来说医学生对统计学课程的学习态度不够积极，低于英语课程的学习热情 [ 10 ]。这可能与医学统计学涉及概率论和数理统计的基本原理，抽象性、逻辑性比较强， 许多学生对学习统计学产生畏惧心理有关 [ 5 ]。因此，想办法转变医学生对统计课的学习态度是当前摆在统计学教师的重要课题。 4.2. 医学生学习倦怠及影响因素 连榕教授团队开发编制的《大学生学习倦怠量表》信效度良好，被绝大多数研究者用以衡量大学生学习倦怠状况，学习倦怠及各维度分值越低倦怠程度越严重。新疆医科大学医学生的学习倦怠总体得分为2.19，三个维度得分：情绪低落2.27、行为回避2.10、成就感低2.14，均低于师范类、综合类、理工类等高校大学生 [ 11 ] [ 12 ]，说明医学生学习倦怠状况较为严重。同时，本校学生在行为回避维度得分最低，说明医学生的学习倦怠已经外化为逃课、迟到、早退、抄袭等行为问题，这与统计学课程实际教学情况一致，大部分成绩不良学生常出现无故缺课、上课玩手机、抄袭作业等现象，却未表现出明显的情绪低落、自我评价较低的情况。 对学习倦怠的影响因素方面，本研究结果表明：男生、对自己学习成绩不满意及学习态度较差的学生倦怠发生率都比较高，分别为24.1%、35.4%和47.4%，远高于本校医学生平均倦怠发生率14.4%。这些研究结果与孙东媛、于惠钧等研究结论类似 [ 13 ] [ 14 ]。说明教师及教学管理工作者更应该关注男生、自我评价比较低和学习态度不够积极的医学生，采取行之有效的措施减少这类学习的学习倦怠状况，使得每一个医学生在学习上都不掉队。 虽然医学生学习倦怠状况比综合类、师范类、理工类大学生严重，但医学生在不同专业上学习倦怠发生率尚没有发现明显的差别，这与李亚真等 [ 3 ] 研究不同。原因在于李亚真的研究对象涉及大一至大四医学生，而不同年级学习倦怠发生状况有差别，年级越高倦怠状况越严重 [ 3 ]。因此在比较不同专业倦怠发生状况时一定要扣除年级的影响，但李亚真等研究并未做校正。本研究对象均为3年级或4年级学生，在同一学期讲授医学统计学课程时进行的调查，可比性比较好，结果更可信。 4.3. 学习态度与学习倦怠相关性 新疆医科大学医学生548名学生学习态度得分与学习倦怠得分成正相关，相关系数为(r = 0.504，P < 0.001)。因学习态度得分越高说明态度越差，学习倦怠得分越高说明倦怠程度越严重，所以学习态度越不好学习倦怠状况越严重，这与前述孙东媛 [ 13 ]、于惠钧 [ 14 ] 等研究一致。
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user: 5. 结论 不同专业的医学生中普遍存在学习倦怠现象，男生、对自己成绩不够满意、学习态度不够端正的学生学倦怠状况较为严重。提示教育工作者应有针对性地进行相关教育，提高学生学习积极性，转变学习态度，改善对自己的自我评价，从而减少学习倦怠的发生。
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user: 摘 要 海洋保护区是全球使用最广泛的海洋管理工具之一，它对于保护生物多样性至关重要，它可以提供保护，使其免受人为活动的威胁。微生物群落在有机污染物生物地球化学循环中起着十分关键的作用。微生物群落结构和多样性及其变化在一定程度上反映了土壤的质量。为准确掌握我国黄海沿海潮间带沉积物微生物群落，了解海洋保护区与相邻区域微生物群落结构差异，于2018年9月对辽宁省大连长海珍稀海洋生物保护区及附近区域潮间带沉积物微生物开展了详细调查。应用Illumina MiSeq宏基因组高通量测序技术，在调查区域潮间带共鉴定沉积物微生物43门类，变形菌门为最主要的优势门类，其序列数占总数的45.7%。其它较为丰富的门类包括酸杆菌门、拟杆菌门、放线菌门、浮霉菌门、蓝细菌门和疣微菌门。采用Mothur软件计算Chao1、Shannon和Simpson多样性指数，结果发现：菌群丰度指数Chao1的均值为5493，Shannon菌群多样性的指数为9.71，Simpson指数0.994，显示出海域沉积物中微生物多样性较高，通过主成份分析发现，保护区和大连入海河流潮间带微生物群落结构差异较大。 关键词 :海洋保护区，微生物群落，潮间带，高通量测序 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/