DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 灭绝 这一部分，我们讨论了捕食者和食饵均灭绝的情况。 定理5.1. 若 ( x ( t ) ， y 1 ( t ) ， y 2 ( t ) ) 是系统(1.2)的解，且其初始值为 ( x ( 0 ) ， y 1 ( 0 ) ， y 2 ( 0 ) ) ∈ ℝ + 3 ，如果满足条件 a − d < σ 1 2 2 则食饵x，未成熟捕食者 y 1 和成熟捕食者 y 2 均灭绝。 证明：对于系统(1.2)的第一个式子利用Itô’s公式，可以得到 d ( ln x ( t ) ) = ( a x ( t ) A + x ( t ) − d − b x ( t ) − m y 2 ( t ) − σ 1 2 2 ) d t + σ 1 d B 1 ( t ) ≤ ( a − d − b x ( t ) − m y 2 ( t ) − σ 1 2 2 ) d t + σ 1 d B 1 ( t ) (5.1) 对公式(5.1)从0到t积分，并两边同时除t ln x ( t ) − ln x ( 0 ) t ≤ ( a − d − σ 1 2 2 ) − b t ∫ 0 t x ( s ) d s − m t ∫ 0 t y 2 ( s ) d s + σ 1 B 1 ( t ) t ≤ ( a − d − σ 1 2 2 ) + σ 1 B 1 ( t ) t (5.2) 对公式(5.2)取上确界，利用局部鞅的强大数定理 [ 27 ]，可以知道 lim t → ∞ σ 1 B 1 ( t ) t = 0 几乎是处处成立的， lim t → ∞ sup ln x ( t ) t ≤ a − d − σ 1 2 2 < 0 (5.3) 即 lim t → ∞ x ( t ) = 0 ，食饵灭绝。 因此，对于任意小的 ε ，存在 t 0 和一个集合 Ω ε ⊂ Ω 使得 ℙ { Ω ε } > 1 − ε ，对于 t ≥ t 0 ， ω ∈ Ω ε ， n m x ( t ) y 2 ( t ) y 1 ( t ) + y 2 ( t ) ≤ n m x ( t ) ≤ n m ε 成立。接下来，证明捕食者 y 1 ( t ) 和 y 2 ( t ) 灭绝，我们对 ln ( y 1 ( t ) + y 2 ( t ) ) 利用Itô’s积分 d ln ( y 1 ( t ) + y 2 ( t ) ) = ( n m x ( t ) y 2 ( t ) − δ y 1 ( t ) − e y 2 ( t ) y 1 ( t ) + y 2 ( t ) − σ 2 2 y 1 2 ( t ) + σ 3 2 y 2 2 ( t ) 2 ( y 1 ( t ) + y 2 ( t ) ) 2 ) d t   + σ 2 y 1 ( t ) y 1 ( t ) + y 2 ( t ) d B 2 ( t ) + σ 3 y 2 ( t ) y 1 ( t ) + y 2 ( t ) d B 3 ( t ) ≤ n m x ( t ) y 2 ( t ) y 1 ( t ) + y 2 ( t ) − min { δ ， e } + σ 2 y 1 ( t ) y 1 ( t ) + y 2 ( t ) d B 2 ( t ) + σ 3 y 2 ( t ) y 1 ( t ) + y 2 ( t ) d B 3 ( t ) ≤ ( n m ε − min { δ ， e } ) d t + σ 2 y 1 ( t ) y 1 ( t ) + y 2 ( t ) d B 2 ( t ) + σ 3 y 2 ( t ) y 1 ( t ) + y 2 ( t ) d B 3 ( t ) (5.4) 对公式(5.4)两边从0到t积分，并两边同时除t， ln ( y 1 ( t ) + y 2 ( t ) ) − ln ( y 1 ( 0 ) + y 2 ( 0 ) ) t ≤ ( n m ε − min { δ ， e } ) + σ 2 y 1 ( t ) B 2 ( t ) t ( y 1 ( t ) + y 2 ( t ) ) + σ 3 y 2 ( t ) B 3 ( t ) t ( y 1 ( t ) + y 2 ( t ) ) (5.5) 对公式(5.5)取上确界，利用局部鞅的强大数定理 [ 27 ]，可以知道 lim t → ∞ σ 2 y 1 ( t ) B 2 ( t ) t ( y 1 ( t ) + y 2 ( t ) ) = 0 ， lim t → ∞ σ 2 y 1 ( t ) B 3 ( t ) t ( y 1 ( t ) + y 2 ( t ) ) = 0 几乎是处处成立的，则有 lim t → ∞ ln ( y 1 ( t ) + y 2 ( t ) ) t ≤ n m ε − min { δ ， e } < 0 (5.6) 即 lim t → ∞ y 1 ( t ) = 0 ， lim t → ∞ y 2 ( t ) = 0 捕食者 y 1 和 y 2 灭绝。
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user: 6. 结论 本文主要研究了具有Allee效应和阶段结构的捕食–食饵模型随机动力学行为。首先，我们通过构造恰当的李雅普诺夫函数，建立了系统(1.2)存在全局唯一正解，并得到了系统存在遍历平稳分布的充分条件。此外，我们得到了食饵、未成熟捕食者和成熟捕食者灭绝的条件。得到了一系列的结果： 当 n m β e + σ 3 2 2 > δ + β + σ 1 2 2 ， a − d > r + 1 2 σ 1 2 时，系统存在唯一的遍历平稳分布；当 a − d < σ 1 2 2 时，食饵和捕食者均会灭绝。 当然，在整个生态系统中，会受到很多自然因素和人类的干预，因此捕食–食饵模型还是有很多值得研究的问题。例如，我们可以考虑脉冲效应等，这些都可以在以后的研究中加以思考和解决。
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user: 摘要 利用Pena距离对KL估计的影响分析进行讨论，得到了KL估计的Pena统计量的表达式，并对其性质进行讨论分析，从而得到高杠异常点的判别方法。本文对Pena统计量与Cook统计量的性质进行了比较，得出在一定条件下Pena统计量是优于Cook统计量的结论。通过实例对比分析，得到研究结果表明本文提出的理论和方法是科学合理的。
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user: 1. 引言 在统计学中，统计诊断是数据分析的第一步，主要目的就是对样本数据中异常点或强影响点的识别和诊断，传统的判断异常点或强影响点的常用统计量有Cook距离、似然距离、W-K统计量和AP统计量等。美国统计学家Daniel Pena [ 1 ] 于2005年提出的一种新的诊断统计量Pena距离，该统计量是对诊断统计量的重要补充，Pena距离是一种度量线性回归模型影响的新方法，这种方法与传统的诊断方法有较大的区别。之前的方法是研究删除一个点(组)对回归分析的影响及对模型预测值的影响，或是某个样本点(组)的微小扰动对参数估计的影响及对模型预测的影响；而Pena距离这一统计量是研究样本中的某一点受其余各点的影响，也即度量样本中各点删除对某一特定样本点回归值及预测值的影响。孟丽丽等 [ 2 ] 基于Pena距离研究了加权最小二乘估计的影响分析，胡江等 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 基于Pena距离研究了非线性回归模型、广义线性回归模型和t-回归模型的影响分析；Semra Türkan等 [ 7 ] 研究了基于Pena距离的岭估计和改进岭估计的影响分析；Hadi Emami等 [ 8 ] 研究了基于Pena距离的岭估计的影响分析；Muhammad Kashif等 [ 9 ] [ 10 ] 研究了基于Pena距离的Liu估计和改进岭估计的影响分析。 本文将Pena统计量推广到Kibria-Lukman估计的影响分析问题，给出Kibria-Lukman估计影响分析的Pena统计量的表达式，并对其性质进行了讨论，从而得到高杠异常点的判别方法。在一定条件下对Pena统计量与Cook统计量的性能进行了比较分析，并通过实例分析对该方法的有效性进行验证。
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user: 3. 实证分析 案例数据来自文献Longley数据集 [ 13 ]，是强共线性的宏观经济数据，其中包含GNP deflator (GNP平减指数)、GNP (国民生产总值)、Unemployed (失业率)、Armed Forces (武装力量)、Population (14岁以上的非机构人口)、year (年份)，Employed (就业率)。回归模型(1)给出如下： y = X β + ε 其中 X = ( x 1 ， x 2 ， x 3 ， x 4 ， x 5 ， x 6 ) ，y是就业率， x 1 是GNP平减指数， x 2 是国民生产总值， x 3 是失业率， x 4 是武装力量， x 5 是14岁以上的非机构人口， x 6 是年份。该数据集的条件数为43，275 [ 14 ]，则说明该数据集回归变量之间存在严重的多重共线性。 Cook [ 15 ] 使用该数据集基于数据删除法得到最小二乘估计的Cook距离，识别出样本点5，16，4，10和15为影响点，Walker和Birch [ 16 ] 基于岭估计的数据删除法使用Cook距离、W-K统计量、杠杆值和残差，识别出最有影响的五个点，即点16、10、4、15和5，Jahufer和Jianbao [ 17 ] 基于改进岭估计得到Cook距离和W-K统计量，确定点10、4、15、16和1为影响点，Semra Türkan等 [ 7 ] 基于岭估计和改进岭估计得到Pena统计量，当 k = 0 时，识别出影响点为5、16、6、15和10，当 k = 0.0002 时，岭估计识别出的影响点为16、15、10、4和1，改进岭估计识别出的影响点为16、15、5、4和10；Kashif等 [ 9 ] 基于Liu估计得到Pena统计量，当 d = 0.1 时，识别出的影响点为3、10、11、4和5， d = 0.5 时，识别出的影响点为10、3、4、15和16， d = 0.9 时，识别出的影响点为10、4、15、5和16， d = 1 时，识别出的影响点为15、10、5、4和16。在本文中，我们使用相同的数据集基于KL估计得到的Pena统计量来识别影响点，当 λ = 0 (OLS)和 λ = 0.0002 ，通过公式(3)计算得到 S L K ， i ，结果见表1。 由表1显示结果可以看出，基于KL估计所提出的Pena统计量，当 λ = 0 时，KL估计退化为最小二乘估计，其识别出最有影响的五个样本点分别为：5、16、6、15和10，与Semra Türkan等 [ 7 ] 人识别出的影响点是一样的；当 λ = 0.0002 时，其Pena统计量识别出的最有影响的五个样本点分别为16、5、15、6和4，与其它作者相比，至少有三个影响点是一样的，验证了本文基于KL估计所提出来的Pena统计量是合理可行的。 Table 1 The five most influential observations: Longley dat λ = 0 λ = 0.0002 case S L K ， i case S L K ， i 5 0.6976 16 0.6087 16 0.5701 5 0.5017 6 0.5270 15 0.4451 15 0.4308 6 0.4004 10 0.3364 4 0.3322 表1. Longley数据集中：最可能的5个影响点
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user: 4. 结论 在本文中，综合考虑了复共线性和影响诊断问题，Belsley等 [ 14 ] 建议在检测异常点或影响点时，应处理复共线性问题。因此本文在基于KL估计下一般线性回归模型中，使用Pena距离来讨论KL估计的影响诊断，得到了基于KL估计下的Pena距离的表达式，并对其性质进行证明，得到Pena距离的分布在一定条件下近似于正态分布，并通过该统计量能识别出数据中高杠异常点，从而得到高杠异常点的判别方法。在文中将Pena距离与Cook距离的性质进行了比较，得出在一定条件下Pena统计量是优于Cook统计量的。最后，通过实例研究的结果验证，说明本文所提出的理论与方法是合理可行的。
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user: 摘要 目的：分析计算机辅助手术系统在精准肝切除手术中的指导意义。方法：回顾性分析2017~2019年行肝切除术的肝细胞肝癌患者共233例，233例患者术前均行上腹部动态增强CT，其中126例利用计算机辅助手术系统(Hisense CAS)将增强CT图像进行三维重建，根据三维重建结果规划最佳手术方案，根据术前方案行针对性肝段精准切除术，作为实验组；其余107例未行CAS三维重建的患者行传统肝段切除术，作为对照组，分析两组之间手术时间、术中出血量、正常肝体积损失率(切除肝组织中正常肝组织体积占比)、术后并发症等。对手术时间、术中出血量、正常肝体积损失率等分析采用t检验，对率的分析采用c 2 检验。结果：实验组术中出血量(142.60 ± 98.445) ml，手术时间(145.16 ± 51.36) min，术后住院时间(5.11 ± 1.101)天，正常肝组织损失率(16.17 ± 4.91)%；对照组(215.47 ± 159.80) ml，手术时间(178.73 ± 59.44) min，术后住院时间(5.66 ± 1.03)天，正常肝组织损失率为(33.22 ± 4.98)%；实验组各项指标明显低于对照组(t = −3.16， −3.55， −3.14， −7.21， P < 0.05)。实验组术后1例出现胆瘘，1例出现低蛋白血症，对照组术后3例患者出现胆瘘，4例出现低蛋白血症，2例出血。两组差异存在统计学意义(c 2 = 4.227， P < 0.05)。所有患者术后均治愈出院，术后随访半年肿瘤均未复发。结论：计算机辅助手术系统可在术前对患者肝脏进行精确重建，明确肿瘤与周围血管、组织的关系，为手术提供精准指导，减小患者手术损伤，改善预后。
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user: 1. 前言 现代肝脏外科中关于肝脏的分段解剖，COUINAUD [ 1 ] 提出的基于门脉系统分布的八段分法被广泛应用，但是随着影像学的迅速发展，CT、MR及多普勒超声对肝脏成像更加清晰，大量的影像学资料及临床手术实践证明，门静脉分支走行存在较多变异，Couinaud八段分法与实际肝脏分段具有一定差异 [ 2 ]，对门静脉分支变异的肝脏手术的指导存在一定偏差，导致术中出血量、肝脏损失量增加，无法达到精准肝切除以最小创伤侵袭和最大肝脏保护获得最佳治疗效果的要求 [ 3 ]。计算机辅助手术系统可于术前对患者上腹部增强CT进行三维重建，清晰、立体、全角度显示门静脉分支走行、肿瘤位置及肿瘤与周围脉管、组织的关系 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]，为精准肝切除手术提供精准指导，减小术中出血量及正常肝脏的损失。
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user: 2. 对象与方法 2.1. 研究对象 收集2015.1~2018.12青岛大学附属医院肝占位性病变患者的上腹部增强CT二维影像资料 纳入标准：①既往无肝脏手术史者②患有胸腹部其他疾病未压迫肝脏致肝血管变形者③肝脏单发肿瘤，直径 ≤ 5 cm，未侵犯周围肝段④上腹部增强CT动脉期、静脉期、平衡期成像好已行三维重建者纳入实验组，未行三维重建者纳入对照组。⑤术后病理为肝细胞肝癌。共233例符合纳入标准，其中实验组126例，(男性91例，女性35例)，年龄36~75岁；对照组107例(男性82例，女性25例)，年龄(58.63 ± 10.25)岁。其中男性191例，女性38例，年龄(59.98 ± 9.98)岁。所有患者术前均签署我院伦理委员会批准的患者知情同意书，符合医学伦理学规定。 2.2. 仪器与试剂 增强CT机(美国GE64层螺旋CT，型号：GE Discovery CT 750HD)；非离子碘海醇对比剂100 ml：35 g；海信计算机辅助手术系统(Hisense CAS)。 2.3. 统计学软件 SPSS 26。 2.4. 研究方法 2.4.1. 上腹部增强CT检查 检查前患者需空腹4~6 h，经手背或前臂静脉通路注入非离子碘海醇对比剂。扫描范围自肝上膈顶至胰腺下缘，于对比剂注射后30 s、60 s、120 s分别行动脉期、静脉期、平衡期扫描，管电压设置参数为120 kv；其他扫描参数设置：球管转速0.5 r/s，螺距1.375:1.000，扫描层厚5 mm，间距5 mm，重建厚度0.625 mm，将三期扫描图像上传至工作站以DICOM形式刻盘储存。 2.4.2. 海信计算机辅助手术系统(Hisense CAS)三维重建 将实验组DICOM格式的上腹部增强CT三期图像数据导入Hisense CAS，添加病例资料后对肝脏、肿瘤、门静脉及其分支、肝动静脉、下腔静脉进行三维重建，重建完成后可全方位、清晰、立体地观察到肝脏全貌、肿瘤位置及其与周围脉管、组织的关系。 2.4.3. 术前规划 实验组根据三维重建图像，术前明确肿瘤位置、门静脉分支及走行，确定肿瘤边界及其与相关门静脉分支支配肝段的关系，划定需切除的范围，确定需要切断的肝内脉管及可能损伤的肝内血管及管道，选择肝切除术式，进行虚拟手术，通过CAS智能计算肝脏体积、肿瘤体积、术后剩余肝体积，尽量保留正常肝组织，尽量避免损伤周围血管及胆管，根据肝切除安全限量判断手术的可行性。对照组根据上腹部增强CT原始二维图像进行术前规划。 2.4.4. 手术方法 实验组根据Hisense CAS术前规划于术中根据肿瘤与相关门静脉分支位置及供应关系行针对性肝段切除，切断并妥善结扎、烧灼需要离断的血管及胆管，减少术中及术后出血、胆瘘；避免其他脉管损伤；可通过术中超声确定相关门静脉分支及肿瘤供应血管位置及关系，通过超声引导下注射亚甲蓝注射液，进一步明确肿瘤与周围肝组织关系，尽量保留正常肝组织，减少正常肝损失。对照组根据术前上腹部增强CT二维图像及Couinaud肝脏分段进行传统肝段切除。术后根据患者病情对症治疗。整理两组患者术中出血量、手术时间、术后住院时间、正常肝组织损失率、术后并发症、预后情况，将数据导入SPSS 26统计学软件中，对术中出血量、手术时间、术后住院时间、正常肝组织损失率等分析采用t检验，对率的分析采用c 2 检验。
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user: 3. 结果 3.1. 海信计算机辅助手术系统(Hisense CAS)三维成像结果 应用Hisense CAS对实验组上腹部增强CT图像进行三维重建及术前规划，可对肝脏、肿瘤、肝内脉管分支走行进行准确、清晰、立体的重建，术者对三维图像可进行放大、缩小、旋转、调节透明度等操作，从任意角度观察肝脏肿瘤的位置、血供、与周围脉管的关系以及门静脉分支走行有无变异、相关分支支配肝段与肿瘤的关系。术前三维重建结果与术中所见情况一致。 3.2. 手术及预后结果 实验组126例术中均行针对性肝段切除术，根据Hisense CAS术前规划，对肿瘤未侵犯肝组织不予切除，仅切除肿瘤相关门静脉分支供应肝段，术中出血量(142.60 ± 98.445) ml，手术时间(145.16 ± 51.36) min，术后住院时间(5.11 ± 1.101)天，正常肝组织损失率(16.17 ± 4.91) %。对照组行传统肝段切除术，术中出血量(215.47 ± 159.80) ml，手术时间(178.73 ± 59.44) min，术后住院时间(5.66 ± 1.03)天，正常肝组织损失率为(33.22 ± 4.98) %，实验组数据远低于对照组，两组差异有统计学意义(t = −3.16， −3.55， −3.14， −7.21， P < 0.05)。实验组术后2例患者出现胆瘘，1例出现低蛋白血症；对照组术后3例患者出现胆瘘，4例出现低蛋白血症，2例出血，两组术后并发症发生率有统计学差异(c 2 = 4.227， P < 0.05)。所有患者术后均治愈出院，随访半年肿瘤均未复发。
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user: 4. 结论 计算机辅助手术系统在精准肝切除手术中具有详细规划、精准指导的作用，通过术前对增强CT二维图像进行三维重建，可明确肿瘤位置及与周围脉管关系，并可进行虚拟手术，为术者提供最佳手术方案，减少手术时间、术中出血量及正常肝组织损失，保证手术效果的同时降低手术伤害，相较于传统手术存在较大优势。
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user: 5. 讨论 现代社会计算机与人工智能技术发展迅猛，依托现有的医学技术，结合计算机技术，可使人类进一步、更加清晰地探索机体奥秘，解决过往无法解决的医学难题。计算机辅助手术系统可以将传统二维CT图像转化为清晰、立体的三维图像，使外科医生更加直观地观察病变器官与病灶的关系，更好地进行术前规划，预测可能发生的风险 [ 9 ]。肝脏是人体最大的实质器官，脉管众多，功能复杂，部分个体门静脉分支存在变异，手术难度大 [ 10 ] [ 11 ]。囿于灌注技术及样本量的限制，Couinaud肝脏分段具有限制性，未考虑肝脏门静脉分支走行变异的情况，依据Couinaud肝脏分段和二维CT图像指导的传统肝切除术存在可控性低、手术创伤大、风险高等缺点 [ 9 ]。对于肝脏手术，术前对患者上腹部增强CT图像进行三维重建，可使术者明确肿瘤位置、毗邻结构及门静脉分支走行，根据门静脉分支行精准地指定肝段切除，并可规避损伤肿瘤邻近的脉管及重要结构，相较于传统Couinaud肝段切除，具有个体化、针对性、精准化、风险低、伤害小的优势 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]。基于计算机辅助手术系统三维重建技术，董蒨教授团队对大量肝脏CT图像进行了分析，基于门静脉四级支走行提出了Dong’s肝脏分型理论，将肝脏分段进行更加细致、精确的划分，根据门静脉四级支分支走行将肝脏分为A型、B型、C型、D型四型，为精准肝切除手术提供了更加科学的理论依据 [ 9 ]。
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user: 摘要 儿茶酚胺，包括肾上腺素、去甲肾上腺素和多巴胺，是由酪氨酸在一系列酶的催化作用下合成的。儿茶酚胺通过自主调节在生理活动中发挥重要作用，维持人体的动态平衡。儿茶酚胺及其代谢物的异常浓度(特别是高浓度)常提示神经内分泌肿瘤，特别是嗜铬细胞瘤和副神经节瘤的发生。嗜铬细胞瘤和副神经节瘤的显著特点是不规律地释放儿茶酚胺，有时呈爆炸式释放，以及顽固性高血压。正是由于这些性质，嗜铬细胞瘤和副神经节瘤可出现许多严重的并发症，但目前对嗜铬细胞瘤和副神经节瘤的诊断率很低。原因之一是其临床表现具有高度的异质性和多样性，但更重要的原因是缺乏一种筛选和诊断嗜铬细胞瘤和副神经节瘤的超敏方法。目前，医学组织通常通过检测尿液或血浆中的儿茶酚胺来筛查嗜铬细胞瘤和副神经节瘤。然而，儿茶酚胺及其某些代谢物的浓度低、不稳定、极性高、分子结构高度相似，使得儿茶酚胺的准确定量非常困难。本文概述了儿茶酚胺及其代谢物的检测现状，讨论了液相色谱串联质谱法联合检测儿茶酚胺及其代谢物的必要性，阐述了联合检测方法开发与验证的基本步骤及注意事项。
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user: 1. 前沿 儿茶酚胺(catecholamine， CA)，包括肾上腺素(Epinephrine， E)、去甲肾上腺素(Norepinephrine， NE)和多巴胺(Dopamine， DA)，是由酪氨酸在一系列酶的催化作用下产生的。在健康人体内，肾上腺素主要由肾上腺髓质细胞分泌，去甲肾上腺素主要来源于交感神经末梢的溢出，是人体重要的神经递质之一 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。多巴胺是大脑中最丰富的儿茶酚胺类神经递质，缺乏多巴胺是帕金森病的重要特征。鲜为人知的是肾上腺和肾上腺外嗜铬细胞也能分泌多巴胺 [ 4 ]。甲氧基肾上腺素(metanephrine， MN)，甲氧基去甲肾上腺素(normetanephrine， NMN)，3-甲氧酪胺(3-methoxytyramine， 3-MT)是肾上腺素、去甲肾上腺素及多巴胺在儿茶酚-O-甲基转移酶催化作用下的中间代谢产物。高香草酸(homovanillic acid， HVA)和香草扁桃酸(Vanillylmandelic Acid， VMA)是肾上腺素、去甲肾上腺素和多巴胺的最终产物。儿茶酚胺通过自主调节以保持人体的动态平衡在生理活动中发挥了重要的作用。儿茶酚胺及其代谢物的异常浓度(尤其是高水平)常提示神经内分泌肿瘤，尤其是嗜铬细胞瘤和副神经节瘤(pheochromocytoma and paraganglioma， PPGL)的发生 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。 嗜铬细胞瘤和副神经节瘤是分别从肾上腺髓质细胞和肾上腺外嗜铬细胞中发生的神经内分泌肿瘤 [ 8 ]，发病率低于十万分之一 [ 9 ]。PPGL的显著特点是不规律地释放儿茶酚胺，有时呈爆发性释放，同时伴有难治性高血压 [ 10 ]。由于这些性质，PPGL可以出现许多严重的并发症，如果诊断和治疗晚可能造成生命威胁。不幸的是，PPGL的诊断率很低。原因之一是其临床表现具有高度的异质性和多样性 [ 11 ]，但更重要的原因是缺乏一种超敏的筛选和鉴别PPGL的方法。目前，医疗机构通常通过尿液或血浆中的儿茶酚胺及其代谢产物来筛查PPGL。然而，儿茶酚胺及其某些代谢产物的浓度低、不稳定、极性高、分子结构相似等特点使得儿茶酚胺及其某些代谢产物的准确测定非常困难 [ 12 ]。 目前用于儿茶酚胺及其代谢产物检测的方法有酶免疫测定(enzyme immunoassay， EIA)，高效液相色谱电化学分析(high performance liquid chromatography with electrochemical detection， HPLC-ECD)，高效液相色谱串联质谱分析(high performance liquid chromatography-tandem mass spectrometry， HPLC-MS/MS)等。其中最简单、应用最广泛的方法是酶免疫测定法 [ 13 ]，但由于其灵敏度和选择性较差，且样品制备时间较长，使得酶免疫测定在这两种方法中处于劣势。此外，酶免疫测定法不能测量3-甲氧酪胺，而3-甲氧酪胺是预测PPGL预后的重要指标。对于高效液相色谱电化学分析，由于其相对较高的准确度和精密度，最初被作为检测儿茶酚胺及其代谢产物的主要方法，但因为它采样缓慢、低采样率、样品制备复杂以及不可避免的分析干扰等缺点，现在已经被酶免疫测定和LC-MS/MS所取代。与酶免疫测定和HPLC-ECD相比，LC-MS/MS具有简单、快速、灵敏和选择性的优点，并且可以一次进样同时测定多种儿茶酚胺及其代谢产物，因此被越来越多的实验室和研究人员认可并应用于临床检验以及PPGL的辅助诊断 [ 14 ]。
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user: 2. 儿茶酚胺及其代谢产物在人体内的代谢通路 虽然在血液中儿茶酚胺及其代谢产物的浓度很低，但是儿茶酚胺及其代谢产物由体内的一系列酶持续代谢，不断产生和消耗，维持动态平衡。循环中的儿茶酚胺过多通常会导致心脏和血管的高血压和靶器官损害(Target Organ Damage， TOD)，而过少则可能导致低血压。另一方面，血浆中儿茶酚胺及其代谢物的异常变化常提示相关疾病，如神经母细胞瘤、甲状腺功能亢进等。此外，影响循环中儿茶酚胺水平的生理因素也很多，例如年龄、性别、昼夜节律、饮食、药物、情绪、体位等 [ 15 ]。 儿茶酚胺的代谢非常复杂，如前所述，去甲肾上腺素主要由交感神经产生，交感细胞表达单胺氧化酶(monoamine oxidase， MAO)而不表达儿茶酚-O-甲基转移酶(catechol-o-methyltransferase， COMT)，所以去甲肾上腺素被MAO氧化脱氨，在交感神经中形成3，4-二羟基苯乙二醇(3，4-dihydroxyphenylglycol， DHPG) [ 16 ]。DHPG进入循环，在肝脏中代谢为3-甲基-4-羟基苯乙二醇(3-methoxy-4-hydroxyphenylglycol， MHPG)。DHPG和MHPG最终转化为香草扁桃酸。MAO和COMT均存在于肾上腺髓质细胞中。因此，肾上腺素、去甲肾上腺素在肝脏中可以被分解成甲氧基肾上腺素、甲氧基去甲肾上腺素，最终代谢成香草扁桃酸。在胃肠道中，有一种特殊类型的硫转移酶，称为SULT1A3，它可以将游离的儿茶酚胺及其代谢产物转化为硫酸盐结合的代谢产物。在这些硫酸盐结合物中，几乎所有的结合甲氧基肾上腺素都来源于肾上腺髓质分泌的游离甲氧基肾上腺素，而大量的结合甲氧基去甲肾上腺素则来源于胃肠道产生的去甲肾上腺素。因此，结合甲氧基去甲肾上腺素的血浆浓度主要反映去甲肾上腺素的胃肠道代谢，而结合甲氧基肾上腺素的血浆浓度则反映肾上腺素的肾上腺髓质代谢。对于多巴胺，循环中的多巴胺大部分来自于胃肠道对食物的吸收和代谢，99%的多巴胺处于结合状态。由于尿中多巴胺主要由肾脏提取和循环左旋多巴(Levodopa，L-DOPA)脱羧作用形成，因此尿中多巴胺浓度较高并且不能用于诊断嗜铬细胞瘤 [ 17 ]。
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user: 3. 儿茶酚胺及其代谢产物的检测 3.1. 肾上腺素、去甲肾上腺素、多巴胺 儿茶酚胺作为第一个被发现的与PPGL有关的生物标志物，最初被广泛应用于PPGL的诊断。目前儿茶酚胺检测方法有很多，以前常用的主要有液相色谱电化学、液相色谱荧光检测、毛细管电泳、放射酶学等，其中，LC-MS/MS因其能够同时在灵敏度、特异性以及检测速度等方面均能达到临床检验要求而越来越多地被研究并应用于临床检测。 另一方面，儿茶酚胺类化合物的半衰期短、挥发性大、浓度低、稳定性差，对准确测定一直是一个很大的挑战 [ 18 ]。此外，儿茶酚胺的测量对某些特殊类型的PPGL诊断不敏感，比如不分泌或间断性分泌儿茶酚胺的PPGL。因此，随着对儿茶酚胺代谢认识的提高，目前儿茶酚胺测定逐渐被其代谢物如甲氧基肾上腺素、甲氧基去甲肾上腺素和甲氧酪胺等所取代。但对于那些仅分泌多巴胺的罕见PPGL的检测，儿茶酚胺的检测仍是不可替代 [ 19 ]。目前，儿茶酚胺检测所面临的问题是循环中儿茶酚胺浓度低、易波动，不稳定，采集后不易保存。为了解决这些问题我们可以采取一些措施，例如，采取LC-MS/MS等准确的检测方法，坚持仰卧位静息后采样和采样前严格的饮食要求，样品避光保存于−80℃冰箱等 [ 20 ]。 3.2. 高香草酸、香草扁桃酸 高香草酸和香草扁桃酸作为儿茶酚胺在尿液中排泄的最丰富的终产物，由于其稳定性、排泄量大、易检测等特点在PPGL分析中也得到了广泛的应用。大多数PPGL产生相对少量的多巴胺，但某些特殊类型的肿瘤，尤其是孤立的副神经节瘤主要产生多巴胺，很少分泌肾上腺素和去甲肾上腺素。高香草酸和香草扁桃酸是神经母细胞瘤生化诊断的主要代谢物，在神经母细胞瘤(neuroblastoma， NBL)的诊断中，香草扁桃酸与高香草酸比值小于0.5与晚期疾病和不良预后相关。目前测定香草扁桃酸与高香草酸的方法很多，其中，液相色谱串联质谱法因其高灵敏度、高选择性、同时多项目分析等优点有利于儿茶酚胺及其代谢物的综合分析而被越来越多的关注及研究 [ 21 ]。 3.3. 甲氧基肾上腺素、甲氧基去甲肾上腺素、甲氧酪胺 随着对儿茶酚胺代谢认识的不断深入，肾上腺素和去甲肾上腺素的中间代谢产物甲氧基肾上腺素、甲氧基去甲肾上腺素，即甲氧基肾上腺素类物质(MNs)被广泛认为是诊断PPGL最敏感的儿茶酚胺代谢物。人们普遍认为游离MNs优于结合MNs，血浆代谢物检测PPGL比尿液检测PPGL具有更高的灵敏度和选择性 [ 22 ]。然而，被人们所忽略的是，在循环中游离MNs和儿茶酚胺代谢及清除是一样快的 [ 23 ]，并且在MNs的检测中，假阳性现象较多。只有坚持严格的分析前采样预防措施，适当的参考区间和先进的测量方法，才能保证准确的检测结果。取仰卧位、空腹、24 h内不吃含儿茶酚胺类(尤其是多巴胺)的食物或药物采样是准确定量分析的关键。另外，如果不能做到禁食取仰卧位，尿液检查可能是首选的检查方法。随着年龄的增长，循环甲氧基去甲肾上腺素的浓度显著增加，而男性的甲氧基肾上腺素和甲氧酪胺水平高于女性，因此，建立甲氧基肾上腺素的性别参考区间和甲氧基去甲肾上腺素的年龄参区间非常重要 [ 24 ]。同时具备高通量、高灵敏度、高选择性和一次进样多重分析等优势，高效液相色谱–质谱联用技术(HPLC-MS/MS)被认为是检测循环中MNs的最佳方法。 3-甲氧酪胺作为多巴胺的3-O-甲基化代谢产物，在神经母细胞瘤(Neuroblastoma， NBL)和PPGL的分析中起着重要作用。3-甲氧酪胺与神经母细胞瘤检测的几乎所有生物学和临床参数有关，并与晚期、高龄、骨狭窄等多种预后因素有关 [ 25 ]。3-甲氧酪胺是一种良好的独立预后生物标志物，提示着神经母细胞瘤患者的高风险和不良结局 [ 26 ]。另一方面，3-甲氧酪胺也是诊断特殊类型PPGL的一个重要的标志物。在大多数PPGL中均可发现MNs的增加，但也有部分肿瘤仅产生多巴胺，这与琥珀酸脱氢酶B (SDHB)基因的潜在突变或转移瘤有关，转移瘤患者血浆多巴胺水平明显高于非转移性肿瘤患者，检测3-甲氧酪胺有助于诊断这两类肿瘤。值得注意的是，与血浆相比，尿液中游离或去结合的3-甲氧酪胺水平对于诊断产生多巴胺的PPGL的诊断作用有限 [ 27 ]。与酶免疫分析法相比，HPLC-MS/MS可以准确地检测3-甲氧酪胺，因此在儿茶酚胺代谢物分析中越来越受欢迎。
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user: 4. 儿茶酚胺及其代谢产联合检测的开发与验证 随着科学技术的进步，色谱仪和质谱仪也不断地改进与发展，目前已经研制出先进的能同时扫描正离子和负离子并同时检测数百对离子的质谱仪 [ 28 ]。八种儿茶酚胺及其代谢物联合检测可以提高神经母细胞瘤和PPGL诊断的敏感性和选择性。Dubois认为联合检测可以分析仅产生多巴胺的PPGLs，即多巴胺分泌型嗜铬细胞瘤 [ 29 ]。一些研究表明联合检测可以确保神经母细胞瘤诊断的最佳灵敏度，特别是对于某些难以诊断的类型，例如间碘苄胍非亲和肿瘤患者和无高香草酸和香草扁桃酸升高的患者 [ 30 ]。而且对于PPGL，联合检测在鉴别不同突变类型的也起着重要的作用，不同突变类型在儿茶酚胺的相对含量和总量上存在差异。基因突变是肿瘤发生的关键，导致不同的代谢途径，从而产生不同的儿茶酚胺生化表型 [ 31 ]。儿茶酚胺及其代谢产物的联合生化检测可以为选择检测基因类型提供重要的指导。另一方面，儿茶酚胺的生化谱也反映了神经母细胞瘤中不同类型的突变，不同的生化结果反映了神经母细胞瘤的不同亚群 [ 32 ]。此外，联合检测可用于假性嗜铬细胞瘤的辅助诊断，假性嗜铬细胞瘤与嗜铬细胞瘤具有相同的症状和体征，但在影像学和生物化学上无异常，联合检测为其提供了一种有效的鉴别方法 [ 33 ]。 HPLC-MS/MS已广泛应用于临床生化检测，是未来临床检验的发展趋势，然而由于儿茶酚胺及其代谢产物浓度低、品种多、结构相似，对一次进样同时检测多种儿茶酚胺及其代谢产物的准确性提出了很大的挑战。由于高灵敏度、高选择性和同时多重分析等特点，LC-MS/MS可以快速、准确地对这些代谢物进行定量检测。但需要注意的是，在方法开发后，每种定量分析物的LC-MS/MS检测应在临床使用前验证方法并确保每个分析物的性能分析满足要求。 LC-MS/MS方法的开发主要包括：1) 样品处理：与其他检测方法相比，LC-MS/MS样品制备方法相对很简单。提取方法主要包括：固相萃取(solid-phase extration， SPE)、蛋白质沉淀、液–液萃取(liqui-liquid extraction， LLE)等。适当的提取方法可以提高样品纯化效率，减少基质干扰。固相萃取(SPE)是最流行的样品制备技术，它可以最大限度地减少内源性血浆成分(如磷脂、盐和蛋白质，可能导致离子抑制)对基质的影响。2) 液相色谱：液相条件的优化主要包括色谱柱的选择、流动相的优化和梯度的优化。与其它色谱体系相比，液相色谱具有广泛的固定相、柱径和流动相添加物组合，可以用来寻找最佳的色谱条件 [ 34 ]。3) 质谱：质谱优化包括电离模式、离子对、电离参数和离子源的选择。目前，电喷雾电离(electrospray ionization， ESI)是代谢组学研究中最常用的方法。儿茶酚胺及其代谢产物均为极性化合物，以正离子(胺)或负离子(酸)的形式存在于溶液中，因此ESI是最常采用的电离模式。4) 干扰及其他影响因素：与其他方法相比，LC-MS/MS法分析的干扰相对较小。液相色谱的应用可以避免许多干扰，例如，3-O-甲基多巴与甲氧酪胺在质荷比上相似，质谱不能将其分离。然而，应用液相色谱法可以分离这两种物质物质。尽管如此，影响实验结果的因素还包括受试者的采血姿势、受试者的饮食、某些药物的应用等，这些都可能导致假阳性。此外，性别对血浆甲氧基肾上腺素有显著影响，男性血浆甲氧基肾上腺素水平高于女性 [ 24 ]。血浆甲氧基酪胺、甲氧基去甲肾上腺素和3-O-甲基多巴随年龄的变化对婴幼儿的检测结果有很大影响。有证据表明，从新生儿到3岁左右，血浆甲氧基酪胺、甲氧基去甲肾上腺素和3-O-甲基多巴浓度急剧下降，因此建立合适的参考区间是非常重要的 [ 35 ]。 联合检测需要同时检测多种儿茶酚胺及其代谢物，因此在联合检测中需要选择最优参数，以保证每一种物质都能被准确检测到。方法建立后，应严格进行方法验证，方可用于临床。方法验证的主要内容包括：检测限、定量检测下限、不精确度、准确性、干扰、稀释一致性、稳定性以及方法论的互动认证。方法验证需要综合评估各个方面的细微影响，如果该方法的性能发生显著变化，则需要再次对该方法进行改进，重新进行方法验证，直到该方法的性能能够满足临床试验的要求。
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user: 5. 小结 PPGL的误诊将会带来很多问题，甚至导致致命的后果。由于儿茶酚胺及其代谢物种类众多，结构相似，含量低，LC-MS/MS的高通量、敏感性和特异性使其成为儿茶酚胺及其代谢物准确检测的首选方法。由于LC-MS/MS一次进样可检测多种物质，更直观地显示各种儿茶酚胺及其代谢物的变化，有利于临床诊断、治疗和预后检测。目前，LC-MS/MS检测儿茶酚胺及其代谢物的方法在世界各地的实验室得到了越来越多的开发和应用。需要注意的是，质谱仪的成本高，操作复杂，每个临床实验室在使用前都需要建立并验证自己的检测方法，这对操作人员来说是一个很大的挑战。本文概述了儿茶酚胺及其代谢物的检测现状，讨论了LC-MS/MS联合检测儿茶酚胺及其代谢物的必要性，阐述了联合检测方法开发与验证的基本步骤及注意事项。与其它检测方法相比，LC-MS/MS方法表现出越来越多的优势。随着质谱仪的不断改进，灵敏度和自动化程度的不断提高，LC-MS/MS在临床检测儿茶酚胺及其代谢物方面的应用将会越来越广泛。
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user: 摘要 体成分是指机体组成的各种组分，正常情况下，体成分各指标的含量及比例保持衡稳，保障人体健康。但随着仓促进食、久坐不动、高热量饮食等各种不健康生活方式的普遍，人们的体成分已在不知不觉中发生巨大变化，各组分含量及比例出现失衡时，人体即可表现出不同程度的症状或体征，甚至导致严重疾病。人体成分分析越来越成为人们关注的热点，并逐渐应用于各研究领域，本文通过查阅近几年文献，对人体成分分析应用进行综述。
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user: 1. 引言 体成分是指机体组成的各种组分，包含脂肪、蛋白质、无机盐和骨骼肌等，人们通常将人体成分分为两类：脂肪成分和去脂成分。脂肪与去脂成分的含量之和即为人体体重，正常情况下，人体内脂肪和去脂成分的含量及比例保持平衡，以保障人体各器官功能的正常运行，维持人体健康状态。但当各组分含量及比例出现失衡时，人体即可表现出不同程度的症状或体征，甚至导致严重疾病。随着医疗和健康服务的不断发展，大量研究发现，脂肪成分和去脂成分含量及分布情况不仅可以反映人体生长、发育过程及营养状况，还可反映衰老、疾病过程及体质健康情况。人体成分随着年龄及体质状况而发生变化，临床医生可依据体成分变化情况做出疾病诊断、制定治疗方案并观察疾病治疗效果、判断预后。健美工作者、运动员等对肌肉质量要求较高者，可根据体成分分析结果进行饮食、训练方案的调整。对青少年体成分的监测可明确其生长、发育情况。随着人们对体成分认知的深入，人体成分分析在医疗、体美等领域的应用越来越广泛。本文通过查阅近几年文献，对人体成分分析应用进行综述。
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user: 2. 人体成分分析在疾病机制及预后中的应用 2.1. 人体成分与骨关节炎 骨关节炎是一种以进行性关节破坏(关节软骨损伤、退化)和继发性骨质增生为特征的影响整个关节的多因素增龄性退行性关节疾病，它也是全球老年人残疾的主要发生原因之一，其主要的临床症状有三种：关节疼痛、畸形及功能障碍 [ 1 ]。研究发现，肥胖是影响骨关节炎发生、发展的因素之一，并且它是众多因素中可改变的危险因素 [ 1 ] [ 2 ]。身体质量指数(Body Mass Index， BMI)通常被用来衡量肥胖，BMI的增加与骨关节炎患病率增加有关 [ 3 ]。与正常体重者(18.5 kg/m 2 < BMI < 25 kg/m 2 )相比，肥胖者(BMI > 30 kg/m 2 )患膝骨性关节炎的风险可增加2.5~4.5倍。此外，超重者患膝骨性关节炎的可能性是正常体重者的1.5~2.5倍 [ 4 ] [ 5 ]。肥胖症与髋部关节炎和手部关节炎之间的联系虽不明显，但几项研究表明，肥胖人群患手部和髋部关节炎的风险也有所增加 [ 6 ] [ 7 ]。膝关节是人体最大的负重关节，体重增加时，增加关节负荷，当负荷超出关节软骨承受生物能力范围时即可导致关节软骨发生退行性改变 [ 8 ]。体重从正常到超重的转变比持续超重带来更高的进行全膝关节置换术的风险 [ 9 ]。股四头肌是膝关节重要的减震、缓冲器官，当其肌力减弱时可导致关节软骨承受更大的压力，进而导致关节退变，加重膝骨性关节炎进程。有研究表明，下肢骨骼肌减少是膝骨性关节炎的独立危险因素 [ 10 ]。脂肪组织是促炎细胞因子的主要来源，超重或肥胖者促炎细胞因子水平显著升高，加重软骨丢失 [ 11 ]。研究表明 [ 12 ]，无论关节炎位置如何(如膝盖、臀部和手部)，脂肪质量和脂肪质量百分比都与骨关节炎呈正相关。关节置换术对骨关节炎患者有深远的影响，可为他们提供更高的生活质量，改善功能，减轻疼痛感，同时防止其他合并症的发展。研究表明 [ 13 ]，BMI升高与围手术期结局之间存在相关性，特别是与手术部位感染，肾脏和呼吸系统并发症相关。因此，对骨关节炎患者进行体成分分析，进而指导减脂、控制体重和增加伸肌肌群肌力对骨关节炎的治疗具有重要意义。 2.2. 人体成分与骨质疏松 骨质疏松和骨关节炎一样，都是老年人中的常见疾病，尤其在女性群体中，是一种以骨骼微结构破损，进而导致骨密度降低，增加骨脆性为特征的全身代谢性骨病 [ 14 ]，可导致老年人发生摔倒、骨折的风险增高，生活质量降低，死亡率增加 [ 15 ]。随着人口老龄化不断加重，骨质疏松患病率不断增加，人们逐渐开始关注人体成分与骨密度间的关系 [ 16 ]。双能X射线吸收法是对人体骨密度进行测量的有效方法。研究表明 [ 17 ]，人体各组分均可不同程度地影响骨密度，进而影响骨质疏松发生。Lins等 [ 15 ] 研究发现，维持体脂储备与维持老年人的骨密度有关，对BMI正常和较高BMI水平者进行身体成分测量发现，更多的脂肪储备，如腰围、体脂肪比例和足够的血清维生素D浓度，可以促进腰椎和股骨颈骨密度的充分维持，因此，脂肪是防止骨骼疾病出现的保护因素。人体脂肪主要分为两类：皮下脂肪和内脏脂肪，脂肪细胞的内分泌功能因解剖部位的不同而不同 [ 18 ]。尹肖寒等 [ 17 ] 研究表明，内脏脂肪面积与骨密度呈负相关，且研究结果与蔡思清等 [ 19 ] 一致，其原因可能是内脏脂肪组织使骨骼承受的机械负荷增加，同时改变骨骼代谢最终使肥胖者的骨密度下降。缪克团等 [ 20 ] 研究发现，骨骼肌减少与骨质疏松密切相关，因肌肉与骨骼同源，相同的信号通路共同调控骨骼与肌肉同步生长和发育。肌肉附着于骨骼上，当肌肉进行收缩时可将机械负荷传导至骨骼，促进骨生成，反之，肌肉数量及肌力降低时，骨骼缺乏应力作用，破骨反应增强，加重骨质疏松 [ 19 ]。故加强骨骼与肌肉系统的强度可改善骨质疏松。人体成分分析不仅可以诊断骨质疏松，还可以明确骨质疏松程度，指导针对性的训练，改善骨质疏松。 2.3. 人体成分与癌症 体成分是肿瘤患者治疗过程中营养状况的提示指标，对判断患者预后也有一定的意义，肿瘤患者对抗肿瘤治疗的敏感性和耐受性受体成分改变的影响，体成分改变是肿瘤患者死亡率增加的主要原因之一 [ 21 ]。肿瘤患者常伴有骨骼肌、蛋白质减少等营养不良，严重影响患者康复进程及生存率，研究表明，肿瘤患者死亡率中的20%~50%归因于营养不良 [ 22 ]。郭仲等 [ 23 ] 研究发现，手术前进行康复指导能显著改善食管癌患者的营养状况，减少体成分的丢失。Sahyun等 [ 24 ] 回顾研究接受前列腺癌根治术患者的相关资料发现，不管患者BMI如何，低质量的肌肉可能与接受前列腺癌根治术患者的癌症复发和死亡风险增加有关。Versteeg等 [ 25 ] 研究60岁以上晚期癌症患者的肌肉质量、放射密度和强度与化疗毒性和总生存期的关系发现，足够的肌肉力量与更长的总生存期相关，肌肉力量可能有助于估计存活率，从而确定将受益于抗癌治疗的老年患者。Basile等 [ 26 ] 研究内脏脂肪组织在转移性结直肠癌患者中的预后作用，发现结直肠癌患者预后较差与内脏脂肪组织含量较高有关。Katrina等 [ 27 ] 研究发现，常规PET/CT测定的棕色脂肪组织容量是肿瘤复发/死亡的预测因子，与性别、年龄、BMI、肿瘤类型等其他影响棕色脂肪组织活性的因素无关。Iwase等 [ 18 ] 的研究发现，肥胖与乳腺癌治疗完成后的长期存活率呈显著负相关，肥胖背景下的内脏脂肪组织功能障碍是胰岛素抵抗和慢性炎症的基础，后者可能导致乳腺癌的发生和发展，营养支持和个性化锻炼计划是扭转不利身体成分的基本干预措施。
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user: 3. 人体成分分析在普通人群中的应用 3.1. 儿童和青少年的人体成分分析 儿童和青少年的生长、发育及体质健康情况是大家共同关心的问题。Won等 [ 28 ] 通过测量学龄期儿童的身高、体重、脂肪质量、无脂肪质量、骨骼肌质量和体脂百分比以研究学龄期残疾儿童相较于发育正常的儿童在生长发育方面可能存在的问题。结果表明，残疾学生的无脂肪质量（32.14 ± 5.82）明显低于发育正常的学生(28.71 ± 5.92)，P < 0.05。与典型发育中的学生相比，残疾学生的BMI和脂肪质量指数呈现出较低范围的趋势。两组学生的无脂肪质量指数在低于、处于或超过标准范围中所占的比例具有显著差异。在年龄、性别、残疾等因素中，残疾对学龄儿童的无脂肪质量指数影响显著。残疾学生的BMI、体脂百分比、脂肪质量指数在三个范围中的比例因年龄组不同而有显著差异(P = 0.006、P = 0.0001、P = 0.001)。年龄较小孩子的BMI、体脂百分比、脂肪质量指数大多低于标准范围。因此，在康复干预战略中努力增加体育活动和改善营养至关重要。Josefson等 [ 29 ] 一项研究新生儿身体组分和脐带C肽与儿童人体测量学的关系，并探讨这些新生儿测量方法能否介导母亲妊娠中期葡萄糖和BMI与儿童肥胖关系的研究发现，新生儿肥胖与儿童肥胖独立相关，并且与胎儿高胰岛素血症一起部分介导母亲血糖和BMI与儿童肥胖的相关性。Jin等 [ 30 ] 研究发现，不论性别和青春期阶段，腹部脂肪与总体脂量的比值升高与胰岛素敏感性降低之间有很强的相关性。腹部脂肪与总体脂量的比值是我国肥胖儿童和青少年心脏代谢的危险因素，而且是糖代谢的独立预测因子。人体成分分析应用于儿童与青少年生长、发育监测，可以早期对其进行营养干预，降低营养相关疾病发生风险，降低疾病发生率。 3.2. 妊娠期妇女的人体成分分析 妊娠期妇女体成分不断发生变化，体重随孕周增加而增加，分析妊娠期妇女身体成分的变化非常重要，因为其身体成分的变化不仅影响孕妇本身，还会对胎儿的生长发育及妊娠结局产生影响。吴燕等 [ 31 ] 一项有关妊娠期糖尿病患者孕期体成分变化的研究表明，妊娠期糖尿病患者的体脂量、体脂率、肌肉重比、总体水分、细胞内液在妊娠10~13周期间均明显高于血糖正常的妊娠妇女；妊娠至24~28周时，体脂相关指标及细胞内液在两组妊娠妇女间仍存在显著差异。因此，妊娠期糖尿病的发生、发展可能与妊娠期妇女体内过量的脂肪有关。李雍等 [ 32 ] 一项有关妊娠期妇女体成分变化的研究发现，妊娠期间妇女的体成分均随妊娠时期进展而呈增加趋势，其中体重增长幅度较大，而体脂率增长幅度相对体重而言较为平稳，尤其在妊娠晚期，体脂率在妊娠各时期的增长情况与妊娠前期妇女BMI呈正相关。张灿等 [ 33 ] 研究分娩巨大儿与妊娠期妇女体成分间的关系发现，BMI、体脂量和体脂率在妊娠早期的增加是导致分娩巨大儿的独立危险因素，去脂体重增加可降低此风险。Eshriqui等 [ 34 ] 研究妊娠前妇女BMI与后代体成分关系发现，妊娠前妇女BMI与其女性后代的体脂率、内脏脂肪组织相关，故孕前控制BMI利于打破肥胖向后代传递的恶性循环。 3.3. 运动员的人体成分分析 对于运动员来说，合理的体成分比例及较高水平的身体素质是其保持良好竞技状态的基础，身体成分是决定人体进行某项运动的运动潜力和成功可能性的因素之一，因此，监测评估运动员的体成分变化对其维持或提升自身机体功能状态具有重要意义。Cárdenas等 [ 35 ] 按竞技分区及踢球位置对足球运动员的体成分进行测量，研究发现每个分区内，守门员的平均体重、身高、坐高、皮褶总和、体脂量及体脂率都最高，前锋的平均肌肉质量百分比则较高，门将的平均体重、身高、坐高、皮褶总和、体脂量及体脂率均高于前锋；根据比赛级别进行分析显示，年龄较大组别(乙级和20岁以下)的平均体重、坐高、某些围度(如放松的手臂和腰围)、肌肉质量(以公斤和百分比为单位)和骨骼/肌肉指数均比年龄较年轻组别(四级和三级)高。Tsukahara等 [ 36 ] 研究优秀女运动员从低级别运动项目向高级别转变时取得成绩与体成分之间的关系发现，运动成绩的变化与运动员全身体脂量(r = −0.32， p < 0.05)、体脂率(r = −0.32， p < 0.05)以及下肢的体脂量(r = −0.34， p < 0.05)、体脂率(r = −0.36， p < 0.05)呈负相关，而机体性能变化与下肢去脂体重百分比(r = 0.34， p < 0.05)呈正相关，故优秀女运动员向高级别运动项目转变时应降低体内脂肪含量及体脂率，增加去脂成分，进而维持或提高成绩。
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user: 4. 总结与展望 身体成分的评估有利于对人体营养状况和机能能力的洞察，有助于对个体从出生到成年生长、发育的营养描述，有助于理解健康和疾病的发育根源，有助于设计营养策略，并用于监测治疗干预效果 [ 37 ]。人体成分测量是一种客观的营养评估方法，逐渐受到营养学家、健康专业人员和体育科学家的关注。随着肥胖和生活方式疾病的日益流行，人们越来越需要灵敏度和精确度更高的身体成分方法。BIA是目前众多体成分分析方法中最为适用于人群检测的方法，因其具有操作简单、便捷，价格适中，准确度高且便携等优点。随着体成分分析的广泛应用，人们越来越重视健身、健康生活方式的养成，利于推进国民健康事业的发展。然而，体成分因性别、年龄、种族、机体状态等因素而存在不同，因此研究不同年龄段、性别、种族及机体状态下体成分的变化特点是我们进行健康指导、疾病预防的关键，不同研究对象的体成分变化特点仍需大量深入研究。
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user: 摘要 碳纤维增强复合材料(CFRP)广泛应用于各大工业领域，其生产和制造技术已经成为我国战略新兴产业的重要支柱之一。然而，关于复合材料疲劳损伤检测的研究至今仍缺乏成熟的理论体系。因此，对于CFRP检测方法的研究受到了广泛的关注。本文针对该材料，将深度学习引入检测系统，利用自编码器提取CFRP缺陷特征，实现缺陷识别并按照位置分类的目的。实验结果表明，自编码器通过提取CFRP缺陷的数据特征不仅对缺陷有很好的辨识能力，而且可以应用于缺陷分类，效果良好。
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user: 1. 引言 复合材料是指由两种或两种以上不同化学成分或物理属性的材料根据应用需求人工组成的特殊材料。由于其复杂的内部结构及多种组成成分，导致其介质分布规律与传统金属材料存在显著差异 [ 1 ]。同时，不同组成成分、不同制造工艺甚至不同制造批次的复合材料之间，其抗疲劳特性、使用寿命等关键健康指标也有明显差别 [ 2 ] [ 3 ]。 电磁无损检测技术通过非接触的方式获得被测试件表面及内部结构信息及特征参数，检测系统通过电磁耦合方式工作，具有良好的安全性和较低的功耗，适合于在线检测及在役结构件的原位健康监测。然而，由于电磁场的“软场”特性，传统的电磁无损检测方法极易受到环境参数变化的影响，检测结果不稳定，这是限制其实现大规模应用的主要原因之一 [ 4 ]。同时，复合材料的异质性、各向异性以及个体差异对电磁检测方法也提出了新的挑战。 近几年来，人工智能理论以其在人脸识别 [ 5 ]、自然语言处理 [ 6 ]、目标探测 [ 7 ] 等领域的出色表现逐渐成为各相关领域的研究热点。利用人工智能理论及方法，通过反向传播的深度学习网络模型解耦复杂的电磁耦合物理模型，将电磁检测原始数据降维，获取其内部隐含的被测物场关键特征参数已经成为电磁无损检测领域最新的研究热点之一 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]。 本文构建了平纹编织CFRP板材和角度敏感电磁传感器阵列的仿真模型，通过模拟现实中板材出现的不同种类的缺陷损伤，使用阵列传感器采集大量缺陷数据，建立缺陷数据库。将深度学习思想引入到检测系统中来，利用自编码器提取CFRP缺陷特征，实现缺陷识别并按照位置分类的目的。
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user: 3. 实验结果 利用基于AE算法进行无监督学习，对400个训练数据和80个测试数据进行了200个阶段的128-100-100-500网络学习后，由Softmax分类器将其分类。为了证明预训练的效果，分别运行了有无预训练的程序，误差结果如下图9所示： 图9. 有无预训练对比图 图中有无预训练的两条下降曲线的训练条件是相同的，但经过预训练的黑色实线不仅下降迅速，而且误差更小，在20个周期后误差几乎为零。这说明网络预训练能够提高学习速度和分类精度。 除了实验不同的学习率、动量和权重衰减参数，还分别运行了由更多单个RBM连接成的更深层的AE神经网络，如图所示。图10中的三条不同曲线分别是包含2、3、4个隐藏层的神经网络，在经过200次微调后，并没有得到比含有3个隐藏层分类结果更优的网络。这表明，过多的隐藏层并不一定能得到更好的分类精度，相应的，还会浪费大量的计算资源和时间。对应的实验结果与识别正确率见表2。
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user: 4. 结论 本文针对CFRP材料各向异性的特点及全时多点检测的应用需求，建立了基于有限元方法的平纹编织结构CFRP检测系统模型。在模型中应用角度敏感电磁涡流阵列传感器，检测平纹编织结构CFRP不同缺陷损伤的阻抗值矩阵。通过在平纹编织结构CFRP板材上制造不同种类的缺陷，建立了CFRP缺陷数据库，以备对平纹编织结构CFRP板材缺陷进行更进一步的研究，更可以完善检测方法。 图10. 网络分类误差 Table 2 Network recognition rat 神经网络隐藏层数 训练集 数据个数 识别 正确率 误分类 个数 测试集 数据个数 识别 正确率 误分类 个数 2 400 87% 52 80 72.5% 22 3 400 95.5% 18 80 88.75% 9 4 400 96.75% 13 80 91.25% 7 表2. 网络识别率 将深度学习的思想引入到电磁涡流检测中来，提出将结构件机–电耦合模型数据(有标签)和传感器阵列测量数据(无标签)相结合的半监督学习式健康监测机制。使用在平纹编织结构CFRP检测系统模型中得到的CFRP缺陷数据库，训练自编码器神经网络，利用该方法的关联层网络，找到不同物理参数表征层之间隐含的变量关系，并提取缺陷数据特征向量。通过特征向量的提取，可以用于缺陷分类。 实验中采用的神经网络以自编码器主体为，利用其编码部分提取缺陷特征，并由解码器对缺陷的位置进行识别。实验缺陷数据训练网络时主要采用RBM思想，分层分步对网络进行训练。而且在开始训练网络前，先通过预处理对数据分批打包，这样有利于加快网络训练速度。网络的输出层是一个Softmax分类器，将前层网络提取的缺陷数据特征输入其中，进行分类，效果良好。
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user: 摘要 2019年新型冠状病毒肺炎疫情被世界卫生组织定义为国际突发公共卫生事件，许多感染者死于多脏器衰竭，其中肾损伤是病毒的主要并发症之一。但目前新型冠状病毒肺炎如何导致急性肾损伤的机制尚不清楚，目前认为血管紧张素转换酶2在其中发挥了重要作用。本文梳理了新型冠状病毒的流行病学、感染者相关肾损伤的临床资料，总结了新型冠状病毒并发肾损伤的发生率，提出了可能的发病机制，以供临床决策参考。