DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 数据描述与相关变量说明 2.1. 数据的描述 在我国交通信息化还处于起步的发展阶段，正迈向深入地发展，交通事故数据包含大量的个人隐私数据多为国家交通管理部门保管，并没有向社会公开。所以在本文中选取的是国外交通事故数据进行研究，选取的是某国2013~2014年道路交通事故数据，由于数据量比较大，有一些事故数据记录存在缺失的情况，故把这些具有缺失的数据进行删除来进行数据的清洗，然后随机选取14万条交通事故数据。通常情况下造成交通事故的原因有4个方面即环境、车、路和人。该交通事故数据中含有三个表，其中事故表包含环境、天气状况、伤亡人数等因素；车辆表包含车龄、驾驶人年龄等因素；人员伤亡表包含伤亡人年龄，性别等因素。本文利用三张表中的数据用来进行研究。 2.2. 交通事故严重程度的划分 交通事故严重程度的划分标准在每个国家并不唯一，比如在日本，他们把交通事故严重程度划分为轻伤、重伤、死亡三个级别；德国将交通事故严重程度划分为物体损坏、人员受伤较轻、受伤人员较重、有人员死亡这四个等级；而在美国，则将交通事故严重程度划分为无伤事故、轻微伤事故、非致残事故、严重事故、死亡事故五个级别 [ 4 ]。在我国交通事故按事故严重程度可以划分为四个等级，分别是无受伤的轻微事故、受伤较轻的事故、有死亡的重大事故、造成多人死亡的特大事故。从以上信息可以看出，虽然每个国家对交通事故严重程度的划分并不相同，但是交通事故严重程度都基本上含有三个级别，即物损轻度事故、受伤中度事故、死亡重度事故。在本文中由于交通事故数据中轻度事故数据较多，中度和重度交事故数据较少，因此将中度和重度交通事故称为严重事故。 2.3. 部分变量说明 在数据中，数据的变量包含事故严重程度、天气状况、灯光条件等，部分变量说明如表1所示。 Table 1 Description of some variable 变量名称 变量名 变量说明 事故严重程度 Accident_Severity 1 (轻度事故)；2 (中度事故)；3 (重度事故) 天气状况 Weather_Conditions 1 (有雨)；2 (无雨)； 灯光条件 Light_Conditions 1 (灯光昏暗)；2 (灯光较好) 道路表面 Road_surface 1 (湿滑)；2 (干燥) 驾驶员性别 Driver_sex 1 (男性)；2 (女性) 事故地点 Accident_location 1 (城市)；2 (郊区) 警力 Police_Force 1 (有交警)；2 (无交警) 表1. 部分变量的说明
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user: 3. 模型的建立与实验结果分析 3.1. 模型的建立 3.1.1. 随机森林模型 随机森林算法 [ 5 ] 是2001年由Breiman L.提出的一种分类方法，该分类模型包含多棵决策树模型。它继承了CART决策树的思想，基于Bagging的集成学习方法，并且运用了特征随机选取的思想 [ 6 ]。使用套袋法来构建随机森林。给定自变量X，随机森林分类模型是组合K个决策树分类器 h 1 ( x ) ， h 2 ( x ) ， ⋯ ， h k ( x ) 。随机森林分类主要过程：首先在初始样本集中使用套袋法选取K个样本。其次，选择的K个样本将是用于生长K树以实现K分类结果的训练集。最后，K分类器投票以多数票选取最佳分类。 随机森林算法描述： 假定输入训练数据集 A = { ( x 1 ， y 1 ) ， ( x 2 ， y 2 ) ， ⋯ ， ( x n ， y n ) } ，样本子集的个数为M，输出的结果为最终强分类器 f ( x ) 。 (1) 对于 m = 1 ， 2 ， ⋯ ， M : (a) 随机的从原始样本集中抽取t个样本点，得到一个训练集 A m ； (b) 使用得到的训练集 A m 训练一个CART决策树，在训练时每个节点的切分是在所有特征中随机选择K个特征，然后在这K个特征中选择最佳分割点来划分左右子树。 (2) 对于分类算法中，最终预测类别是样本点所属叶节点处投票最多的类别；对于回归算法，最终类别是样本点所属的叶节点的平均值。 随机森林算法的优点： (1) 在处理数据量较大的样本时高度并行化，训练速度较快。 (2) 随机森林运用集成算法，因此准确性比单个算法高。 (3) 对训练样本有很好的适应能力，可以处理维度较高的数据，也可以处理离散型和连续型数据。 (4) 随机森林使用了随机采样，可以明显改善决策树过拟合问题。 3.1.2. 逻辑回归模型 逻辑回归算法是机器学习分类算法中的一种，是广义线性回归模型 [ 7 ]。该算法常用于二分类或多分类问题。在数据挖掘、经济预测、医疗疾病的自动诊断等领域经常会被应用 [ 8 ]。 假定自变量X与因变量Y，逻辑回归用来描述因变量Y与自变量X的关系，最后预测因变量Y。具体步骤如下： (1) 首先需要找一个合适的预测函数，表示为h函数，该函数是我们要找的分类函数，也是预测输入数据的判断结果 [ 9 ]。利用Sigmoid函数和线性回归函数可以得出h函数。 Sigmoid函数： g ( z ) = 1 1 + e − z (1) 线性回归函数公式为： z = θ 0 + θ 1 x 1 + θ 2 x 2 + ⋯ + θ i x i = θ T x (2) 利用(1)与(2)式可以得到h函数如下： h θ ( x ) = 1 1 + e − θ T x (3) (2) 构建能够描述模型预测值 h ( θ ) 与真实值y之间的偏差函数 C ( θ ) ，称为代价函数。代价函数求平均值记作 ，一个模型的优劣可以通过 B ( θ ) 来行判断，当 B ( θ ) 函数越小，表明当前模型与参数更适合训练样本。基于最大似然估计可以达到 B ( θ ) ： B ( θ ) = − 1 m [ ∑ i = 1 m ( y ( i ) log h θ ( x ( i ) ) ) + ( 1 − y ( i ) ) log ( 1 − h θ ( x ( i ) ) ) ] (4) (3) 求 B ( θ ) 的最小值使用梯度下降法，使用梯度下降法来求最小值是常用的方法。各个参数的偏导数就是 B ( θ ) 的梯度，机器学习的过程中参数下降的方向就是偏导数的方向，学习率用 λ 表示，通过偏导数使用梯度下降法求出使 B ( θ ) 最小的 θ ，在对参数进行更新。推导后可得出 θ j 如下： θ j = θ j − λ ( 1 m ) ∑ i = 1 m ( h θ ( x ( i ) ) − y ( i ) ) x j ( i ) (5) 3.2. 度量指标 本文中使用准确率、F1-measure、AUC值等指标来评价分类器的性能。 (1) 准确率 在分类任务中最常用的性能度量指标是准确率，它的含义是正确分类的样本数占总样本数的比例，公式如下： acc = 1 n ∑ i = 1 n I ( f ( x i ) = y i ) (6) (2) AUC是ROC曲线下的面积，AUC的值是一个概率值，当AUC的值越大，则表示当前的分类模型拥有更好的分类能力。 (3) F1-measure是查准率和查全率的加权调和平均数，对于一些非平衡的数据集，难以估计小类样本对预测结果的影响，因此通过查准率和查全率能够够有很好的评价。F1-measure计算公式如下： F 1 = 2 P R P + R (7) 其中P是查准率，R是查全率。 3.3. 实验结果与对比分析 3.3.1. 实验结果 在实验的过程中将交通事故严重程度等级中的中度事故与重度事故归为一类为严重事故，将严重故事称为“好样本”，轻度事故称为“坏样本”，把选取的交通事故数据集分为训练集和测试集，在总的数据集中训练数据占比70%，剩余的数据用来进行测试。用训练数据集分别训练随机森林和逻辑回归模型，然后在测试集上进行测试。 随机森林模型对交通事故严重程度预测的准确率为0.75，F1-measure值为0.72。它的ROC曲线如图1所示。 图1. 随机森林模型 ROC曲线图 根据随机森林模型得到特征的重要性，并对特征的重要程度进行了排序如表2所示。 Table 2 Importance of feature 特征名称 重要性 限速 0.0732 事故发生的地点 0.0451 天气状况 0.0430 事故发生的时间 0.0378 光照条件 0.0295 驾驶员年龄 0.0263 道路类型 0.0157 道路表面的情况 0.0102 车的数量 0.0093 车龄 0.0077 警力 0.0056 表2. 特征的重要性 从特征重要性表中，可以知道限速、事故发生地点、天气状况、事故发生的时间、光照条件等对交通事故严重程度都有重要的影响。 在逻辑回归模型中，选取特征重要性较大的属性进行实验。逻辑回归模型对交通事故严重程度预测的准确率为0.71，F1-measure值为0.70。它的ROC曲线如图2所示。 图2. 逻辑回归模型 ROC曲线图 3.3.2. 对比分析 随机森林模型与逻辑回归模型预测准确率与F1-measure对比结果如表3。 从表中可以看出： Table 3 Comparison of the two model 模型 准确率 F1-measure 随机森林模型 0.75 0.72 逻辑回归模型 0.71 0.70 表3. 两种模型对比结果 随机森林模型与逻辑回归模型ROC曲线对比如图3所示。 图3. 随机森林与逻辑回归模型 ROC曲线对比图 (1) 随机森林模型的预测准确率为0.75，逻辑回归模型的预测准确率为0.71，可见随机森林模型预测效果更好，优于逻辑回归模型。 (2) 从F1-measure值看，随机森林模型F1-measure值为0.72，逻辑回归模型F1-measure为0.70，可见随机森林模型进行预测时比起逻辑回归模型更加稳定。 (3) 从图3中可以得知随机森林模型AUC的值比逻辑回归模型的值要高一些，随机森林模型分类效果要比逻辑回归模型表现更好。
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user: 4. 总结 (1) 本文构建的两个交通事故严重程度预测模型都能够预测交通事故的严重程度，其次交通事故数据具有很多的维度，随机森林算法对于多维数据有很好的适应能力，并且能够获得较好的预测效果。 (2) 通过对交通事故的严重程度进行预测，在研究的过程中知道是否超速，天气状况、事故发生的时间和地点、光照条件等因素都与交通事故严重程度有较大的关系。因此在交通事故严重程度进行预防或降低交通事故严重程度时都有很好的借鉴作用，在建设交通道路时可以尽量考虑这些因素，规划到设计之中，从而能够降低对交通事故造成的影响。 (3) 本文只使用了随机森林与逻辑回归两种建模算法，后续可以研究其它算法来进行验证，以期能够得到更好的预测效果。
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user: 摘 要 当前机器学习在医疗诊断领域得到广泛应用。本文基于改进的随机森林算法，利用患者进行各项检查获得的大量数据，对照肝硬化指标，对患者数据进行分析处理，提出一种基于患者检查数据的肝硬化预测方法。该方法改进传统诊断技术，采用随机森林算法，利用其使用随机因子来控制数据多样性的特点，引入深度限制指标，提高算法对数据的判断和识别能力，增强预测的准确性。本文采用人体测量学组成的数据集进行实验，结果表明该方法预测准确率达到90%以上。 关键词 :肝硬化诊断，改进随机森林算法，深度限制，数据预测 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 肝硬化是一种由不同病因引起的慢性、进行性、弥漫性肝病，是各种慢性肝病发展的晚期阶段 [ 1 ]。全球范围内肝硬化死亡人数从1990年的80万人上升至2013年的120万人 [ 2 ]，我国又是肝病的高发区。该病晚期易引起多种并发症，病情不可逆，治愈率低，死亡率高。目前临床采用肝穿刺取活检的传统方法诊断，但其对患者的创伤较大。近年来，建立在超声基础上的瞬时弹性成像技术 [ 3 ]，吸引国内外专家目光，通过腹腔镜观察肝脏表面的形态来诊断肝硬化，但放置腹腔镜需要切开皮肤，将套管针刺入，患者将感到疼痛。如果能根据以往住院患者的病例资料准确地预测出患者是否发展到肝硬化，积极干预治疗，从而避免其他并发症的发生，对于提高患者的生存质量，延长患者的生命都有重要的价值 [ 4 ]。 随着科学技术迅猛发展，机器学习在医疗诊断领域得到广泛应用，例如：医学影像、药物挖掘、诊断预测等 [ 5 ] [ 6 ]。X光、CT (Computed Tomograph)和超声检查是获得医学图像的常用技术，然而，这三种技术所得的照片和图像皆受到计算机辅助诊断(Computer Aided Design)系统的性能构成限制。基于图像的CAD系统一般程序包括图像采集以及患者人口统计和临床属性、图像归一化、图像去噪预处理、病变检测和分割、特征提取和分类 [ 7 ] [ 8 ]。该程序涉及大量计算步骤，十分繁琐；此外，不相关的特征和不准确的分割可能导致预测模型的结果不精确 [ 9 ]。一些研究报告显示选取适合的生物标记物可作为其代替方法。因此，本文实验使用人体测量学和常规血液分析结果组成的数据库。 国内外学者将神经网络、逻辑回归和支持向量机等方法应用于疾病诊断预测中，并且将上述传统的单一分类器改进以提高整体的诊断率。然而，在多数情况下，集成分类器的效果胜过单一分类器。随机森林是最强大的集成方法之一，它在机器学习和数据挖掘中具有广泛应用，特别是对于大型高维数据的分类。RF (Random Forest)算法通过创建一组未修剪的决策树来维持训练数据集的低偏差。但是，随机森林存在一些不足：对于有不同取值属性的数据，取值划分较多的属性会对随机森林产生更大的影响；当训练数据噪声比较大时，容易产生过拟合现象；由于其本身的复杂性，RF比其他类似的算法需要更多的时间来训练。对此，文献 [ 10 ] 提出了一种通过向森林添加新树来迭代地执行增强的用于分类任务的强化准随机森林，为每个属性分配权值，并识别导致训练期间出现错误分类的数据点对应属性，但却有运算时间较长的缺陷。为了解决数据冗余和噪声问题，文献 [ 11 ] 提出了基于集合–边缘的随机森林方法，该方法将RF与计算集合边缘值相结合，产生一种新的子采样迭代技术。为了提高癌症存活性预测的准确率，文献 [ 12 ] 提出基于遗传算法对随机森林(Genetic Algorithm-Random Forest)改进的集成分类算法。通过大量实验表明：此方法具有更高的运算效率和准确的预测结果。与此同时，还可以降低医疗成本、节约医疗资源、减少患者疼痛。以上文献所提出的方法尽管能弥补随机森林的不足，但却忽略RF使用随机因子来控制森林中树木之间多样性这一特点。 多样性对RF的性能有重要影响，其泛化误差体现在单树的强度和树的依赖性两个方面。鉴于此，本文提出一种基于多视图理论新方法，在随机森林中增加视图并减小深度方法，以减少树木的大小并增加森林中的树木数量。该方法使用多视图方法，能够采用多个本地视图执行对象识别任务。并且使用人体测量学和临床属性组成的数据库，对肝硬化疾病进行更准确的诊断预测。
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user: 2. 随机森林Random Forest 2.1. Bagging Bagging是一种通过使用其他数据来控制方差从而改进预测任务的方法。它通过从输入数据中随机选择n个样本来工作。样本大小与输入数据大小相同。但是，这n个样本使用替换策略，因此选择样本的 概率为 1 − ( 1 − 1 n ) n 。在选择每个大小为n的p个样本集之后，它为每个样本集训练回归器/分类器 [ 13 ]。预测结果由分类器中的多数投票方案获得。Bagging通过调整数据的方差来改善泛化误差。它使得噪声数据的选择极不可能，从而减少其对假设的影响。 2.2. Random Forest构建过程 随机森林是一种常用的集成学习算法，其采用随机方式建立一片树林，森林中包含众多有较高预测精度且弱相关的决策树，并形成组合预测模型。每棵树随机选择观测与变量进行分类器构建，最终结果通过投票得到。一般每棵树选择logN个特征(其中N为特征数)，如果每棵树都选择全部特征，则此时的随机森林可以看成是bagging算法。随机森林算法的流程图如图1所示。 图1. 随机森林算法原理框图
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user: 3. 增加视图并减小深度的随机森林 与Breiman提出的集合方法相类似 [ 14 ]，根据所谓的“基础学习者” h 1 ( x ) ， h 2 ( x ) ， ⋯ ， h J ( x ) 的集合构建了一个集合预测器f。在回归中，f为基础学习者的平均，J为基础学习者总数。 f ( X ) = 1 J ∑ j = 1 J h j ( x ) (1) 在分类中， f ( X ) 是最常被预测的类，即投票过程。 f ( X ) = arg m a x y ∈ α ∑ j = 1 J I ( y = h j ( x ) ) (2) I ( Y = f ( x ) ) = { 1   if   Y   is   equal to   f ( X ) 0   otherwise (3) 在RF算法中，第j个基础学习器是由 h j ( X ， Θ j ) 表示的树，其中 Θ j 是随机变量的集合， α 是服从均匀分布的随机数。欲增加视图数量和减少树木深度，在算法中引入深度限制参数，从而限制RF树中的级别数。算法1显示了深度有界随机森林(Depth Bounded Random Forest)方法，该方法的提出基于文献 [ 15 ] [ 16 ] 中的RF算法。在标准RF中，树木在没有修剪的情况下生长，而DBRF算法中树的深度受l限制。 算法1：深度有界随机森林(DBRF)算法 输入：训练集 D = { ( x 1 ， y 1 ) ， ⋯ ， ( x N ， y N ) } ， x i = { x i ， 1 ， ⋯ ， x i ， p } T 输出：边界深度为l的随机森林 Step1For l = 1 to特征的数量 Step2For j = 1 to J Step3从训练集D中提取一个大小为n的D j 作为引导子样本 Step4使用引导子样本D j 作为训练数据，使用Depth Bounded Binary Recursive Partitioning拟合树 Step5从单个节点的所有观察值开始 Step6对于深度小于l的每个未分割节点，以递归方式重复以下步骤： Step7从p个可用预测变量中随机选择m个预测变量 Step8在步骤(6)的m个预测变量上找到所有二进制分裂中的最佳二进制分裂 Step9使用步骤(7)，将节点拆分为两个后代节点 Step10结束Forj循环 Step11在新点x进行预测，使用公式(2)计算f(x)。h j (x)则使用第j个树预测x处的响应变量 Step12计算RF的预测精度，直至达到终止条件，停止FOR循环 构造的深度有界树与全深度树类似，因为它将具有混和标记数据的叶节点或属于特定类的数据的叶节点，因此可以类似于标准RF执行分类计算。此外，算法1中的深度参数l可以设置任何所需的值，包括特征向量中的最大特征数。 DBRF算法中的第四步使用深度有界二进制递归分区(Depth Bounded Binary Recursive Partitioning)算法(算法2)来构造深度有界树。DBBRP算法类似于原始的二进制递归分区算法 [ 15 ]，具体过程如下： 算法2：深度有界二进制递归分区(DBBRP)算法 输入： D = { ( x 1 ， y 1 ) ， ⋯ ， ( x N ， y N ) } 表示训练数据， x i = { x i ， 1 ， ⋯ ， x i ， p } T 和深度l 输出：结果树 Step1从单个节点中的所有观测值 ( x 1 ， y 1 ) ， ⋯ ， ( x N ， y N ) 开始 Step2对于深度低于l的每个未分割节点，以递归方式重复以下步骤： Step3在所有p个预测变量上的所有二进制分裂中找到最佳二进制分割 Step4使用最佳拆分(步骤3)将节点拆分为两个后代节点 Step5对于x处的预测，将x向下传递到树中，直到它落在终端节点中 通过增加视图数量使得在RF中添加尽可能多的树并同时通过限制树的深度来限制在每个树中评估的特征数量来完成。因此，每个样本树的大小将远小于在标准RF中构建和评估树木。这样有三个好处： No 1. 每棵树的RF学习速度增加。 No 2. 存储在存储器中的树的大小要比标准RF树小得多。 No 3. 评估更多的视图可以减少错过重要特征的机率，从而提高准确性和可靠性分类器。
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user: 4. 实验结果及分析 为了评估提出的方法的性能，在数据集上实现该方法并进行测试。 4.1. 样本组成 本文实验采用某地肝病患者真实数据集，其中包含167个非肝脏患者记录和416个肝脏患者记录，分组的类别标签：0未患肝硬化、1患肝硬化(如图2)；数据集包含441个男性患者记录和142个女性患者记录(如图3)。 图2. 未患病与患病人数 图3. 患病男性与女性人数 数据集由583位志愿者的常规血液分析与人体测量结果组成，涉及9个变量，即生成583 × 9的数字向量组。属性见表1。 Table 1 Dataset attribute informatio Attribute Information 属性信息 Age 年龄 Gender 性别 Total_Bilirubin 总胆红素 Direct_Bilirubin 直接胆红素 Alkaline_Phosphotase 碱性磷酸酶 Alamine_Aminotransferase 谷丙转氨酶 Aspartate_Aminotransferase 谷草转氨酶 Total_Protiens 总蛋白质 Albumin 白蛋白 Albumin_and_Globulin_Ratio 白蛋白与球蛋白的比率 表1. 数据集属性信息 4.2. 数据分析 从表1发现，常规血液分析中存在一些名称相类似的属性，如：总胆红素与直接胆红素、谷丙转氨酶与谷草转氨酶、总蛋白质与白蛋白。为了更直观地看出他们之间的关系，本文通过散点图对其进行线性拟合，如图4。 通过观察图4可知：总胆红素与直接胆红素的数值线性相关，而谷丙转氨酶与谷草转氨酶、总蛋白质与白蛋白不存在线性关系。另外，对于变量的选择如图5所示，则使用热图并以矩阵形式呈现，判断变量之间的相关性。 该热图以矩阵形式表达变量的相关性，其中矩阵每个元素是皮尔逊相关系数且范围[−1， 1]，用于计算横向两个连续性随机变量间的相关系数。该数据集中的总胆红素、谷丙转氨酶和白蛋白这三个变量彼此高度相关，因此对其降低处理。 4.3. 深度对分类准确性的影响 图6展示在肝硬化数据集上，深度对于分类精度的影响，体现出深度对分类准确率的重要性。通过观察图6：当深度达到5时，再增加树的深度不会对分类准确率产生显著影响。也就是说，分类精度在一定深度之后有界并且在不降低分类精度的情况下可以限制深度。所以，本实验的深度设置为5。 4.4. 森林中树木数量对分类准确性的影响 下面实验旨在表明相当于多视图理论中的视图数的树木数量的重要性。首先使用能够体现随机森林泛化能力的袋外(Out-Of-Bag)样本来计算错分类比例。对于OOB样本来说，森林中每一颗不经其训练的树给出各自独立的分类结果，即让它们分别投票。在最终分类时，森林选择得票最多的分类结果作为肝硬化诊断的总体输出。如图7所示，OOB错误率随着森林规模的增加而趋于稳定。当决策树数量达到130后，错判率基本保持稳定。故，在本次肝硬化诊断实验中参数ntree可设置为130。 图4. 总胆红素与直接胆红素、谷丙转氨酶与谷草转氨酶、总蛋白质与白蛋白的散点图 图5. 热图可视化 图6. 随机森林中不同深度对应的分类准确率 图7. OOB错判率和决策树数量的关系 由于随机森林在节点划分时选择的不是全部特征，而只用到了它的一个子集，接下来本文将对肝硬化数据中的每一个特征在分类时起到的作用进行首先排序。首先，在训练随机森林你和过程中记录每个数据样本OOB错误，并在森林中求平均值。训练完成后，令树重新选择特征，再计算所有树新的OOB错误率。随之产生的标准差规范化得分可以用于衡量特征的重要程度，见图8。 由图8可知，从对输出变量预测精度影响来看(左图)，直接胆红素、谷草转氨酶、碱性磷酸酶较为重要。从对输出变量异质性下降程度影响的角度观察(右图)，谷草转氨酶、碱性磷酸酶、年龄较为重要，即通过血常规检测的谷草转氨酶数值、碱性磷酸酶数值、不同年龄的人群，对判断是否罹患肝硬化疾病具有重要影响。 图8. 输入变量重要性测度的可视化图形 4.5. 与其他分类器对比 上述数据集将在原始随机森林、改进后的随机森林、神经网络和逻辑回归四种分类器上实现。采用accuracy准确率作为评价指标 [ 17 ]。 a c c u r a c y = TP + TN TP + TN + FP + FN (5) 其中四个参数的说明：True Positive：预测为正例，实际为正例；False Positive：预测为正例，实际为负例；True Negative：预测为负例，实际为负例；False Negative：预测为负例，实际为正例。 由图9可知：TP和TN表示预测正确，FP和FN代表预测错误。accuracy计算的是正确预测的样本数占总预测样本数的比值，它不考虑预测的样本是正例还是负例，其考虑的是全部样本。 在图10很直观地看出：本文提出的深度有界随机森林算法比原始随机森林的分类准确率提高3.76%。相比之下，逻辑回归的准确率较低，为73.37%，而神经网络的表现欠佳，准确率仅为62.71%。可以看出增加视图减少深度的随机森林的准确率最高。 图9. 二分类混淆矩阵 图10. 运行四种分类器的准确率
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user: 5. 结语 本文以限制树木深度、减小树木大小为主要思想，提出一种新的随机森林算法。所提出的深度有界随机森林算法构建更多的随机森林深度较少的树木。不同于以往图片数据，本文采用人体测量学组成的数据集进行实验，结果表明与原始RF相比，本文提出的限制深度的RF具有更高的准确率。进一步的工作将尝试当数据数量增大时对于准确率的影响以及使用更丰富的评价指标。
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user: 摘 要 研究目的：观察不同类型的大腿假肢膝关节对截肢患者步态的影响。研究方法：采用文献资料法、CAREN系统采集与分析法、数理统计法等研究方法，通过对穿机械假肢膝关节(3R20)和智能假肢膝关节(C-leg4)的8名单侧大腿截肢患者在不同坡度行走的步态进行数据采集和分析，并结合步态对称性公式，探讨大腿截肢患者的步态状况，并与正常人步态参数进行对比分析，旨在研究两种大腿假肢膝关节的步态差异，为改进大腿假肢膝关节提供理论依据。研究结果：在0˚坡度行走时，穿3R20的双支撑期百分比比穿C-leg4的双支撑百分比大2%；穿3R20的髋关节屈伸角度比穿C-leg4的髋关节屈伸角度大3.46˚，穿3R20的膝关节屈伸角度与穿C-leg4的膝关节屈伸角度差值为0.54˚，踝关节屈伸角度差值为0.23˚；穿3R20的时相对称性指数比穿C-leg4的时相对称性指数小0.12，穿3R20的偏差指标和对称度指标分别比穿C-leg4的偏差指标和对称度指标大9%、7%。在+5˚坡度行走时，穿3R20的双支撑期百分比比穿智能膝关节的双支撑百分比大0.94%。穿3R20的髋关节屈伸角度比穿C-leg4的髋关节屈伸角度大3.68˚，穿3R20的膝关节屈伸角度与穿C-leg4的膝关节屈伸角度差值为0.96˚，踝关节屈伸角度差值为0˚；穿3R20的时相对称性指数比穿C-leg4的时相对称性指数小0.05，穿3R20的偏差指标和对称度指标分别比穿C-leg4的偏差指标和对称度指标大6%、9%。在−5˚坡度行走时，穿3R20的双支撑期百分比比穿智能膝关节的双支撑百分比大4.47%。穿3R20的髋关节屈伸角度比穿C-leg4的髋关节屈伸角度大1.45˚，穿3R20的膝关节屈伸角度与穿C-leg4的膝关节屈伸角度差值为0.08˚，踝关节屈伸角度差值为0.16˚；穿3R20的时相对称性指数比穿C-leg4的时相对称性指数小0.12，穿3R20的偏差指标和对称度指标分别比穿C-leg4的偏差指标和对称度指标大14%、8%。研究结论：1) 机械假肢膝关节和智能假肢膝关节的本质区别在于二者的灵活性和稳定性不同。因此，需要从大腿假肢膝关节结构进行改进，达到灵活性和稳定性的合理代偿。2) 机械假肢膝关节与智能假肢膝关节在不同坡度的步态差异较大。而步态状况主要是通过人体的平衡性、协调性对称性来反映。因此，需要从大腿假肢膝关节的结构进行改进。3) 智能假肢膝关节的步态更接近正常人步态，但截肢侧、健侧的对称性与正常人左右腿的对称性相比还有一定差距。因此，智能假肢膝关节还需要从灵活性、对称性等方面再进行改进。 关键词 :单侧大腿截肢患者，大腿假肢，膝关节，坡度，运动学 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 假肢是机器人学和生物医学工程领域的前沿研究课题。据第二次全国残疾人抽样调查数据推算，全国现有肢体残疾人2412万，其中有226万截肢者 [ 1 ] [ 2 ] ；截肢者中70%为下肢截肢，装假肢是截肢者康复、回归社会的重要手段。假肢的作用有两个方面，一是弥补失去肢体的功能，二是弥补失去肢体的外形。下肢假肢必须具备承重和行走功能。行走能力被定义为步态特征，如步速、对称性以及其他与行走相关的功能，在《国际功能、残疾和健康分类》(International Classification of Function， Disability and Health， ICF)中，行走能力被看作是截肢者功能能力和影响活动的一部分。 大腿假肢(Above knee prosthesis)指大腿截肢的大腿假肢，适用于从坐骨结节下10 cm至膝关节间隙上8 cm范围内的截肢者。截肢患者丧失了正常膝关节，大腿截肢后，诸多功能丧失，但若配上适宜的大腿假肢，经系统性训练，患者步行步态基本上可恢复，装配高性能的大腿假肢，不但可骑自行车，而且可跑步，适当参与体育运动 [ 3 ] [ 4 ] 。其中，假脚、踝关节、膝关节、接受腔、悬吊装置等是组成大腿假肢的主要要素，大腿假肢的结构复杂，可应用不同的接受腔和膝、踝等，因此，大腿假肢的种类较多，如传统式大腿假肢和现代组件式大腿假肢，外壳式大腿假肢和骨骼式大腿假肢。膝关节是人体最大最复杂的关节，膝关节装置作为大腿假肢的核心部件，其研究较为广泛。假肢膝关节运动轨迹与人体膝关节运动轨迹的相似性直接影响假肢与人体的相容性，因此，对膝关节机构运动轨迹的研究很关键。大腿假肢膝关节按结构可以分为：单轴膝关节、多轴膝关节、手动锁膝关节、承重自锁膝关节。按摆动控制可以分为：机械膝关节、气压膝关节、液压膝关节、智能膝关节。不同结构和不同摆动控制的大腿假肢膝关节在设计、制作及截肢患者步态等方面都存在很大的差异 [ 5 ] 。 大腿假肢的主要功能部件是膝关节和假脚，其中假肢膝关节的作用最为重要。由于截肢者失去了膝关节，相对于小腿及下肢远端截肢者来说，对身体的控制将更加困难，步行的稳定性、安全性及步态姿势也有一定差距，因此单侧大腿截肢者穿戴具有良好控制功能膝关节的假肢，可以帮助截肢者实现站立的稳定及步行过程的自然美观，影响着截肢者的步行能力水平 [ 6 ] 。 膝关节是大腿假肢最重要的功能部件。高性能的大腿假肢膝关节可以保证患者在支撑期的稳定性和摆动期的灵活性，改善截肢者的步行功能 [ 7 ] 。目前国内外学者普遍认为，智能假肢膝关节及液压控制膝关节对单侧大腿截肢者步行能力的改善作用较大，但评估结果多为提取自步态分析实验室中的短距离步行信息，受制于实验场地、仪器等条件因素，无法真实反映单侧大腿截肢者在实际生活中穿戴不同假肢膝关节的步行能力情况 [ 8 ] [ 9 ] 。 本文通过对大腿截肢患者穿戴同一结构、不同摆动方式的3R20和C-leg4的步长、步速、步态周期、双腿支撑时期百分比、髋关节屈伸角度、膝关节屈伸角度、踝关节屈伸角度等参数进行统计。
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user: 2. 研究目的 众所周知，不同类型大腿假肢膝关节对截肢患者的行走步态有重要影响 [ 10 ] 。刘娜对大腿假肢膝关节进行了综述，探讨了不同大腿假肢膝关节的异同。本文通过对穿3R20和C-leg4的8名大腿截肢患者在不同坡度(0˚、+5˚、−5˚)行走时的步长、步速、步态周期、双腿支撑时期百分比、髋关节屈伸角度、膝关节屈伸角度、踝关节屈伸角度等进行定量分析，通过步态对称性分析，计算出时相对称性指数、偏差指标、不对性指数等参数，得出大腿截肢患者的步态状况，并与正常人步态参数进行对比分析，旨在研究穿3R20和智能膝关节的步态差异，为改进大腿假肢膝关节提供一定的理论依据。
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user: 3. 研究对象与方法 3.1. 研究对象 随机选择四川省八一康复中心(四川省康复医院) 2018年6~12月来本院适配大腿假肢膝关节的8名单侧大腿截肢患者(基本信息见表1)，其中，左右大腿假肢患者各4名。本实验得到四川省八一康复中心(四川省康复医院)伦理委员会批准。 纳入标准：1) 单侧大腿截肢患者；2) 年龄18~60岁的男女均可；3) 残肢长度大于10 cm；4) 残端皮肤弹性良好；5) 健侧功能良好；6) 患者或患者家属知情同意接受本试验者；7) 组间诊断结果、其他运动能力、一般资料等没有明显统计学差异。 排除标准：1) 排除其他可能导致患者步态异常疾病；2) 试验过程中无法良好配合者；3) 因各种原因无法坚持试验者。 合格标准：1) 符合纳入标准；2) 签订试验同意书并愿意接受试验者；3) 严格按照要求完成试验者。 大腿假肢膝关节种类：3R20四连杆3R20和C-leg4。两种假肢均采用统一的接受腔及链接件，且测量取型、修型、成型均由同一假肢技师制作完成。 Table 1 Basic information of subject 姓名 性别 年龄(岁) 身高(cm) 体重(kg) 截肢部位 阿XXX 男 28 163 50 左大腿 黄X 男 24 173 60 右大腿 陈XX 女 26 163 47 左大腿 杨X 女 26 162 50 左大腿 余XX 男 28 165 65 右大腿 蒲XX 女 55 165 61 左大腿 贺X 男 41 174 75 右大腿 刘X 男 27 168 60 右大腿 表1. 受试者基本信息 其中，男性5名，平均年龄29 ± 6岁，平均身高168 ± 4 cm，平均体重62 ± 9 kg，女性3名，平均年龄35 ± 16岁，平均身高163 ± 1 cm，平均体重52 ± 7 kg。男女共8名，平均年龄31 ± 10岁，平均身高166 ± 4 cm，平均体重58 ± 9 kg。 3.2. 研究方法 3.2.1. 文献资料法 通过广泛查阅国内外核心期刊数据库以及和大腿假肢、步态分析等相关书籍，并整理关于大腿假肢膝关节和步态相关的文献资料，为本文的撰写奠定一定的理论基础。 3.2.2. CAREN系统采集与分析法 采用CAREN康复系统，该系统由一个双跑带的运动平盘、一个圆形跑台、2块内置测力台，12个Vicon红外摄像头集合构成(见图1、图2)。首先通过步态离线系统(GOAT)并结合视频，对8名单侧大腿截肢患者穿3R20和C-leg4在3种不同坡度的行走动作进行三维动作实时捕捉和数据采集，Vicon的运动捕捉频率为120 Hz，低通道的频率为6 Hz，通过D-Flow软件，选择下肢人体运动模型。再通过图像捕捉系统采集到的运动学参数和时空参数经过D-Flow系统的处理，实现实时反馈。 图1. CAREN康复系统图 图2. CAREN康复系统评定验 3.2.3. 数理统计法 使用spss22.0统计软件对8名大腿截肢患者的步长、步速、步态周期、双腿支撑时期百分比、髋关节屈伸角度、膝关节屈伸角度、踝关节屈伸角度等参数进行统计分析。
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user: 5. 研究结论 1) 机械假肢膝关节和智能假肢膝关节的本质区别在于二者的灵活性和稳定性不同。因此，需要从大腿假肢膝关节结构进行改进，达到灵活性和稳定性的合理代偿。 2) 机械假肢膝关节与智能假肢膝关节在不同坡度的步态差异较大。而步态状况主要是通过人体的平衡性、协调性对称性来反映。因此，需要从大腿假肢膝关节的结构进行改进。 3) 智能假肢膝关节的步态更接近正常人步态，但截肢侧、健侧的对称性与正常人左右腿的对称性相比还有一定差距。因此，智能假肢膝关节还需要从灵活性、对称性等方面再进行改进。
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user: 摘 要 急性心肌梗死(AMI，急性心梗)是指因冠状动脉供血急剧减少或中断而使相应心肌持久而严重的缺血所致心肌坏死。冠状动脉支架植入术(PCI)作为一种比较成熟的技术，在急性心梗的治疗方面，有着举足轻重的作用。冠状动脉支架植入术可在短时间内开通闭塞血管，有效恢复缺血区心肌细胞的血液供应，最大限度减轻心肌细胞损害，为急性心梗患者的治疗开辟了有效的途径。但急性心梗支架植入术在手术过程中难度大，风险高，因此对治疗与护理均提出更高的要求。本文通过对56例急性心梗支架植入手术患者的护理进行总结，浅谈几点护理体会。 关键词 :急性心梗，支架植入，护理体会 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 临床资料 我院从2016年11月至今，完成急性心梗冠状动脉造影术58例，其中2例冠脉造影(CAG)提示冠脉多支弥漫性病变，选择冠脉搭桥手术；行冠脉支架手术56例，其中男性45例，女性11例，年龄最大为83岁，最小为26岁，平均年龄61岁。以上患者均符合WHO关于AMI诊断标准 [ 1 ] ，术后恢复良好，无明显并发症发生。
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user: 2. 术前护理 1) 术前准备：熟练掌握急性心梗术前准备程序，争分夺秒，缩短术前准备时间，尽快使患者接受介入治疗，减少心肌细胞的损伤，有利于术后心功能的恢复。 2) 向患者及家属介绍的手术的目的、方法及手术过程和注意事项，减轻患者顾虑，减轻其紧张情绪，从而使患者顺利接受手术。 3) 立即备皮，吸氧，心电监护，使用留置针建立良好的静脉通道，急查心电图、心肌酶、凝血四项、肾功、电解质、传染病筛查。 4) 加强抗凝、抗血小板、改善循环及支持治疗。给予替罗非班负荷量10 ml静推，余量以每小时6 ml泵入，或者给肝素钠注射液5000 U静脉注射。同时给予波立维600 mg或替格瑞洛180 mg + 阿托伐(立普妥) 80 mg + 阿司匹林300 mg嚼服 [ 2 ] 。必要时给予泮托拉唑保护胃粘膜。 5) 对糖尿病患者术前监测血糖，根据血糖情况给短效或速效胰岛素皮下注射，每半小时监测血糖一次。 6) 术前嘱患者排空膀胱，给予患者穿纸尿裤。
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user: 3. 术中护理 1) 连接监护仪、有创血压监测系统；吸氧、连接液体；除颤仪、吸引器等处于良好备用状态；同时备好临时起搏器、起搏器电极、电池及急救药品。 2) 各种导管导丝分类放置，各种球囊、支架按型号顺序摆放，方便取用。 3) 认真做好查对工作，各种用药及口头医嘱、一次性耗材打开时均需重复一遍，确定无误后方可拆封及执行。 4) 手术过程中随时观察患者主诉、意识状态、生命体征、心电图情况以及液体是否通畅等，及时更换造影剂并记录造影剂的用量。具体如下： 4.1) 观察患者的意识状态，重视患者主诉，并通过与患者的交流缓解其紧张情绪。 4.2) 严密观察心电图变化如出现持续性心前区疼痛，血压下降，心电图ST段压低或抬高时，遵医嘱给硝酸甘油鞘管内注射(或硝酸甘油片舌下含服)、或吗啡5 mg皮下注射。 4.3) 观察心率及心律的变化如发现患者心率减慢时嘱其咳嗽，以促进造影剂迅速从冠脉排出；使用球囊扩张时注意观察心律变化，保持除颤仪处于完好备用状态，一旦出现室颤或者室速时紧急给予处理。 4.4) 观察有创血压变化情况如压力明显下降或曲线不正常时应及时提醒医生，必要时按医嘱给予多巴胺90 mg、多巴酚丁胺180 mg入生理盐水50 ml中持续泵入，根据血压情况随时调整药量。 4.5) 使用肝素时患者必须处于全身肝素化状态，经桡动脉穿刺时首剂量为5000 IU，经股动脉穿刺时首次剂量为3000 IU，以后每间隔1 h追加普通肝素1000 IU，准确记录每次注入剂量及时间，及时通知医生追加肝素，严密观察患者是否有出血倾向。 4.6) 手术时间较长时，主动询问患者有无小便，避免由于患者憋尿引起的血压升高，烦躁等。
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user: 4. 术后护理 1) 术后给吸氧，心电监护，严密监测心电图和血压变化，如出现血压降低、胸闷、心前区不适时立即告知值班医生。 2) 穿刺部位的观察：术后穿刺部位加压包扎，密切观察穿刺点有无出血、渗血、血肿，穿刺侧肢体血液循环情况，包括远端皮肤颜色、温度、湿度等 [ 3 ] 。如出现肢体麻木、紫绀、肿胀、疼痛时立即处理。 3) 体位：行股动脉穿刺者，术后应绝对卧床休息12小时，限制术侧肢体活动，禁止在术侧肢体行静脉穿刺，术侧肢体抬高，避免屈曲；经桡动脉穿刺者无须长时间卧床。 4) 嘱病人多饮水，促进造影剂排泄。 5) 拔管综合征的护理：拔管综合征是冠状动脉支架术后常见的并发症，发生率约3%。拔管综合征一般发生于拔除鞘管时即刻出现或发生于按压时，病人表现为不同程度的胸闷、气短、头晕、恶心、呕吐、面色苍白、全身大汗、血压降低、心率减慢、严重时出现意识模糊，四肢抽搐。常见于患者精神过度紧张、拔管刺激、拔管时对腹股沟区进行压迫止血引起的疼痛、各种原因引起的血容量不足等。所以在拔鞘时嘱患者精神放松，通过与患者的沟通交流分散其注意力，对高度紧张的病人可给利多卡因局部麻醉；嘱病人适量饮水及进食，增加其血容量；备好阿托品、多巴胺等急救药品。 6) 抗凝治疗期间的护理：支架植入术后常规使用及氯吡格雷口服有效抗凝治疗可防止血栓形成，因此要严格监测凝血酶原时间，观察有无穿刺部位活动性出血，皮肤或输液穿刺部位淤血、牙龈出血等低凝状态表现 [ 4 ] [ 5 ] 。观察尿液及大便颜色、血压、意识、瞳孔的改变，争取做到早发现，早治疗。使用抗凝剂的患者要特别注意有无高血压、胃溃疡等病史，向患者及家属介绍有关抗凝治疗的目的及存在的危险性，让患者了解出血的部位及体征，发现异常及时处理。
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user: 5. 健康教育 1) 养成健康的生活方式，戒烟、限酒、控制体重。 2) 控制饮食，宜进食清淡易消化，并增加蔬菜、水果摄入。 3) 注意休息，避免情绪激动、剧烈活动、饱餐、大便用力等易诱发心肌缺血的因素。 4) 有效控制高血压、高血脂和糖尿病。 5) 提高服药的依从性，向患者讲解药物的作用及支架术后坚持服药的必要性，严格按照医嘱服药，切勿自行减量或停药。 6) 术后随着心功能的恢复，为患者提供个体化的心脏康复运动处方，但要根据患者的心肺功能的评估适度进行。心梗患者早期的休息可降低心肌细胞的耗氧量，随后运动可促进冠状动脉侧枝循环的建立。所以根据个体状态决定活动量。 7) 定期复查，于术后的1个月、3个月、半年、1年复诊，如有胸闷胸痛，经休息不能缓解，及时就诊。
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user: 6. 小结 急性心梗的急诊介入手术治疗为心梗患者提供了急救的绿色通道。近年来，胸痛中心的建设，对急性心梗的处置有了更加规范的要求，并规范了形态的治疗流程，改变了目前护士被动下医嘱的程序，明确护士分工，加强医护合作，争取最大抢救时机，提高患者生存率 [ 6 ] 。对于我们护理人员来说，规范的术前准备，能够缩短门球时间，尽早恢复心肌的有效血液供应，减轻心肌细胞的损害，利于心功能恢复。其次密切的术中配合，为抢救严重心律失常、心衰、心源性休克等并发症提供了保障。细致的术后护理，对患者术后的心功能恢复及生活质量有着重大的影响。所以作为护理人员，我们必须熟练掌握各项急救技术，密切观察病情变化，熟悉各种手术物品，娴熟配合术前、术中抢救及术后病情观察，为抢救患者赢得时机。
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user: 摘 要 目的：探讨肺动脉瓣上倒“U”法与传统肺动脉瓣下方法消融起源于右心室流出道(right ventricular outflow tract， RVOT)室性心律失常(Vas)的有效性及安全性。方法：常州市第一人民医院心内科2017年09月至2019年01月143例室性心律失常患者行电生理检查(EPS)及射频消融术(RFCA)，其中86例患者经标测明确为RVOT起源的室性早搏(室早，PVC)/室性心动过速(室速，VT)，分为两组，一组55例患者经传统肺动脉瓣下途径消融，另一组31例患者采用倒“U”法至肺动脉瓣上消融，观察两组之间电生理标测、消融结果及并发症发生率。结果：传统消融组需平均放电4.3 ± 1.7次，有效放电后室早在5.7 ± 3.4秒消失，倒“U”法消融组平均放电1.8 ± 0.6次，有效放电后室早在2.8 ± 1.9秒消失(P < 0.01)。传统消融组成功率85.45% (47/55)，倒“U”法消融组成功率96.77% (30/31)，成功率有显著差异(P < 0.01)。传统消融组8例瓣下消融未成功者同次手术中采用倒“U”法至瓣上消融后7例成功。传统消融组心脏压塞1例，倒“U”组无并发症发生。结论：与传统消融方法比较，经倒“U”法至肺动脉瓣上消融，放电次数减少，达效时间(Time to Effect， TTE)更短，成功率增加，安全性更好。 关键词 :室性心律失常，流出道，射频消融 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 特发性室性心律失常(ventricular arrhythmias， Vas)包括室性早搏(室早，PVC)和室性心动过速(室速，VT)，常发生于无器质性心脏病患者 [ 1 ]，心室流出道为其最常见的好发部位 [ 2 ]。射频消融对频发、症状严重并且药物无效VAs的疗效已得到证实 [ 3 ]。消融右心室流出道(RVOT)室早/室速，传统方法是经肺动脉瓣下途径，Liao等 [ 4 ] 提出RVOT室早/室速绝大多数起源于肺动脉瓣上即肺动脉窦内，使用倒“U”法至肺动脉窦内标测及消融达到100%成功率。陈海敏等 [ 5 ] 提出消融RVOT起源室早/室速，倒“U”方法比传统方法更具优势。本文回顾性分析了86例RVOT-VAs患者的临床资料，剖析和对比倒“U”方法与传统途径的有效性和安全性，以提高标测消融成功率，降低消融风险。
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user: 2. 资料和方法 2.1. 研究对象 常州市第一人民医院心内科2017年09月至2019年01月143例室早/室速患者行RFCA，其中86例患者经标测明确为RVOT起源的PVC/VT，男39例，年龄15~73 (52.61 ± 16.82)岁。术前均行24 h动态心电图检查，PVC总数l0，048~41，852 (22，584 ± 11，721)次/24h。所有患者均符合快速性心律失常消融适应证 [ 6 ]。入选标准：1) 无器质性心脏病，室早频发(>10，000次/24 h，室早负荷 > 10%)或持续性室速；2) 心电图提示RVOT起源：II、III、aVF导联QRS波呈高大R波。胸导联为左束支阻滞图形，胸导联移行 ≥ V3；3) 症状明显，口服抗心律失常药物治疗无效。排除标准：1) 严重心肺、肝肾功能不良及凝血功能障碍不能耐受手术；2) 合并病毒性心肌炎或心肌梗死 < 6个月；3) 胸廓严重畸形；4) 高龄(>85岁)。消融术前停服抗心律失常药物至少5个半衰期，签署知情同意书后接受电生理检查及射频消融术。该研究符合2013年修订的《赫尔辛基宣言》的要求。 2.2. 电生理检查和消融 穿刺右股静脉，送入3.5 mm冷盐水灌注导管(NaviStar ThermoCool， Biosense Webster)至RVOT，在Carto3系统下行激动标测，如局部靶点电位较VAs的QRS波提早25 ms以上，为试消融靶点。功率控制消融，消融功率30 W，盐水灌注17 mL/min。传统组先于瓣下标测消融，若多次尝试消融无效，则将消融导管倒“U”至肺动脉窦内进一步标测。倒“U”组经初步标测判断为RVOT起源的VAs后直接至肺动脉窦内标测消融(见图1、图2)。判定靶点在肺动脉瓣上的指标：1) X线影像学位置；2) 三维解剖模型；3) 靶点图可见小A波和大V波。成功标准 [ 7 ] ：即刻成功标准：术后基线状态下及异丙肾上腺素静脉滴注后，观察半小时VAs消失；远期成功标准：术后3月复查动态心电图，VAs负荷减少75%以上。根据随访结果，比较分析两组之间电生理标测、消融结果及并发症发生率。
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user: 3. 统计学处理 计量资料采用(x ± s)表示，使用t检验分析是否存在差异。计数资料以例数和百分率(%)表示，组间比较采用r检验或Fisher确切概率法直接计算概率。P < 0.05为差异有统计学意义。
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user: 4. 结果 4.1. 消融结果(见表1) 1) 放电次数：传统消融组需平均放电4.3 ± 1.7次，倒“U”法消融组平均放电1.8 ± 0.6次(P < 0.01)。 2) 达效时间(Time to Effect， TTE)：定义为射频电流发放后至VAs消失或终止的时间。传统消融组TTE为5.7 ± 3.4秒，倒“U”法消融组则为2.8 ± 1.9秒(P < 0.01)。 Table 1 Comparison of ablation results between conventional method and reversed U curve metho 项目 传统法消融组 倒“U”法消融组 P值 n 55 31 放电次数(次) 4.3 ± 1.7 1.8 ± 0.6 P < 0.01 达效时间(秒) 5.7 ± 3.4 2.8 ± 1.9 P < 0.01 成功率 47 (85.45%) 30 (96.77%) P < 0.01 并发症 1 (1.8%) 0 表1. 传统法及倒“U”法的消融结果比较[n (%)] 3) 成功率：随访时间为(4~20)月，传统消融组成功率85.45% (47/55)，倒“U”组成功率96.77% (30/31)，倒“U”组成功率显著高于传统组(P < 0.01)。传统消融组8例瓣下消融未成功者同次手术中采用倒“U”法至瓣上消融后7例成功。 4.2. 并发症 传统消融组心包填塞1例，于右室流出道游离壁反复消融时发生。倒“U”组无并发症发生。 患者，男，28岁，因“反复心悸2年，加重1月”入院。(a) 体表心电图：V1导联呈rS型，胸前导联R波在V3~V4移行，I呈r型，II、III、aVF导联均为高大R波，AVR及AVL导联为QS型。(B) RAO 30°消融影像。(c) 腔内图：早搏时靶点局部V波前有一碎裂低幅电位，领先体表QRS波50 ms。(d) (e)分别为RL及RAO体位三维影像，粉红点代表靶点，提示位于肺动脉右窦。黄色点为希氏束RL = 右侧位；RAO = 右前斜。 图1. 倒“U”法消融1例起源于肺动脉右窦的室性早搏 患者，男，66岁，因“心悸半年”入院。(a) 体表心电图：V1导联呈rS型，胸前导联R波移行于V3，I呈rS型，II、III、aVF导联均为高大R波，AVR、AVL导联为QS型。(b) RAO 30°X线影像。(c) 腔内图：早搏时靶点局部V波领先体表QRS波32 ms，单极导联呈QS型。(d) (e)分别为LL位及PA位三维影像，粉红点代表靶点，提示位于肺动脉左窦。蓝色点为希氏束RAO (右前斜)；LL (左侧位)；PA (后前位)。 图2. 倒“U”法消融1例起源于肺动脉左窦的室性早搏
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user: 5. 讨论 心肌与血管的交界处组织相互移行，电生理基质不均一，使心脏流出道容易发生心律失常。多个研究显示，延迟后除极所致的触发活动为该部位的PVC/VT的机制 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]。虽然曾有肺动脉窦起源VAs的报道 [ 11 ]，但既往观点认为RVOT-VAs起源于肺动脉瓣下。事实上，传统采用肺动脉瓣下途径使得一部分RVOT-VAs的标测消融显得较为困难。Liao等 [ 4 ] 提出RVOT-VAs绝大多数起源于肺动脉窦内，并首次提出使用倒“U”法至肺动脉窦内标测消融，消融成功率可达100%。陈海敏等 [ 5 ] 验证了倒“U”法消融有效性和安全性均优于传统瓣下消融。 本研究发现，因采用倒“U”法，消融导管与组织的贴靠异常稳定，因而在理想靶点处消融，倒“U”法组在平均放电次数、消融达效时间、成功率等指标上均优于传统消融组，有统计学差异。8例传统消融方法失败的患者同次术中继之使用倒“U”法后有7例消融成功，这提示RVOT-VAs的真正起源及最佳消融靶点在肺动脉窦区域，传统流出道仅是VAs传导的出口部位 [ 12 ]。同时肺动脉窦区域空间相对较小，缩小了标测范围，避免了在流出道大范围操作导管标测时引起的心肌穿孔风险，增加了手术安全性。本文1例心包填塞即是在流出道游离壁标测消融时发生的。 本研究因解剖的定位主要依据Ｘ线影像、三维模型及靶点图特征，未应用腔内超声明确，故在解剖定位上有不足之处。本文另一局限性在于系小样本回顾性研究，需行较大样本量的前瞻性研究进一步确认本文结论。
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user: 摘 要 随着网络空间安全重要性的不断提高，网络安全态势感知(network security situation awareness，简称NSSA)的研究与应用正在得到更多的关注。高质量的威胁情报可以大幅度地提升检测、分析、应急响应效率，进而改变攻防态势。本文介绍了态势感知和威胁情报的概念，研究了威胁情报在态势感知中具体的应用场景。研究结果表明随着威胁情报技术的不断发展成熟，其将会在态势感知中发挥更大的作用。 关键词 :网络安全态势感知，威胁情报，安全预警 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着网络威胁呈泛化和持续化趋势发展，多样化的攻击切入点、高水平的入侵方式、系统化的攻击工具使网络威胁代价降低。根据国家互联网应急中心(CNCERT)于2019年4月16日发布的《2018年我国互联网网络安全态势综述》 [ 1 ] 可知，在2018年我国网络安全法律体系进一步健全、网络安全管理体制进一步完善和公共互联网网络安全监测和治理进一步加强的情况下，关键基础设施等面临的风险依旧突出，APT攻击、DDos攻击等问题依旧较为严重。 为最大限度地保护核心系统资产安全，需对传统的安全防御方式进行优化和改进，形成能应对多样化和持续化威胁的安全体系。在此背景下，网络安全态势感知需要融入新的技术，更加有针对地对关键信息基础设施或特定目标进行多方位要素信息获取、智能分析以及态势预测，从而切实保障网络安全，实现“全天候全方位网络安全态势感知”的目标。 由于高级网络威胁攻击的普遍化，威胁情报近两年在全球市场呈爆发趋势，这是大数据发展应用之后的一种必然现象，是网络安全领域追求智能化、高效率的基本诉求与大数据情报搜集与应用能力相互反馈和完善的结果。威胁情报能够提供关于某攻击事件或黑客组织的重要特点与关键信息，能够为中高层安全管理人员的安全防御决策、安全策略制定提供重要的参考，并促进安全事件的快速预警与响应，为全面感知网络安全态势提供重要的数据支撑。 本文主要对威胁情报在态势感知中的应用场景进行研究，第2节给出态势感知和威胁情报的概念，第3节讨论威胁情报在态势感知中具体的应用场景，第4节对全文进行总结。