DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 3. 结果 3.1. 一般情况 被调查的1034名老年人中，男458人，女576人，男女比为1:L1.26。年龄男女分别为：(80.24 ± 9.77岁，84.21 ± 10.18岁)，身高男女分别为：(163.28 ± 4.81 cm， 152.89 ± 5.44 cm)，体重男女分别为：(51.29 ± 14.28 kg， 44.28 ± 12.27 kg)。 3.2. 肢体失能率 10家护理院中共有住院老人1780位，男性693例(38.93%)，女性1087例(61.07%)，单侧和双侧肢体失能老人679例，肢体失能率为38.15%。 3.3. 主要基础病种 被调查的1034名病人中，高血压病人最多，其次为冠心病、糖尿病及退行性骨关节炎、骨质疏松症等，见表1。 3.4. 生活自理能力评分 穿衣能力评分男女分别为：1.41 ± 0.77，1.40 ± 0.79；步行能力评分男女分别为：1.45 ± 0.79，1.46 ± 0.80；平稳端坐评分男女分别为：1.59 ± 0.72，1.58 ± 0.75；进餐能力评分男女分别为：1.59 ± 0.68，1.58 ± 0.70；上厕能力评分男女分别为：1.46 ± 0.76，1.44 ± 0.78；二便自控评分男女分别为：1.60 ± 0.70，1.59 ± 0.72；洗澡能力评分男女分别为：1.13 ± 1.19，1.08 ± 1.38；退休金管理评分男女分别为：1.00 ± 0.91，0.95 ± 0.90，生活自理能力男女各项评分相比，均无统计学差异(P > 0.05)。 3.5. 上肢握力测定 左手握力男性为：17.55 ± 8.12 kg，女性为：9.45 ± 3.94 kg；右手握力男性为：18.24 ± 8.23 kg，女性为：10.12 ± 4.22 kg。 3.6. 四肢肌围测定 左侧上臂肌围男女分别为：(24.88 ± 2.02 cm， 23.22 ± 2.25 cm)，右侧上臂肌围男女分别为：(25.25 ± 1.98 cm， 25.01 ± 2.22 cm)；左侧小腿肌围男女分别为：(32.88 ± 2.35 cm， 28.25 ± 3.15 cm)，右侧小腿肌围男女分别为：(32.98 ± 2.25 cm， 29.87 ± 2.45 cm)。 3.7. 肌肉重量测定 肌肉总重量：男性为：21.25 ± 6.38 kg，女性为：18.55 ± 5.45 kg。左上肢肌肉重量男女分别为：(2.75 ± 0.52 kg， 2.15 ± 0.36 kg)，右上肢肌肉重量男女分别为：(2.42 ± 0.28 kg， 2.22 ± 0.33 kg)；左下肢肌肉重量男女分别为：(6.88 ± 0.89 kg， 4.45 ± 0.74 kg)，右下肢肌肉重量男女分别为：(7.12 ± 0.65 kg， 5.12 ± 0.40 kg)。 3.8. 步速测定 步速：男性为0.45 ± 0.15 m，女性为：0.42 ± 0.21 m。 3.9. 细胞内外水检测 细胞外水男女分别为：(10.88 ± 1.15 kg， 8.52 ± 1.12 kg)，细胞内水男女分别为：(21.12 ± 2.18 kg， 15.42 ± 2.13 kg)。 Table 1 The main basic diseases of elderly patients in some nursing homes in Shangha 疾病名称 病人数 百分比 高血压 586 56.67% 冠心病 497 48.07% 糖尿病 301 29.11% 退行性骨关节炎 152 14.70% 骨质疏松症 89 8.61% 肺心病 63 6.09% 骨折 56 5.42% 其他 51 4.93% 表1. 上海地区部分护理院住院老人主要基础病种情况 3.10. 肌少症患病率 1034位老年人中患肌少症262例，总患病率为25.34%。其中，男性肌少症101例(22.05%)，女性161例(27.95%)，女性患病率较高，差异有统计学意义(c 2 = 4.69， P = 0.0303)；随着年龄增长肌少症患病率逐渐增高(P < 0.05)，受教育程度低患病率高(P < 0.05)，体力劳动者患病率高(P < 0.05)，见表2。 3.11. Logistic回归分析 对肌少症患者的几种相关因素假设是可能的危险因素进行Logistic回归分析，以性别、年龄、教育程度、学历、职业史、既往史等，以及活动减少、雄激素水平下降、营养素缺乏(如蛋白质、维生素D)、慢性炎症、胰岛素抵抗及其他因素为自变量，以是否患肌少症为因变量，进行分析，经过向后删除法，最终进入方程的有教育程度是肌少症的保护因素，女性、年龄、活动减少、营养素缺乏、慢性炎症是肌少症的独立危险因素，见表3。
system: [SYSTEM]

user: 4. 讨论 肌少症是一种进行性疾病，最初由Rosenberg [ 2 ] 提出，是指人体随着年龄增长而出现的骨骼肌量减少和肌肉力量下降。肌少症常常见于中老年人群，不仅可导致跌倒、骨折、骨质疏松、骨关节炎等发生率增加，还可引起骨盐流失，基础代谢率以及体脂增加，从而导致多种慢性疾病 [ 3 ] [ 4 ]。 现有资料显示，各个国家及地区关于肌少症发病率的相关研究存在较大差异，这可能与相关研究所采用的检测方法、评估标准以及评估对象不一致相关。这种差异和不一致表明，目前各国对于肌少症的认识尚处于不成熟阶段 [ 5 ]。加拿大学者Bouchard等 [ 6 ] 用双能X线吸收仪计算68~82岁男性(439名)和女性(465名) Table 2 The prevalence and distribution characteristics of sarcopenia in elderly patients in some nursing homes in Shangha 项目 调查人数 患病人数 患病率(%) χ 2 P值 性别 4.69 <0.05 男 458 101 22.05 女 576 161 27.95% 年龄 11.63 <0.05 ~70岁 149 24 16.11% ~80岁 199 43 21.61% 80岁及以上 686 195 28.43% 文化程度 56.75 <0.05 文盲及小学 268 112 41.79% 初中及高中 480 107 22.29% 高中及以上 286 43 15.03% 职业 34.46 <0.05 务农及养殖等 544 96 17.65% 机关及事业等 490 166 33.88% 合计 1034 262 25.34% 表2. 上海地区部分护理院住院老人肌少症患病率及分布特征 Table 3 Several factors of sarcopenia Logistic regression analysis in elderly patients in some nursing homes in Shangha 因素 OR Z P 教育程度 0.12 −3.13 <0.05 女性 4.87 1.88 <0.05 年龄 3.45 1.45 <0.05 活动减少 4.23 1.75 <0.05 营养素缺乏 5.97 2.21 <0.05 慢性炎症 3.12 1.27 <0.05 表3. 上海地区部分护理院住院老人肌少症几种因素Logistic回归分析 的四肢骨骼肌量指数(ASMI)，结果显示：男性肌少症发病率为38.89%，女性为17.75%。一项在澳大利亚进行的研究发现，对平均年龄为86岁的63名老年女性使用DXA得出的ASMI < 1个SD者肌少症发病率为25.4%，<2个SD者为3.2% [ 7 ]。 目前，国内仅有局部地区小样本调查 [ 8 ] [ 9 ]。上海是率先进入老龄化的地区，2014年上海预期寿命已达到82.29岁，是高龄化发展最快的地区和长寿地区 [ 10 ]。上海高龄老年人口多，样本量大，且肌少症的发病率呈逐年递增趋势，这给家庭、社会带来日益巨大的经济负担，及时了解肌少症发病特点和防治规律已十分迫切。本研究对上海地区部分护理院或护理病区中住院老年人群肌少症的患病率、发病特点和自然转归及肢体失能状况进行调查。10所护理院中共有住院老人1780位，单侧和双侧肢体失能老人679例，肢体失能率为38．15%。老年人肌少症262例，总患病率为25.34%，其中男性肌少症101例(22.05%)，女性161例(27.95%)，女性患病率较高，差异有统计学意义(c 2 = 4.69， P = 0.0303)，此与国内外高龄老人肌少症患病率相近 [ 5 ] ，本研究中住院老人随着年龄增长肌少症患病率逐渐增高(P < 0.05)，受教育程度低患病率高(P < 0.05)，体力劳动者患病率高(P < 0.05)，表明受教育程度是肌少症的保护因素，而年龄、女性、活动减少、营养素缺乏、慢性炎症等是肌少症的危险因素。因此，本研究的结果有利于相关部门对高龄化人群和长寿地区制定合理的肌少症防治策略与政策。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 高校实验室是培养学生创新实践能力的重要场所，目前高校在实验室管理上大多仍采用人工管理，导致管理难度大、管理效率低下、信息不集中和不透明等问题。设计开发了高校实验室管理系统，采用JAVA语言、SQLServer数据库。具体功能包括教师管理员对申请实验室信息的录入，审核，以及实验室基本信息的管理。实际应用表明，该系统具有较好稳定性和安全性，可解决目前管理效率低下等问题，具有一定的推广应用价值。 关键词 :高校实验室，管理系统，SQLserver数据库，Swing，GUI图形化开发 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 前言 实验室是高等学校的重要组成部分 [ 1 ]，是办好高校的基本条件之一，高校实验室管理工作是确保高等学校实验教学、科学研究、技术开发、资产管理的一项重要工作，是高校培养高水平专业人才的重要场所，是学生将理论与实践相结合的重要环节 [ 2 ]。但是目前高校对与实验室的管理中仍存在诸多弊端，例如实验室课程安排不规范到位，人工管理效率低下，使用EXCEL表格存储数据信息导致信息化程度低等情况。 鉴于以上实验室管理难度大、管理效率低下、信息不集中、信息不透明，信息化程度低等问题，本文介绍了以JAVA+SQLServer数据库开发的基于C/S架构下的高校实验室管理系统 [ 3 ]，实现对高校实验室的综合管理，通过高校实验室管理系统达到管理教师对实验室进行管理、处理申请实验室请求，实验室课程安排等目的 [ 4 ]。从而提高实验室管理教师的工作效率，优化实验室资源配置、提高实验室使用效率，提升数字化学校管理的水平 [ 5 ]。
system: [SYSTEM]

user: 2. 高校实验室管理系统的设计 2.1. 功能模块设计 高校实验室管理系统设置管理员、教师实验员、学生三个模块。用户使用时选择对应的用户类型登陆，然后进行身份验证，认证通过即可进入相应的功能模块使用对应的用户功能。 管理员：主要负责实验室的管理，教职工实验员管理，班级管理，教材管理，实验室安排，实验室申请等功能。 教师实验员：负责申请实验室，管理对应的班级学生，修改个人的信息。 学生：主要功能是查看实验室课程的安排，修改个人信息。 系统可实现管理员对实验室的管理，对教职工的管理，以及其他方面的管理功能。具有操作简单，方便快捷，直观表示的特点，为实验室管理提供更高效快捷的管理方式。具体功能模块如图1所示。 2.2. 系统设计 1) 系统流程 图2中给出系统登录的流程，用户登录时系统判断其登录的正确性和用户身份，分配对应的用户界面，响应相关功能。 图1. 高校实验室管理系统功能模块图 图2. 系统登陆流程图 2) 数据库设计 在数据库系统设计的方面，高校实验室管理控制系统设计了多张表格，这里重点介绍Db_user表，Db_teacher表，Db_lab表，Db_keti表的相关设计和属性。Db_User表存储了用户的ID，用户名，密码，类型等相关信息，其中class表示用户的类型，见表1。 Db_teacher表存储了教师的个人信息，姓名，岗位，联系方式等相关信息，其中id与用户表中的id相关联，见表2。 Db_lab表中存储了实验室的信息，见表3。 Db_keti表中存储了实验室已准备的课题信息，见表4。 Table 1 The information of Db_user tabl 列名 数据类型 数据长度 允许空值 是否主键 默认值 备注 id int 10 N Y 自增长 用户ID username varchar 20 N N 用户名 pwd varchar 20 N N 用户密码 class int 4 Y N 3 管理员/教师/学生 表1. Db_User表 Table 2 The information of Db_teacher tabl 列名 数据类型 数据长度 允许空值 是否主键 默认值 备注 id int 10 N Y 自增 与用户表id关联 name varchar 20 N N 姓名 zhiwu varchar 30 N N 职务 gangw varchar 40 N N 岗位 tel varchar 20 N N 电话 qq varchar 20 N N qq账户 mail varchar 20 N N 邮件地址 表2. Db_teacher表 Table 3 The information of Db_lab tabl 列名 数据类型 数据长度 允许空值 是否主键 默认值 备注 id int 4 N Y 自增 实验室编号id name varchar 20 N N 实验室名 addr varchar 50 N N 实验室地点 bz varchar 20 N N 备注 表3. Db_lab表 Table 4 The information of Db_keti tabl 列名 数据类型 数据长度 允许空值 是否主键 默认值 备注 id int 10 N Y 自增 课题id name varchar 20 N N 课题名 jiaocai varchar 30 N N 课题教材 keyw varchar 40 N N 课题关键词 表4. Db_keti表
system: [SYSTEM]

user: 3. 系统开发与实现 3.1. 开发工具 本系统使用Eclipse Java Neon 2016进行系统开发，Eclipse专为Java开发量身定做，拥有众多可扩展的插件功能，软件本身开源免费，获得众多厂商、组织的鼎力支持 [ 6 ]。数据库使用的是Sqlserver2008 [ 7 ]，操作系统使用的是MicrosoftWindows10。 3.2. 开发技术 本系统使用JAVA图形化开发技术，也就是GUI技术。其中GUI的含义是图形用户界面(Graphical User Interface) [ 8 ]，目前在Java API中提供了两套组件支持用户编写图形用户界面，包括AWT和Swing。 AWT (Abstract Window ToolKit)也就是抽象窗口工具包的缩写，这个工具包提供了一套与本地图形界面进行交互的接口。AWT中的图形函数与操作系统所提供的图形函数之间有着一一对应的关系，AWT所提供的图形功能是各种通用型操作系统所提供的图形功能的交集。由于AWT是依靠本地方法来实现其功能的，所以通常把AWT控件称为重量级控件 [ 9 ]。 Swing建立在AWT提供的基础之上，同时使用AWT相同的事件处理机制。Swing组件是轻量级的GUI组件，完全由纯Java代码编写，不依赖于任何特定平台，采用MVC架构方式来设计组件类 [ 10 ]。由于 Swing 控件是用100%的Java代码来实现的，因此在一个平台上设计的树形控件可以在其他平台上使用。 3.3. 系统运行效果 高校实验室管理控制系统在Windows平台上运行，这里以管理员身份登陆作为效果展示。 管理员用户登录到高校实验室管理控制系统，展示对应的管理员权限的功能列表，用户可进行操作，进入实验安排用户可以查看实验教材的管理，如图3所示。管理员还可以查看实验安排，看到申请实验的安排信息如图4所示。 图3. 实验教材管理 图4. 实验室实验安排
system: [SYSTEM]

user: 4. 结束语/结论 综上所述，本文提出的基于SQL的高校实验管理控制系统，目的是改善现代化高校在创新实验教学环节中对实验室资源使用的不规范、不科学、信息化程度不高的弊端，提高高校数字化教学水平。系统的整合了高校中实验室资源，提高了实验室资源安排的效率，解决了人工管理的诸多缺点，具有界面风格清晰大方，用户体验效果良好，操作简单易懂，操作实施方便的功能特点。该系统使高校实验室管理工作更加科学化、规范化，在现实中具有良好的应用前景。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 多目标跟踪技术通过对不同目标之间的相互社会关系进行建模，改善单个目标的跟踪性能，并且快速检测和预判场景中可能发生的群体类突发事件。现有的多目标跟踪技术虽在数据关联和轨迹估计上取得平衡，但依然存在诸多问题。本文介绍通过背景建模提取出的场景信息分析并识别目标来约束多目标跟踪，将数据关联和轨迹估计这两个连续和离散的经典子问题结合到统一的框架中求解；与此同时，还提出了基于群组聚类的行为建模策略，得到的语义信息提供相邻目标和轨迹之间的约束，有助于改善跟踪结果。实验表明，本文提出的策略相比经典的多目标跟踪算法准确性更高。 关键词 :多目标跟踪，轨迹估计，连续离散问题联合求解，群组聚类 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 多目标跟踪技术是一种能在视频序列中检测出具有某种特征的目标，并确定其大小位置以及运动轨迹的技术。近年来，随着监控技术的不断发展，多目标跟踪技术在民用和军事方面都有着非常广泛的应用。该技术不仅能够对单个目标的社会行为和运动规律进行分析，而且还能够对不同目标之间的相互社会关系进行建模，从而在改善单个目标的跟踪性能基础上，快速检测和预判场景中可能发生的群体突发事件，对于提高智慧安防监控的自动化和智能化水平具有重要意义。
system: [SYSTEM]

user: 2. 相关研究 多目标跟踪是这几十年来计算机视觉领域的一大热门研究课题，其相关研究在近些年里取得了显著的进步。许多现有的多目标跟踪方法较为依赖于目标检测的结果，即目标在每一帧中通过目标模型独立地进行表示，并在某些情况下结合在线模型来处理光照和外观变化。当跟踪单个目标时，目标跟踪相当于拟合一条满足时域一致性的目标运动轨迹。当同时跟踪多个目标时则因为需要考虑数据关联的问题而变得更加困难，这不仅需要给每个目标分配一个ID，而且还需要对所有目标的运动模式以及目标检测结果的分配同时进行估计。将每个检测结果进行类别标注是在离散域进行的，并且相同的检测结果仅能有一个标签。然而，在时域上的目标位置描述则是在连续状态空间中进行描述的，其还包含了目标的颜色，纹理，尺寸和速度等先验信息。可见，多目标跟踪中的数据关联和轨迹估计这两个不同的子问题是紧密耦合的。 现有的多目标跟踪技术根据其发展可以大致分为两大类。第一类方法仅依赖于过去图像帧的信息来对当前的状态进行递归式估计。早期的卡尔曼滤波方法仅能对目标的线性运动进行建模 [ 1 ]，近期越来越多基于采样的滤波器，比如粒子滤波器 [ 2 ]等能够求解更为复杂的多模态后验概率。然而，当在精确地近似复杂条件下后验概率的粒子数目快速增加时算法则将会变得难以求解。第二类方法允许某种程度的延迟并且在一个给定的时间窗口中来全局地预测所有的目标轨迹。在这种情况下，会将最优化问题约束到一个有限状态空间中进行求解，即对所有可能的目标位置集合施加约束，比如要求所有轨迹均穿过一个个单独的目标检测结果 [ 3 ]或者预先计算得到的Track let集合 [ 4 ]。那么，最优解能够在将目标检测结果和Track let进行连接基础上通过能量最小化的方式得到。在一类略微不同的方法中 [ 5 ]，候选的目标轨迹集被预先计算，那么可在轨迹层通过求解二次布尔问题将其精简到一个最优的轨迹子集。另一类降低复杂度的方法则是将跟踪区域划分成一个个不连续的且局部全连接的单元。目标的运动通过二进制变量对上述单元进行描述，并通过LP松弛法来获得全局最优解。与上述方法均不同的是，有的方法虽然同属于非递归的方法，但是将所有的离散变量松弛到一个完全的连续状态空间中 [ 6 ]。不过，其将导致能量最小化的问题变成高度非凸的优化问题，从而容易陷入局部最小值中 [ 7 ]。 综上所述，现有的多目标跟踪技术通过不同的方式在上述两个子问题上取得平衡。一类方法聚焦于数据关联问题，并使用离散优化算法来对该NP困难问题进行求解。然而，这导致了目标轨迹预测的连续性上出现问题，这不仅是由于轨迹需要在数据关联之前先被计算，而且轨迹在空域上是离散的。另一类方法则聚焦于在一个连续状态空间中对轨迹进行估计，但是将数据关联限制在仅从预先计算得到的标签集中进行选择。基于采样的方法虽然尝试将上述离散和连续问题联合起来分析，但是在模型的合理构建和求解上依然存在诸多问题。 近年来，多目标跟踪技术在纯粹的视觉信息基础上深入分析了目标的社会行为特性。通过相邻时间间隔的相似外观 [ 8 ]或者根据构建的实时模型 [ 9 ][ 10 ][ 11 ]来进行多目标跟踪，此外人群可以根据相似的运动趋势由不同的组构成，组内部的个体间在一定程度上存在空间依赖性和行动一致性，通过对群组进行行为分析可为目标跟踪提供有用的辅助预测信息 [ 12 ][ 13 ][ 14 ]，把行为分析加入到模型中可以降低数据关联时信息的歧义性 [ 15 ]。
system: [SYSTEM]

user: 3. 算法概述 如何将数据关联和轨迹预测这两个问题更好地联系起来分析是多目标跟踪最为关键的技术难题，为此，本文的创新点主要体现在以下两个方面： 1) 把多目标跟踪问题看作一个连续-离散的联合求解问题，实现数据关联和轨迹预测两大子问题的同步优化。将数据关联和轨迹预测这两个不同但紧密耦合的问题融合到统一的框架中实现递归式联合求解，并在结合微观社会行为分析的基础上利用标签代价函数对不合理的目标轨迹进行惩罚。 2) 在连续离散联合求解的框架基础上，增加目标组的行为建模，多个近邻的目标之间通常具有相似的位置，走向和速度等动力学特征，从而在一定的时域和空域中构成相对稳定的组。根据一种自底向上的分级聚类策略来测度场景中稳定存在的组，通过对组的外观和运动进行分析将有助于改善目标的数据关联和轨迹估计(图1)。 图1. 本文多目标跟踪技术的实现框架
system: [SYSTEM]

user: 5. 实验结果与分析 在本文中，我们采用了PETS 2009/2010 benchmark里的S1L1序列以及UCY Computer Graphics Lab里的“Crowds-by-Example”的Zara Data Set分别评价本文的群组分析和连续离散问题联合求解，并采用Zara Data Set来展现与 [ 17 ]中算法的效果比较。 图3给出了本文算法在PETS 09 S1L1数据集100帧内下以相同颜色的矩形框表示属于同一组的群组聚类结果。可以看出图像帧中的相似运动方向以及速度的目标群体会判定为同一组，并且稳定存在。图中黑色椭圆框住的目标与图像中大多数目标行动方向一直保持相反，在本文算法中始终判定为孤立组，可以很好地说明本文算法群组聚类的稳定性。通过上述方法，可以实现目标时域空域内的聚类。 本文利用连续离散联合求解的框架在目标数量密集且以群组运动的Zara数据集上运行。 如图4，在第41帧图像中出现一个红色矩形框，但是该区域并没有目标出现，通过第54帧和61帧图像中可以发现粉红色矩形框被红色矩形框替代，原因是系统判定目标相交时发生了身份交换，在第72帧和第80帧图像中可以比较出相邻的两个目标发生了身份交换，由此我们可以发现连续离散联合求解框架在目标数量不多且较分散时跟踪精度较高，但是在行人共进或者发生相交的时候会变得不够稳定。由此本文创新性地提出基于群组分析的多目标跟踪，在原有的基础框架上增加新的约束，提高多目标跟踪的精度。 图3. PETS 09 S1L1下的群组聚类结果 图4. [ 17 ]中算法Zara Data Set数据集中的跟踪结果 图5. 本文算法在Zara数据集下的多目标跟踪结果 如图5，与图4之间比较，第54帧与第61帧中由于群组分析的约束，两条轨迹保持一定的稳定性，没有发生身份交换，并以合理正确的轨迹前进。第72帧与第80帧中黑色椭圆框住的两个目标在 [ 17 ]算法中是发生了身份交换，在本文的算法中群组约束起到了一定的作用，没有发生身份交换，实现了正确的轨迹跟踪。
system: [SYSTEM]

user: 6. 结束语 本文所研究的多目标跟踪技术不仅能对场景中的多位目标进行定位和长时间跟踪，而且还可应用于室内外场景的自主监控，可有效地应用于目标跟踪定位、突发事件预防等方面，从而实现传统安防的技术进一步智能化。本文所提出的算法将数据关联和轨迹预测两个不同但紧密关联的问题融合到统一的框架中实现联合求解，并在此基础上创新性地提出群组的行为分析，有效地改善多目标跟踪的性能。此外，还能将此项目成果结合其他相关技术完成其他目标，实现了技术的推广。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 目的：探讨女性膀胱过度活动患者尿液中NGF和PGE 2 的表达。方法：通过病史采集、尿液分析、排尿日记及尿流动力学检查将65位女性OAB患者纳入病例组，将20位正常女性志愿者纳入对照组。应用酶联免疫吸附试验检测两组患者尿液中NGF和PGE 2 的表达水平。并对病例组患者尿液中NGF、PGE 2 的水平与尿动力学参数变化之间的关联性进行分析。结果：NGF和PGE 2 在病例组患者尿液中的表达明显高于对照组(p < 0.05)。病例组患者尿液中PGE 2 的表达与患者初始尿意膀胱容量和膀胱最大容积呈正相关(p < 0.05)，而病例组患者尿液中NGF的表达与尿流动力学参数间无相关性。结论：NGF和PGE 2 在女性OAB患者的疾病演进过程中发挥重要作用，尿液中这些因子的水平可作为评价OAB症状的潜在指标。 关键词 :膀胱，神经生长因子，前列腺素，尿液，女性 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 膀胱过度活动症(Overactive Bladder， OAB)是一种以尿急症状为特征的症候群，常伴有尿频和夜尿症状，可伴或不伴有急迫性尿失禁；尿动力学上可表现为逼尿肌过度活动(Detrusor instability， DI or Detrusor overactivity， DO)，也可为其它形式的尿道–膀胱功能障碍。OAB无明确的病因，不包括由急性尿路感染或其它形式的膀胱、尿道局部病变所致的症状。目前该病是一个经验诊治尚缺乏相关实验室检查指标的疾病。最新的流行病调查显示全世界患有OAB的患者中女性占16.9% [ 1 ]。虽然关于OAB的基础与临床研究报道很多，但仍不能完满解释该病的发病机制。目前大多数学者认为该病的发生与神经递质的释放和炎性因子介入有直接关系。 NGF是具有神经元营养和促突起生长双重生物学功能的一种神经细胞生长调节因子，它对中枢及周围神经元的发育、分化、生长、再生和功能特性的表达均具有重要的调控作用。有研究表明 [ 2 ][ 3 ]OAB患者的尿频、尿急症状可能与NGF在膀胱组织中的高表达有关。也有报道 [ 4 ]指出PGE 2 在调节患者下尿路症状中发挥重要作用。前列腺素分布在膀胱组织的粘膜层和肌层，其释放是通过逼尿肌的拉伸、神经刺激、粘膜层的炎症反应等。前列腺素与能够降低膀胱收缩阈值并通过对辣椒辣素敏感的传入神经共同来控制膀胱的排尿反射。考虑到NGF与PGE 2 在OAB患者储尿期膀胱症状的相关性，我们通过检测女性OAB患者的尿液中NGF与PGE 2 的变化，有助于OAB的诊断及疗效评估。
system: [SYSTEM]

user: 2. 材料与方法 2.1. 研究对象 病例组选自2010年9月11日到2012年9月21日我院泌尿外科就诊的女性OAB患者共65例(年龄分布范围21~78岁，平均年龄55.5岁)。主诉为尿急、尿频伴有或不伴有尿失禁。所有患者均记录排尿日记，每日的排尿次数均在8次以上。上述患者均通过询问病史、体格检查及CT、静脉肾盂造影(Intravenous Urography， IVU)、膀胱镜检查、实验室检查(尿常规、中段尿培养)排除神经系统疾患、先天畸形和泌尿系感染等。另选20位健康女性志愿者(年龄分布范围28~65岁，平均年龄47.3岁)作为对照组。 2.2. 尿液样本的采集和准备 收集各组人员晨起中段尿100 ml。所有尿液样本被5000 × rpm离心10 min。分离出上清液，等分装入Ep管，每管1.5 ml，冷藏在−20℃冰箱中备用。 2.3. 酶联免疫吸附试验检测尿液中NGF和PGE 2 水平 2.3.1. 酶标NGF抗体 1) 过碘酸盐氧化法标记：将1 mg辣根过氧化物酶(HRP)溶解于0.1 ml双蒸水，加0.1 ml NaIO 4 (0.06 mol/L)置4℃温箱氧化30 min，多次混匀，再加0.1 ml乙二醇(0.16 mol/L)放置室温30 min，终止氧化。然后加入纯化的兔抗人NGF多克隆抗体(DADE-BEHRING 公司) 1 mg，充分混匀，装透析袋，在 pH 9.7，0.05 mol/L碳酸缓冲液10，000 ml搅拌透析过夜，使酶与抗体结合；2) 纯化：每管加0.05~0.1 ml NaBH 4 (5 mg/ml)置4℃温箱温育2 h，加等量(NH 4 ) 2 SO 4 饱和调pH至7.8，逐滴加，置4℃温箱温育30 min，3500 × rpm离心30 min，弃上清液，沉淀物溶于少量0.02 mol/L磷酸盐缓冲液(pH7.4)，4℃温箱透析过夜，离心去除不溶物即得到酶标NGF抗体。 2.3.2. 两组尿液标本中NGF 检测 在聚苯乙烯微量板内加入100 μL包被液(pH9.6 Na 2 CO 3 -NaHCO 3 缓冲液)稀释的酶标NGF抗体放4℃温箱过夜，洗板5次后拍干；加入100 μL封闭液(pH7.2，含1 % BSAB的PBS缓冲液)在4℃温箱过夜，洗板5次后拍干，可存放于4℃温箱保存备用。将封闭后的微量板内加入100 μL经稀释后(用Tris-HCL缓冲液稀释)的标准品(美国，Biological公司)及标本，37℃温育60 min，洗板5次后拍干；加入1:18，000 稀释(pH7.2，PBS缓冲液)的酶标抗体100 μL 37℃温育45 min，洗板5次后拍干；然后加入显色剂A液及B液(TMB底物显色剂)各50 μL在37℃温育10 min；最后加入终止液(0.2 mol/L， H 2 SO 4 ) 50 μL。用Denley Dragon酶标仪(芬兰，Model MK-2)测定样本吸光度值(450 nm)，以标准品浓度与吸光度值关系曲线换算标本中NGF水平。 2.3.3. 两组尿液标本中PGE 2 检测 应用高灵敏度PGE 2 试剂盒(美国，R & D公司)按说明书要求严格操作(标本用标本稀释液1:1稀释，取出反应板，加入稀释后的标准液50 μL标准品，加入待测样品50 μL于相应孔中，立即加入50 μL的生物素标记的抗体，盖上膜板，轻轻震荡混匀，37℃温育1 h。将浓缩洗涤液用蒸馏水50倍稀释后备用。甩去孔内液体，每孔加满洗涤液，震荡30 s，甩去洗涤液，用吸水纸拍干。重复此操作3次。每孔加入80 μL的亲和辣根过氧化物酶，轻轻震荡混匀，37℃温育30 min。甩去孔内液体，每孔加满洗涤液，震荡30 s，甩去洗涤液，用吸水纸拍干。重复此操作 3 次。每孔加入底物A液、B液各50 μL，轻轻震荡混匀，37℃温育10 min。避免光照。取出酶标板，迅速加入50 μL终止液，加入终止液后立即测定结果。在450 nm处测定各孔的吸光度值)。用Denley Dragon酶标仪(芬兰，Model MK-2)测定样本吸光度值，以标准品浓度与吸光度值关系曲线换算标本中PGE 2 水平。 2.4. 尿流动力学检测 所有病例组患者均给予连续记录3天排尿日记，并行尿流动力学检查(包括最大尿流率测定、残余尿测定、初始尿意膀胱容量、最大膀胱容量及充盈期膀胱压力-容积测定)。DO被诊断为在膀胱充盈期，非排尿意识下出现的逼尿肌收缩所致膀胱测压图上出现压力波动，其幅度超过15 cm H 2 O。
system: [SYSTEM]

user: 3. 统计学分析 所有数据采用SPSS 12.0软件进行统计学处理，所有数据用均数 ± 标准差( )表示。两组间比较采用t检验，p < 0.05认为差异有显著性意义。皮尔森积矩相关系数用来评价NGF和PGE 2 与尿流动力学参数的相关性，p < 0.05认为有统计学意义。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结果 4.1. 尿流动力学检测结果 病例组中存在尿急伴有急迫性尿失禁的患者有21例(32%)。病例组患者在初始尿意膀胱容量和膀胱最大容积分别为129.2 ± 78.4和291.1 ± 114.3 ml。存在DO的患者有23例(35%)。 4.2. 尿液中NGF和PGE 2 的检测结果 病例组中NGF、PGE 2 的水平较对照组明显升高(p < 0.05) (如表1)。病例组中PGE 2 的水平与初始尿意膀胱容量和膀胱最大容积均呈正相关(p < 0.05) (如图1、图2)，但与最大尿流率、残余尿量及逼尿肌过度活动无关。病例组中NGF的水平与尿流动力学参数无相关性。 Table 1 Urinary NGF and PGE2in controls and female patients with OA 对照组( ) 病例组( ) NGF (ng/ml) 2.45 ± 0.58 30.92 ± 5.23* PGE 2 (ng/ml) 0.45 ± 0.15 1.54 ± 0.15 * 表1. 尿液中NGF与PGE2的水平 注：* p< 0.05。 图1. 初始尿意膀胱容量与尿液中PGE 2 的相关性 图2. 膀胱最大容积与尿液中PGE 2 的相关性
system: [SYSTEM]

user: 5. 讨论 实验结果显示尿中的NGF和PGE 2 的水平与OAB症状相关。虽然，OAB的发病机制还不是很清楚，但是可以肯定的是OAB症状与神经传导机制的改变、NGF和PGE 2 的表达有密切关系。 本实验提示女性OAB患者尿液中NGF的表达显著提高。NGF调节神经细胞的生长和增殖并且能使痛觉神经元敏感性增强 [ 5 ]。先前的研究结果提示NGF能够使膀胱收缩功能亢进，膀胱组织中NGF的表达升高能够使传入和传出神经元发生生理及形态学上的改变 [ 2 ][ 6 ][ 7 ][ 8 ]。另外，伴有尿急症状的腺性膀胱炎患者膀胱组织中NGF蛋白的表达升高，特别是那些伴有尿急症状患者的尿道上皮中NGF的表达升高。上述研究表明NGF在伴有OAB症状患者的膀胱中有表达。有关动物实验研究表明在膀胱出口部分梗阻的大鼠尿液中NGF发生改变 [ 9 ]。另外，在间质性膀胱炎和膀胱癌患者尿中NGF、纤维蛋白溶解酶、神经营养因子-3水平升高 [ 10 ]。因此，NGF可能诱发传入神经的兴奋导致储尿期膀胱症状。另外，尿液中NGF升高提示膀胱的功能异常，说明通过尿液中检测NGF可以用来诊断膀胱功能异常。 有研究提示OAB患者尿液中PGE 2 显著升高。PGE 2 可能引发膀胱活动通过逼尿肌收缩和/或神经传导 [ 11 ]。后者很可能是通过辣椒辣素敏感的传入神经元，因为可以通过应用辣椒辣素受体拮抗剂阻止这一过程的发生 [ 12 ]。因此，OAB患者尿液中PGE 2 的水平明显升高。另外，DO患者尿液中PGE 2 水平升高很可能是因为PGE 2 通过膀胱自身的分泌进入尿液中去的。有报道称在家兔的膀胱粘膜中PGE 2 的表达较PGI 2 明显增高，提示PGE 2 存在于粘膜层很容易进入尿液，而且尿液中的PGE 2 的水平较肌层明显增高。这与本实验中病例组患者尿液中PGE 2 的水平明显升高相符 [ 13 ]。另外，有研究显示PGE 2 能够诱发逼尿肌收缩超过其他前列腺素类物质 [ 14 ]。因此提示尿液中PGE 2 与OAB症状密切相关。 本研究提示尿液中PGE 2 水平与初始尿意膀胱容量和膀胱最大容积呈正相关，提示膀胱容积与PGE 2 改变有密切关系。提示PGE 2 的升高很可能是因为膀胱逼尿肌的拉伸所致，并且其在粘膜层的表达较肌层明显升高。所以尿液中PGE 2 的升高提示膀胱容积的改变。并且PGE 2 在下尿路功能中发挥重要作用。 本研究表明在女性OAB患者尿液中NGF、PGE 2 的水平明显升高，并且尿液中PGE 2 的水平与尿流动力学参数有相关性，提示NGF、PGE 2 在OAB的发生发展过程中发挥重要作用。通过检测尿液中NGF和PGE 2 水平对评估女性OAB有重要意义。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 命名实体识别是自然语言处理中一项关键的基础技术，已成为信息检索、机器翻译等诸多任务的重要组成部分。在诸多语种的命名实体识别研究工作中，老挝语命名实体识别近年来开始受到关注，然而老挝语与汉语类似的特点又使得其命名实体识别工作非常具有挑战性。本文对国内外命名实体识别的研究历程进行了简要回顾，同时介绍了老挝语分词和命名实体识别的最新成果，并对比分析了每种方法的优点和不足。最后，对老挝语命名实体识别的发展趋势作了展望。 关键词 :老挝语，命名实体识别，分词，信息检索，信息抽取 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 最早研究命名实体的是Lisa F. Rau (1991)，他在第七届IEEE人工智能应用会议上介绍了依靠启发式算法和手工制定的规则“识别和抽取公司名称”的系统，但当时没有引起太大关注 [ 1 ]。现在广泛使用的“命名实体(Named Entity)”这个术语是在第六届信息理解会议(MUC-6)上首次使用的 [ 2 ]，在这次会议上，NERC (Named Entity Recognition and Classification)也作为信息抽取的子任务而被提出，其目的是从报纸等非结构化文本中自动提取出结构化文本(如专有名词等)。自MUC-6之后，人们对人名、地名和组织机构名三类实体的识别粒度进一步细化，如地名可进一步划分为城市名、州名和国家名，这就形成了一个实体层级结构。根据特定的需要，还引入了其他类型的实体，如电子邮件地址、电话号码、书名等。 早期的命名实体识别大多是基于规则的。Ralph Grishman于1995年开发了一套NER系统，该系统使用一些专业名词词典，包括所有国家名、主要城市名、公司的名称以及常用人名等。1999年，Borthwick开发了基于机器学习(最大熵模型)的命名实体识别系统，该系统使用了8部词典。MUC-7的八个NER参赛系统中有5个是基于规则的，CoNLL-2003展示了16个基于规则的NER系统。20世纪90年代末，尤其是进入21世纪以后，这种单纯依靠规则来进行命名实体识别的方法遇到越来越多的问题：NER系统只识别存储在词典中的命名实体，这种识别方法虽然简单快速，但是命名实体数量太多，并且在不断发展，即使是已经列入词典的命名实体可能也存在歧义。例如，“华盛顿”既指人名，也指地名。于是，基于大规模语料库的统计方法开始流行。该方法将命名实体识别问题视为序列标记问题，这就使得命名实体识别相对独立于语言领域，不需要太多语言学专业知识，可移植性也大为增强。基于统计方法的命名实体识别大致可分为无监督、半监督、有监督三种学习方法以及混合方法。无监督学习方法不需要标注训练语料(Shinyama， Sekine， 2004)，半监督学习方法只需少量的已标注语料(Collins和Singer， 1999)。当有大量的高质量标注语料可用时，可采用有监督学习方法中的隐马尔可夫模型(Bikel等，1997)、决策树(Sekine等，1998)、最大熵模型(Mikheev等，1998)、支持向量机(Asahara & Matsumoto， 2003)和条件随机场(McCallum， 2003)等模型的良好性能来得到最优化结果 [ 3 ]。 目前，大多数命名实体识别研究集中在英语上，方法设计也主要考虑英语的语言特点。汉语命名实体识别研究虽然起步较英语稍晚，但也取得了较为丰硕的成果。相比之下，老挝语在该领域的研究非常匮乏，主要原因是老挝经济社会发展较为落后，科技水平和科研能力较弱。但随着互联网时代和信息时代的到来，老挝社会也逐渐跟上了世界的步伐，越来越多的老挝语信息通过网络实现传播，包括中国在内的世界各国与老挝的往来也日益密切，因此，能够从海量的老挝语信息中提取重要实体成为了新的迫切需要。 老挝语属于汉藏语系壮侗语族壮傣语支，是一种孤立型、分析型语言，没有丰富的形态变化。除了老挝，泰国东北部和北部的老挝族也使用老挝语。老挝文字属于表音文字中的音位文字类型，有两种不同的形体。一种较古老的称为“多坦(ຕົວທຳ)”，意为经文，多见于贝叶经中，在佛教寺庙中使用；另一种称为“多老(ຕົວລາວ)”，意为老文，形状和拼写都类似现代的泰文 [ 4 ]。 本文主要考察国内外老挝语命名实体识别的研究进展，分析老挝语在该领域面临的困难和挑战，以及展望未来的发展方向。
system: [SYSTEM]

user: 3. 老挝语命名实体识别的发展趋势 以上研究成果基本都采用了有监督的机器学习方法，如CRF、SVM等，但是由于老挝语标注语料稀缺，小规模的数据很难实现泛化的识别效果。虽然针对不同的实体类别刻画了大量不同的人工特征，如词边界特征、构词特征等，这些特征具有一定的针对性，能够较为准确地反映识别对象的特点，在一定程度上弥补老挝语语料稀缺的问题，但是人工特征耗时耗力，成本较高，并且不同识别对象特征不尽相同，可移植性不强。 近年来，基于神经网络的深度学习技术发展迅猛，为语音识别、图像识别、自然语言处理等提供了强大的工具，也为这些领域的发展提供了新的契机 [ 13 ]。英语、汉语等语种已经将这项技术应用到了命名实体识别中，并取得了很好的效果。这种方法的核心技术是词向量，词向量是通过训练神经网络语言模型得到的一种分布表示特征。这项技术将词转化成为稠密向量 8 ，并且相似的词对应的词向量相近。以词向量为核心的深度学习模型比传统的机器学习模型有更强的特征抽取能力，并且抽取出的特征包含的信息量也更加丰富，可以进一步减少对人的依赖 [ 14 ][ 15 ]。如果将这一技术引入到老挝语命名实体识别当中，替代传统的机器学习模型，应该会取得更好的效果。 命名实体识别就是一个序列标注问题，而这个问题利用循环神经网络(Recurrent Neural Network， RNN)就可以很好地解决。但是，RNN也存在着不足，其中之一就是它无法很好地处理长距离依赖问题。但是，利用长短时记忆(Long Short-Term Memory， LSTM)模型就可以解决这个问题 [ 16 ][ 17 ]。总之，利用基于深度学习的神经网络可以减小人工构建特征的所付出的代价，提高特征抽取效率，利用尽可能少的语料挖掘尽可能多的数据信息，进而进一步提升老挝语命名实体识别效果。 但是，目前该方法仍存在一定的问题： 1) 不能准确描述词向量包含了哪些信息(如每维特征代表的意义)； 2) 词向量的训练采用无监督方式，不能很好的利用先验信息。而如果在该方法的基础上加入老挝语实体特征和领域知识，则可能会取得更大的突破； 3) 词向量是神经网络语言模型的副产物，其损失函数不是由具体应用构建的。因此，不是词向量训练的越好，应用效果就越好。 此外，随着老挝网络技术的发展，将会有海量的老挝语数据产生，如何在互联网上利用自然语言处理技术捕捉重要信息将会成为今后研究的重点。除了文本，还会有大量的图片、音频和视频等多模态数据。因此，将老挝语自然语言处理技术与语音识别、图像处理等领域知识相结合也将成为老挝语命名实体识别的必然趋势。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结语 命名实体识别是自然语言处理中最基本也是最重要的任务之一，直接影响着信息检索、信息抽取、句法分析、机器翻译等领域的研究和应用。命名实体识别的方法可以归纳为三类：基于规则、基于统计以及基于混合的方法。目前，大多数命名实体识别技术都是基于混合方法的——以统计方法为主，加入人工编制的规则，并达到了不错的效果。老挝语命名实体识别的已有成果也是沿用这种方法。但是要想进一步提高识别效果，还有一系列的困难和挑战：老挝语单词之间无空格、首字母不大写等先天处理劣势，以及语料稀缺、领域专家少等后天薄弱环节。除了加大语料库建设力度等措施以外，势必要引入更为先进的技术，近年来流行的基于深度学习的神经网络方法将是未来研究的重点。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 卡博替尼是新型多靶点抗癌药物，现用于转移性甲状腺髓样癌和晚期肾癌的治疗，并对其他的肿瘤具有一定的临床疗效。结合国内外研究进展，本文综述卡博替尼的临床应用现状及应用前景，希望能对卡博替尼的研究及应用提供参考。 关键词 :多靶点抗癌药物，卡博替尼，临床应用，应用前景 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 新型分子靶向抗癌药卡博替尼(Cabozantinib)是酪氨酸激酶抑制剂，是由美国Exelixis生物制药公司研发的一种喹啉类化合物，中文化学名是N-(4-(6，7-二甲氧基喹啉-4-基氧基)苯基)-N-(4-氟苯基)环丙烷-1，1-二羧酰胺 [ 1 ](结构式见图1)。卡博替尼具有MET、VEGFR1/2/3、ROS1、RET、AXL、NTRK、KIT共九个靶点 [ 1 ]，通过抑制上述靶点参与的信号通路的异常表达发挥抗肿瘤作用，减少转移并抑制肿瘤血管新生 [ 2 ]。2012年11月29日卡博替尼被FDA批准用于晚期或转移性甲状腺髓样癌的治疗。2016年4月25日FDA批准卡博替尼作为晚期肾癌(RCC)患者的一线治疗药物。本文主要对卡博替尼的临床应用现状及临床应用前景进行综述，旨在为其临床应用的深入研究提供参考。
system: [SYSTEM]

user: 2. 临床应用现状 卡博替尼是多靶点的酪氨酸激酶抑制剂，目前在临床上主要应用于治疗转移性甲状腺髓样癌和晚期肾癌。 2.1. 治疗甲状腺髓样癌 甲状腺髓样癌(MTC)来源于分泌降钙素的甲状腺滤泡旁细胞(又称C细胞)，是一种罕见的神经内分泌恶性肿瘤。早期临床治疗以外科手术切除为主，对于转移性MTC，利用放、化疗作为姑息治疗方法，疗效较差；可通过新型分子靶向药物治疗提高治疗效果，来延长患者生存期。多靶点分子靶向药物相对于单一靶向药物显示出更好的疗效 [ 3 ]。卡博替尼通过三种相关通路靶点(MET、VEGFR2及RET)发挥作用 [ 4 ]，是治疗MTC的明星药物。实验表明，卡博替尼组与安慰剂组相比无进展生存期延长了75% [ 5 ]，且用药所出现的腹泻、口腔炎、食欲不振、恶心、疲乏、味觉障碍等不良反应可通过调整用药剂量等方法控制。 2.2. 治疗晚期肾癌 肾癌是泌尿系最常见恶性肿瘤，透明细胞癌是常见病理类型，约占全部肾癌的85%~90% [ 6 ][ 7 ]，在临床上以放、化疗治疗为主。随着医疗水平的提高，临床上对肾癌的认识和诊治取得突破性进展。卡博替尼作为新型分子靶向抗癌药物在晚期肾癌患者的临床应用中获得良好的疗效：用临床常用药依维莫司为对照组，卡博替尼可使患者总生存期延长26.7%，无进展生存期延长94.7% [ 8 ]。用一线治疗药物舒尼替尼作为对照组，卡博替尼可使患者的总生存期延长25.5% [ 9 ]。由此可见，卡博替尼对晚期肾癌患者的治疗表现出更好的临床效果。
system: [SYSTEM]

user: 3. 临床应用前景 卡博替尼是多靶点分子靶向广谱抗癌药物，在多个通路中均可发挥作用，在对其临床应用的研究中 图1. 卡博替尼结构 发现，卡博替尼对于肺癌、肝癌、前列腺癌、卵巢癌、白血病、膀胱癌及胞内抗菌均有显著疗效。 3.1. 治疗非小细胞肺癌 肺癌发病率和死亡率居恶性肿瘤之首，非小细胞肺癌约占所有肺癌的80%，目前以放疗、化疗和手术治疗为主，但疗效不佳。卡博替尼对晚期非小细胞肺癌表现出临床活性，具有59%的疾病控制率，中位无进展生存期为6个月，中位总生存期为10个月；利用卡博替尼和厄洛替尼联合用药可使患者中位总生存期延长至13.3个月 [ 10 ]。目前卡博替尼用于晚期非小细胞肺癌的治疗已进行到了III期临床试验，且疗效显著。 3.2. 治疗肝癌 肝癌即肝脏恶性肿瘤，可分为原发性和继发性，原发性肝癌在我国发病率较高。目前治疗肝癌以外科治疗、放化疗、白介素治疗为主，分子靶向抗癌药物卡博替尼为晚期肝癌患者提供了新的治疗方案，其治疗晚期肝癌患者的III期临床实验结果呈阳性且总生存期达到预期值 [ 11 ]，疗效显著。目前正在进行上市申请，有望成为治疗的晚期肝癌患者的一种新药。 3.3. 治疗前列腺癌 前列腺癌是全球范围内男性第二大恶性肿瘤，超过60%的患者处于晚期，当前的治疗方法主要有手术、放化疗、内分泌治疗。研究表明卡博替尼可以激活中性粒细胞介导的抗肿瘤先天免疫，发挥抗肿瘤作用 [ 12 ]。卡博替尼对晚期前列腺癌的II期临床结果显示，75%的患者病情稳定，无进展生存期为23.9周，中位总生存期为10.8个月，70%的患者软组织瘤缩小 [ 13 ]。卡博替尼有望为晚期前列腺癌患者带来新的希望。 3.4. 治疗卵巢癌 卵巢癌是女性的高发性恶性肿瘤，致死率高达84.7% [ 14 ]。75%患者被诊断为晚期(III期或IV期)，并且疾病复发预后差，严重威胁妇女生命和健康。在卡博替尼的2期随机停药临床试验中，根据在12周时的客观缓解率和肿瘤靶病变的消退表明其对卵巢癌有一定的治疗效果，无进展生存期为5.9个月 [ 15 ]，有望成为治疗卵巢癌的新选择。 3.5. 治疗急性髓细胞性白血病 急性髓细胞性白血病(AML)是一种以造血祖细胞获得性遗传变化为特征的异质性疾病。FLT3-ITD (FMS样酪氨酸激酶3-内部串联重复)是AML中最常见的突变之一，在AML患者中占比约30%。通过对卡博替尼治疗AML的疗效和作用机制研究发现，它可有效抑制FLT3-ITD白血病细胞增殖，在转录水平抑制存活蛋白的表达来诱导癌细胞凋亡从而抑制肿瘤生长。目前该药物正在就此进行I期临床试验，有可能成为治疗携带FLT3-ITD突变的AML患者的一种新的选择 [ 16 ]。 3.6. 治疗肌肉浸润性膀胱癌 膀胱癌是泌尿系统最常见的恶性肿瘤之一，其中肌肉浸润性膀胱癌(MIBC)预后不良，5年生存率低于50%，常见转移。多年来，MIBC治疗并没有取得突破性进展。肝细胞生长因子HGF-MET信号与膀胱癌细胞的侵袭性相关，卡博替尼可通过阻断HGF-MET信号传导抑制金属基质蛋白酶1 (MMP1)的表达来抑制膀胱癌细胞的侵袭和增殖，表明其对MIBC的治疗有一定的效果 [ 17 ]。 3.7. 抵抗产单核细胞李斯特菌感染 产单核细胞李斯特菌(Listeria monocytogenes， LM)是李斯特菌属中唯一对人类致病的兼性胞内寄生菌，容易引起败血症、脑膜炎等多种疾病 [ 18 ][ 19 ]，具有较高的发病率和病死率。目前主要利用曲伐沙星、阿莫西林等胞外抗生素进行治疗，由于这些抗生素无法进入细胞内杀菌，且存在于细胞内的细菌可逃避机体的免疫系统，导致LM感染有着较高的发病率和病死率。研究发现：卡博替尼可以阻断LM侵袭Caco-2，并进一步保护细胞膜的通透性以提高细胞的存活率；卡博替尼与氨苄西林的联合应用可以在更大程度上降低LM对Caco-2的侵袭率 [ 19 ][ 20 ]。肖晴课题组就卡博替尼抵抗LM感染进行了体内实验，结果表明在体内卡博替尼与氨苄西林的联合应用可降低LM对细胞的侵袭作用 [ 18 ]。由此可见，卡博替尼有望成为预防和治疗LM严重感染的有效药物 [ 19 ]。
system: [SYSTEM]

user: 4. 常见不良反应 卡博替尼在临床应用及临床试验中出现的不良反应有腹泻、体重下降、食欲下降、高血压、掌足红肿综合征、恶心、呕吐和疲劳等，研究表明卡博替尼的不良反应与剂量成正相关，可通过调整给药剂量降低不良反应发生率 [ 21 ]。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结语与展望 多靶点分子靶向抗癌药物卡博替尼一经上市就备受关注，自2012年获批治疗晚期甲状腺髓样癌、2016年获批治疗晚期肾细胞癌之后，卡博替尼的其他临床应用的研究仍被药物科学家广泛挖掘，目前利用卡博替尼治疗肝癌、肺癌、前列腺癌已进行Ⅲ期临床试验，且对肝癌的治疗正在进行上市申请；在白血病、卵巢癌、膀胱癌等治疗研究中也表现出一定的疗效；对于致死率较高的LM感染具有显著的抗菌作用。可以相信，广谱抗癌药卡博替尼的临床应用范围将会扩大，为更多的癌症患者带来新的福音。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 分别采用层次分析法(AHP)和模糊综合评判法(FCE)对武器作战效能进行预测。然后在阐述最大熵原理优点的基础上，对传统方法进行了改进，并将得到的结果作了比较，结论证明最大熵原理的预测准确度高于AHP和FCE，对实际作战有一定的指导作用。 关键词 :最大熵原理，效能预测，评价指标，白化权函数 Copyright © 2018 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 准确可信地评估武器作战效能有助于了解、掌握战场态势，明确武器系统的能力和不足，同时可为武器系统的发展、指挥员的作战决策、以及战术使用提供可靠的参考依据 [ 1 ] [ 2 ] 。 目前，常用的武器系统效能模型是ADC模型 [ 3 ] [ 4 ] ，该模型由美国空军组织的工业界武器系统效能咨询委员会(WSEIAC)提出，它把武器系统的可靠性、维修性和性能参数等指标效能，综合成为用系统的可用性、可信赖性和系统能力三个综合指标表示的系统效能。但是在实际战场环境中，有很多不确定的客观因素，(比如武器系统的工作环境和使用条件，不同人员对设备的操作熟练度等)，要精确评估系统效能是不太可能的事。 本文采用最大熵原理的方法对各种预测模型的结果进行综合，即以各种预测模型的预测结果作为约束，求出最大熵的分布，准确度将大大提高。