DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 轻量级神经网络的构建 2.1. YOLOv3 YOLOv3网络结构图如图1所示，把图片输进YOLOv3，网络会对图片分别进行32倍降采样、16倍降采样、8倍降采样，输出三种尺寸的特征图。但是在进行16倍降采样检测时会先对32倍降采样的特征图进行上采样后再与16倍降采样的特征图结合输出最终的16倍降采样特征图，8倍降采样的操作与16倍降采样的操作相同，这样既可以提高非线性处理能力，增加泛化性能以提高网络精度，又能减少参数提高实时性。例如输入416 * 416的图片，会输出13 * 13、26 * 26、52 * 52的特征图。YOLOv3的降采样操作不使用池化层，而是将卷积步骤中的步长设置为2以达到降采样的目的，这样能够降低池化操作所带来的梯度负面效果。 图片经过32倍降采样后，特征图的感受野最大，适合检测较大的目标；图片经过16倍降采样后，特征图的感受野适中，适合检测一般大小的目标；图片经过8倍降采样后，特征图的感受野最小，适合检测较小的目标。YOLOv3的这种多尺度预测的特点，能够适应各种大小的识别目标。 图1. YOLOv3网络结构图 YOLOv3最后输出的特征图里，每一个网络单元预测3个不同尺寸的检测框，检测框的尺寸通过对输入图片里的目标进行聚类得到，因为YOLOv3输出3种征图，每种特征图有三种尺寸的检测框，所以YOLOv3一共有9种尺寸的检测框检测不同大小的检测目标，能够提升网络的泛化能力。最终特征图里，每一个网络单元含有检测框的坐标信息，检测框的高度和宽度以及目标预测的置信度。 YOLOv3的主干网络是darknet53，上图左边部分。darknet53网络有52层卷积操作，采用3 * 3大小的卷积核，分别在第2、5、10、27、44层结构处进行降采样的操作。 2.2. MobileNet MobileNet是一种轻量及高效的神经网络，相比于darknet53，它的网络模型较小，准确度高以及网络结构图有一定的相似之处。 MobileNet使用深度可分离卷积代替传统卷积，深度可分离卷积区别于传统卷积，在于卷积的方式和构成不一样。深度可分离卷积操作时一个通道的卷积核对一个通道的特征图进行卷积后，直接作为该通道的输出特征图，而传统卷积操作时是对每一通道特征图卷积的结果进行叠加后作为该通道的输出特征图。 YOLOv3的基本单位由3 * 3普通卷积层，批量归一化(Batch Normalization， BN)层和Relu激活函数层构成，如图2所示。其中，模型通过3 * 3普通卷积层对输入图片进行特征提取；BN层通过对数据进行归一化的操作，不仅提升模型训练速度，加快收敛过程，还能防止模型训练时容易出现的过拟合现象。Relu激活函数是非线性函数，引入模型能够增加模型的非线性因素，增加神经网络各层之间的非线性关系，增强模型的表达能力；Relu激活函数相对于其他激活函数的优势是：计算量少；不容易出现梯度消失的问题；缓解过拟合问题的发生。 MobileNet的基本单位是深度可分离卷积 [ 18 ]，如图2所示，深度可分离卷积由3 * 3和1 * 1卷积层，BN层和Relu激活函数层构成，通过3 * 3深度卷积提取特征图的特征，通过1 * 1卷积操作控制输出特征图的通道数。 图2 深度可分离卷积与普通卷积比较图 假设输入和输出的特征图大小为 D F ，其中输入特征图通道数为E，输出特征图通道数为N，卷积核大小为 D K ，则深度可分离卷积和普通卷积的计算量之比公式为： D K × D K × E × D F × D F + E × N × D F × D F D K × D K × E × N × D F × D F = 1 N + 1 D K 2 (1) 通道数N一般较大，卷积核大小一般为3*3，所以深度可分离卷积的计算量大约只有普通卷积的计算量的九分之一 [ 19 ]。 MobileNet网络结构图如图3所示，整个网络有27层卷积操作，并且在1，4，8，12，24层进行降采样操作。整个网络与darknet53网络相似，但是MobileNet除了第一层卷积，其余卷积使用了深度可分离卷积操作，减少了网络计算量，使MobileNet移植到YOLOv3提供了可能性。 图3. MobileNet网络结构图 把MobileNet代替darknet53移植到YOLOv3网络中，得到YOLOv3-MobileNet网络结构，如图4所示。 图4中CBR为普通卷积，如图2左侧部分所示，DBR为深度可分离卷积，如图2右侧部分所示，Conv为普通卷积操作，不包括BN算法和激活函数。 从图4中可得在MobileNet部分第6层后输出8倍降采样的特征图，第12层后输出16倍降采样的特征图，最后输出32倍降采样的特征图。各个倍数的特征图经过卷积或上采样等操作后，输出最终的特征图。 YOLOv3-MobileNet网络结构通过将MobileNet代替darknet53移植到YOLOv3的主干网络中减少整个网络的冗余程度，参数量从61 M降到了24 M。YOLOv3-MobileNet整体结构与YOLOv3相似，并且在降低网络复杂度的同时，保留了许多YOLOv3的特性，例如多尺度预测等。
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user: 3. NMS算法设计 NMS，是目标检测的重要部分，大部分神经网络，包括YOLOv3，在最后输出特征图中保存着大量的信息，其中含有大量的检测框信息，每个检测框有各自的置信度，用来表达检测框属于某个种类的可信程度。大量的检测框互相重叠，需要NMS算法抑制大量的检测框，确保检测框的正确预测某个种类。NMS的作用就是选取置信度高的检测框，抑制重叠度高的检测框。 图4. YOLOv3-MobileNet网络结构图 其算法流程如下: 1) 对检测框按置信度从高到低进行排序，得到集合M； 2) 选取集合M中置信度最高的检测框b，遍历其余检测框；使与b的IoU大于阈值的其余检测框置信度设为0，因为它们判断为属于同一种类； 3) 从集合M中剔除b重复步骤2和3直到遍历完集合M。 这种算法的缺点是：IoU阈值设置高了，会导致抑制错误检测框的效果较差，设置低了，容易把重叠的不同种类的检测框给抑制了。 3.1. Cluster-NMS NMS算法在计算IoU方面的公式为： ( n − 1 ) + ( n − 2 ) + ⋯ + 1 = 1 2 n 2 − 2 n (2) 想要加速NMS，就要将IoU计算并行化。 IoU矩阵为： X = IoU ( B ， B ) = [ x 11 x 12 ⋯ x 1 n x 21 x 22 ⋯ x 2 n ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ x n 1 x n 2 ⋯ x n n ] ， x i j = IoU ( B i ， B j ) (3) 式(3)中， X 为IoU矩阵，B为检测框集合，其中 B = { B i } i = 1   to   n ，集合B按照置信度降序排列，也就是 B 1 是最高得分框， B n 为最低得分框。 因为 IoU ( B i ， B j ) = IoU ( B j ， B i ) ，所以 X 为对称矩阵，且 B i i 没有意义，所以 X 可以简化为： X = [ 0 x 12 x 13 ⋯ x 1 n 0 0 x 23 ⋯ x 2 n 0 0 0 ⋯ x 3 n ⋮ ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ 0 0 0 ⋯ 0 ] (4) 对 X 执行按列取最大值操作，得到一维张量 b = [ b 1 ， b 2 ， ⋯ ， b n ] ，对 b 中元素进行二值化，大于IoU阈值的元素取0，小于IoU阈值的元素取1。最后张量 b 中 b i 为0代表第i个检测框抑制，为1代表第i个检测框保留。 但是这种方法会导致检测框被过度抑制 [ 20 ]。例如，矩阵 X 第二行 B 2 是与比它低分的检测框之间的IoU数值，若 b 2 为0，代表第二高分的检测框被抑制了，也就是说矩阵 X 第二行应该为0，但矩阵 X 第二行依然有数值并且该数值有可能是某列的最大值，有可能在二值化时被设为0，造成该列的检测框被抑制。 为了解决这种缺点采取Cluster-NMS算法： 1) 使矩阵 C 1 = E × X ，第一次迭代用单位矩阵 E 左乘矩阵 X 得到矩阵 C 1 ，按照前面方法得到 C 1 的一维张量 b 1 ； 2) 把得到的一维张量 b 1 展开成对角矩阵 A 1 ，也就是使 A 1 的对角线元素与一维张量 b 1 的元素相同，其余元素为0，例如 b 1 = [ 1 0 1 ⋯ 1 ] ，得到以下矩阵： A 1 = [ 1 0 0 ⋯ 0 0 0 0 ⋯ 0 0 0 1 ⋯ 0 ⋮ ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ 0 0 0 ⋯ 1 ] (5) 3) 使 C 2 = A 1 × X ，得到 C 2 的一维张量 b 2 和 A 2 ，重复步骤(2)(3)直到 b n − 1 = b n 。 如果对角矩阵 A 中某行为0，则与矩阵 X 相乘后该行元素全为0，代表该行被抑制了。Cluster-NMS算法最后的结果和传统NMS算法的结果一样，但是速度比传统的NMS快 [ 21 ]。 3.2. 中心距离惩罚法(DIoU-NMS) 中心距离惩罚法的核心思想是相邻检测框的中心约接近得分最大的检测框，越有可能是冗余的检测框 [ 22 ]。检测框示意图如图5所示。 图5. 两个相邻检测框示意图 DIoU = IoU − ( d 2 c 2 ) β (6) 式(6)中d为两检测框中心的距离，c为两检测框最远的距离，参数 β 控制惩罚项对IoU的影响程度。 用DIoU代替IoU作为NMS的评判准则，当 β → ∞ ，惩罚项趋向0，此时DIoU=IoU，DIoU-NMS与传统NMS效果相当；当 β → 0 ，大部分检测框都没有被抑制。 使用DIoU-NMS能有在一定程度缓解传统NMS算法中抑制遮蔽物体检测框的问题，并且DIoU最差的效果，即惩罚项趋向于0，效果也不会比传统NMS效果差，对NMS只有改进的效果。在阈值不变的情况下，会有更多的检测框保留下来，提升检测的召回率。 3.3. 加权平均法(Weighted NMS) 传统NMS得到的置信度最高的检测框定位不一定是最精确的，也就是说冗余的检测框有可能比置信度最高的检测框定位更好，所以采取加权平均法是对坐标进行加权平均 [ 23 ]，公式： M = ∑ i w i B i ∑ i w i ， B i ∈ { B | IoU ( M ， B ) ≥ 阈 值 } ∪ { M } (7) 式(7)中权重 w i = s i IoU ( M ， B i ) 。 通过Weighted NMS，对检测框进行加权平均，能够得到定位效果较准确的最高置信度检测框，能够较为稳定地提升检测的召回率和精度。 在Cluster-NMS的基础上使用中心距离惩罚法和加权平均法对NMS进行进一步的改进，结合以上三种NMS改进算法得到聚类加权中心非极大值抑制算法(Cluster-Weighted-Distance NMS， CWDNMS)，该算法可以使神经网络性能在效率和精度方面有所提升。
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user: 4. 实验结论与分析 4.1. 实验步骤与方法 实验的硬件平台是： 操作系统：Windows 10； CPU：英特尔 i7-6700 3.4 GHz； 内存：16 GB； 显卡：英伟达 GTX 1070。 软件平台：Pycharm、Anaconda3。 实验步骤：收集食材数据集，对食材数据集进行筛选，对筛选后的食材数据集进行预处理，预处理包括划分食材数据集为训练集，验证集，测试集，对数据集进行标定。在软件平台上构建YOLOv3-MobileNet网络结构，编写Cluster-Weighted-Distance NMS算法程序。把训练集送进YOLOv3-MobileNet网络结构进行训练，得到相关的参数，把测试集送进训练后网络中，得到网络的精度和速度，评估网络的泛化能力。使用VOC 2007数据集代替食材数据集进行上述实验步骤，得出结果与食材数据集进行结果对比；把两种数据集分别送进YOLOv3和是否使用Cluster-Weighted-Distance NMS算法的网络中，进行实验结果的对比和分析。主要分析对YOLOv3进行轻量化操作后，模型的检测速度是否提升了，改进后的NMS算法，模型的检测精度是否提升了。 VOC 2007数据集是为图像识别和分类提供了一整套标准化的优秀的数据集。VOC 2007数据集共包含：训练集5011张图片，测试集4952张图片，共9963张图片，共包含20个种类，其中包括人类、单车、汽车等常见的种类。 自制食材数据集包括2300张图片，共包含10个种类，每个种类200到300张图片，种类分别是茄子、鸡蛋、肉、青菜、西红柿、西兰花、玉米、洋葱、萝卜、胡萝卜。标注工具为LabelImg，方式是人工标注，图片来源于实景拍摄。 4.2. 实验结果比较 表1是以VOC2007作为数据集对各种网络评估的结果。可以从表中得知YOLOv3-MobileNet模型的速度为36 ms，YOLOv3模型的速度为61 ms，YOLOv3-MobileNet模型比YOLOv3模型快了近一倍。在精度方面，使用IoU为0.5作为判断基准，使用NMS的YOLOv3模型的准确度为65.84%，使用NMS的YOLOv3-MobileNet的模型准确度为62.66%，YOLOv3使用了MobileNet代替darknet53作为主干网络，在精度方面有略微的下降，但是在速度方面快了近一倍。模型采用CWD-NMS算法后，检测准确度提升3%左右。 Table 1 Comparison of VOC 2007 operation result 模型 参数量/M 速度/ms mAP@IoU = 0.5 YOLOv3 + NMS 61 61 65.84% YOLOv3 + CWDNMS \ \ 68.12% YOLOv3-MobileNet + NMS 24 36 62.66% YOLOv3-MobileNet + CWDNMS \ \ 65.96% 表1. VOC 2007运行结果比较 表2是自制的食材数据集对各种网络评估的结果。可以从表中得知YOLOv3-MobileNet模型的速度为28 ms，YOLOv3模型的速度为62 ms，YOLOv3-MobileNet模型比YOLOv3模型快了一倍多。在精度方面，使用IoU为0.5作为判断基准，使用NMS的YOLOv3模型的准确度为69.29%，使用NMS的YOLOv3-MobileNet的模型准确度为68.44%，YOLOv3使用了MobileNet代替darknet53作为主干网络，在精度方面有略微的下降，但是在速度方面快了一倍多。模型采用CWD-NMS算法后，检测准确度提升7%左右。 Table 2 Comparison of VOC 2007 operation result 模型 参数量/M 速度/ms mAP@IoU = 0.5 YOLOv3 + NMS 61 61 69.29% YOLOv3 + CWDNMS \ \ 76.05% YOLOv3-MobileNet + NMS 24 28 68.44% YOLOv3-MobileNet + CWDNMS \ \ 75.21% 表2. VOC 2007运行结果比较 结合表和表中数据分析可得出结论是，YOLOv3-MobileNet对比与YOLOv3，使用MobileNet代替YOLOv3原有的darknet作为主干网络，参数减少了一大半，速度从61 ms左右上升到30 ms左右，快了一倍，精度只是略微下降；模型采用CWD-NMS算法后，精度提升了7%。使用MobileNet作为主干网络的YOLOv3模型达到轻量化的效果，精度只略微下降，采用CWD-NMS算法后，模型有不错的提升。 4.3. 实验结果分析 从表2可知，使用自制食材数据集对YOLOv3-MobileNet模型进行训练，并使用CWD-NMS算法提升精度，模型的精度达到75.21%，使用VOC 2007数据集对YOLOv3-MobileNet模型进行训练，并使用CWD-NMS算法提升精度，得到的模型精度达到65.96%。自制食材数据集在该模型中表现比VOC 2007数据集好。 由图6可得在VOC 2007的全部种类中，火车种类准确度达到87%，盆栽种类准确度只达到30%；超一半种类的准确度达到60%以上，有五个种类准确度达到80%及以上。 图6. VOC 2007数据集的各种类准确度图 由图7可得食材数据集中洋葱和青菜的检测准确度很好，鸡蛋和玉米的检测准确度很低，尤其是玉米的准确度只有36%。 最终检测效果由图8所示，图片中含有青菜、鸡蛋、胡萝卜食材，全部品种都检测出来，青菜的检测置信度有100%，鸡蛋的检测置信度只有41%。 图7. 食材数据集的各种类准确度图 图8. 食材检测图片 通过分析准确率及食材数据集可得出以下特点及其有待改进的地方： 1) 食材数据集中的食材图片较为简单，背景较为单一，模型容易过拟合，泛化性不足，可能会在复杂背景的食材检测中表现不佳，其中有部分食材种类的检测准确度较低，应该收集更多复杂的食材数据，提升模型的泛化性。 2) 食材数据集种类只有10种，每一种类的数据数量只有200多张，样本数量较少，人工数据收集难度大，实用性不高，可以通过数据增强增加样本数量提升实用性。 YOLOv3-MobileNet模型比YOLOv3模型在运行速度上有很大的提升，并且使用CWD-NMS算法后模型的准确度有一定的提升；CWDNMS-lightweight YOLOv3模型在VOC 2007数据集的准确度表现不错，并且在食材数据集的准确度表现方面有一定的提升，主要提升空间在于食材数据集的收集以及制作方面，更好的数据集能够给模型带来更高的准确度。
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user: 5. 结论 本文介绍了一种基于轻量级神经网络的食材识别方法，通过比较各个神经网络的表现选择了YOLOv3作为特征提取网络，然后为了满足移植到嵌入式设备的需求，对YOLOv3结构进行轻量化处理，使用轻量化神经网络MobileNet代替原有的darknet53，构建YOLOv3-MobileNet神经网络模型，使模型达到轻量化的目的并且在准确度方面保持优势，最后使用CWD-NMS算法提升模型的准确度，最终的实验结果证明YOLOv3-MobileNet比YOLOv3在不明显降低准确度的前提下快了一倍，使用CWD-NMS算法能够提升模型7%的准确度，并且因为食材的数据集收集及处理方面相对于VOC2007表现更好，所以模型在食材识别方面有一定的准确度提升空间。CWDNMS-lightweight YOLOv3模型已经达到移植其他嵌入式设备对需求，能够应用在嵌入式的菜谱应用程序中，为菜谱应用程序提供食材识别的应用场景。
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user: 摘要 视频和音乐是互联网上最受欢迎的两种媒体，两者相辅相成，并且人类对视频和音乐的感知高度相关。然而给视频内容配上合适的背景音乐，通常需要一定的专业知识，普通人大多缺乏这方面的知识，因此本文通过计算机为音乐和图像搭建桥梁，开发设计一个给视频匹配背景音乐的手机APP，旨在给用户视频配上情感相同的音乐，增加整个视频的合理性。本文主要技术手段是利用视频图像和音乐之间的情感语义相似性，通过python的kivy框架来设计开发一款跨平台的视频配乐系统。
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user: 1. 引言 由于数字媒体技术的进步，数字视频和音乐已经在人类生活中普遍存在。视频被广泛用于记录和捕捉重要的时刻，如婚礼，毕业典礼和生日聚会等。此外，随着YouTube、Flickr、抖音、快手等社交媒体网站上传的视频内容越来越多，用户可以轻松自由地分享自己的个人视频，然而冗长未经编辑的视频看起来很无趣。因此，让视频更具吸引力逐渐成为人们的基本需求。目前有几种方法可以自动编辑视频使其变得更有趣：一种是视频摘要，主要目的是从原始视频中发现重要部分，自动生成简洁但有信息的摘要帮助用户理解，并且目前在视频自动摘要方面已经有了大量的研究成果 [ 1 ]；另一种方法是在视频中添加背景音乐使得视频更加生动，基本原理是通过对视觉与听觉跨模态信息的分析显示，这种视听互补信息在改善多媒体语义信息理解方面具有重要的利用价值 [ 2 ]。视频和音乐都是被广泛使用的媒体，但它们之间的联系并没有被很好地探索。有效的视频与音乐匹配技术在跨模态检索、音乐检索以及自动生成音乐视频等方面都有广泛的应用。 视觉刺激会使人们在听音乐时产生共鸣，而音乐则会在视觉感知中为场景增色。仅有音乐或只有视频图像给人的感觉较为乏味，但当图像或剪辑的视频与音乐同时出现时将带来人们更好的视听觉享受。因此对于现代电影和电视节目，音乐是重要组成部分。而如何将音乐和视频图像更好的匹配融合，成为时代发展的研究课题。许多研究人员从不同角度开展了诸多的研究，比如Olivier collignon等人用自我报告和对比反应时间的方法证明视听情绪内容一致的时能提升带来的情绪的感受，当不一致时视听内容的表达将会产生相互抑制的影响 [ 3 ]。 用户在与他人分享精彩视频之前，需要进行视频编辑和气氛渲染，选择一种合适的背景音乐嵌入到所拍摄视频中成为最有效的方式之一 [ 4 ]。因此，人们强烈需要一种自动背景音乐推荐APP，从而在显著减少用户工作量的同时，也使得用户可以选择和视频情感更加匹配的音乐而不是盲目跟风选择当下流行音乐。合适的背景音乐能更好渲染视频想要表达的情感，且目前短视频行业经常出现某些音乐滥用的问题，一首音乐大火之后，会出现大量用户选择跟风使用此音乐，而不在乎此音乐与自己视频内容是否相匹配，使得同质化视频越来越多。总之，用户在制作短视频时，多局限于使用出现次数较多的背景音乐，缺乏新意。长此以往，同质化的短视频在平台上不断传播，造成用户审美疲劳甚至产生厌烦，其观看短视频满意度会大幅度。针对以上问题，本文根据视频图像和音乐之间的情感语义相似性，通过python的kivy框架来设计开发一款跨平台的视频配乐软件，主要目的是使用户在为视频选择背景音乐时有更加多元化的选择，帮助用户打造不落俗套的作品。
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user: 2. 软件需求分析 在软件设计阶段和软件生命周期中，需求分析是非常重要的阶段。本文设计并开发了一种识别并推荐相应情感音乐的配乐软件，该软件能够对图片或视频中的情感进行识别，并将识别到的情感类型进行分类，用户可选择心仪的情感类型，系统依据用户的选择推荐相应情感类型的音乐供给用户选择，从而达到为视频或图片匹配符合情感配乐的目的。软件设计涉及到了视频解码、情感识别、历史记录展示、音乐推荐等功能。需求分析的内容是为要开发的软件提供完整，清晰和特定的要求，并确定软件需要哪些功能来实现相应任务。在需求调研阶段，研究者深入挖掘了用户场景，发现用户的确定需求和潜在需求从而确定软件各功能，并根据四象限分析法确定各需求优先级，其中P0优先级最高。具体需求及功能如表1。 Table 1 Specific needs and function 模块 场景 需求 功能 优先级 首页 用户一进入APP可以看到视频配乐的操作区域 配乐需求 导入视频，情感识别，情感选择，配乐推荐，配乐选择 P0 用户一进入APP可以看到拍摄视频的操作区域 现场拍摄视频需求 现场拍摄视频 P0 用户希望看到以往的操作记录 历史记录展示需求 展示历史记录 P0 视频剪辑 用户希望对配乐完成的视频进行剪辑美化 视频剪辑美化需求 添加滤镜，文本编辑，拆分， 贴纸，音量大小 P1 视频发布 用户希望将配乐剪辑完成的视频发布在平台上 发布需求 在平台上发布视频 P1 消息 用户希望看到其他用户和自己互动的信息 互动需求 评论回复我的，@我的，赞， 粉丝，系统消息 P1 我的 用户想修改个人资料 互动需求 编辑个人资料 P1 添加好友，让别人了解我 互动需求 添加好友 P2 查看曾经发布过的视频 作品数据统计需求 发布过的作品，作品的观看次数 P2 表1. 具体需求及功能 2.1. 软件框架构建 本文软件框架如图1所示，整个软件系统主要包含两个主要资料库：视频图像数据库和音乐资料库。在构建视频图像数据库时，使用差分法 [ 5 ] 提取视频关键帧来代表整个视频。并且邀请多名相关专业背景的师生为两个数据集进行了标注，取得视频图像和音乐的情绪标签，且为每个视频提取的关键帧图像配五首歌曲，使得每一组匹配的视频图像–音乐对使用一类共同的情感标签。随后用深度神经网络对成对的视频图像–音乐数据进行训练，建立起视频图像–音乐的关联模型，实现为视频图像推荐情感相似的音乐。具体来说，将提取的关键帧序列图片进行尺寸归一化处理，然后使用两个独立VGG19网络分别提取视频图像和音乐的深度特征，并将视频图像和音乐的特征映射到共同的语义空间，采用相似性度量发掘视频图像和音乐之间的关联，进而进行视频图像和音乐之间的互检。用户模块是用户使用本软件的流程，用户输入自己的视频，软件会先提取视频的关键帧，然后提取关键帧的特征，接着识别关键帧的情感，输出推荐的背景音乐列表，用户可以在推荐的列表内挑选出自己认为更匹配的音乐。 图1. 软件框架图 2.2. APP核心功能业务流程 根据软件自身定位可知，给视频配乐是此软件的核心功能，因此在软件开发阶段应首先考虑此功能的开发设计，给视频配乐的业务流程如图2所示。
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user: 3. APP技术实现 3.1. 开发框架 本文的APP在Linux系统中完成开发，基于python的Kivy框架设计。Kivy是基于python的一个开源的GUI图像用户界面(Graphical User Interface，简称GUI)工具，用来快速创建跨平台的python应用 [ 6 ]。由于其跨平台性，kivy开发的软件可以在Windows，Linux，Mac，Android和IOS设备上运行。Kivy框架是用Python和Cython编写，使用Cython来加速与图形渲染，矩阵计算以及事件分派和属性操作有关的所有组件。硬件加速则是通过openGL ES 2实现。Kivy提供了一种kv语言，使得界面UI文件和程序文件可以相互分离，界面UI文件在扩展名为.kv的文件中创建，用户可以独立于python代码修改调试应用程序的GUI界面，并且应用程序的代码也更清晰易懂。相比较于其他图像界面框架Tkinter，Pyqt，PyGTK等，kivy兼容性强，API文档和开发教程丰富。因此本文选择用Kivy实现基于情感语义匹配的视频配乐软件。 3.2. 打包工具 本文在python-for-android（p4a）编译，p4a是一个开源构建工具，可将python代码打包到独立的android APK中，使用p4a需要手动下载Android SDK和Android NDK的安装包，随后安装构建工具，配置SDK和NDK的环境变量。Kivy的APK就是常规的Android APP，和其他的APP一样可以四处发布，比如谷歌Play商店等等。p4a工具最初是为了kivy跨平台图像框架开发的，但现在支持多种前端框架，也可以轻松扩展打包用到其他类型的Python应用程序Android app上。 图2. 核心功能业务流程 3.3. APP项目打包流程 将程序打包为apk，首先要先创建项目文件夹，文件夹里主要包含程序文件main.py和UI界面文件MYAPP.kv。之后创建p4a打包的配置文件“.p4a”，生成的.p4a配置文件，代码如下： ———dist_name ccw ———android_api 19 ———sdk_dir/home/kivydev/andr/android-sdk-linux ———ndk_dir/home/kivydev/andr/crystax-ndk-10.3.2 ———requirements python3， kivy tensorflow， numpy， keras ———private. ———package com.myapp.ccw ———name ccw ———version 1.0 ———bootstrap sdl2 随后通过命令“p4a apk”打包apk，完成打包后会生成apk文件，把apk文件复制到共享文件夹，在手机或安卓模拟器中安装即可。
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user: 4. APP展示 本节展示APP成品，主要包括用户使用流程和页面展示。关于使用流程，用户可自行选择上传本地视频或者拍摄视频，随后系统对上传视频进行情感识别，得到视频情感后，推荐情感相似音乐，用户可根据系统推荐的音乐选择心仪合适的。由于时间和技术等原因，我们目前只实现了一部分功能，实现的部分功能如图3所示，主界面包括上传本地视频功能键，拍摄视频功能键以及历史记录模块；过渡页面是系统对上传的视频进行情感识别，页面中会出现识别进程以提示用户；识别出视频情感后，进入识别情感类别页，在此页面用户可以在识别的情感类别里选择自己认为更符合视频情感的情感类别，之后进入推荐歌曲页，在此页面会显示APP根据用户选择的情感类别所推荐的音乐，用户可根据其推荐音乐自行选择。并且本APP也可以查询历史记录，进入历史查询页面可以查询自己以往的视频配乐记录，便于用户操作。 图3. APP界面
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user: 5. 总结 本文基于python语言，利用kivy跨平台图形框架为短视频配乐开发了一款基于Android移动终端的配乐App，得益于kivy对快速开发的支持，本App可以快速实现。本文软件在Linux系统中完成开发，然后移植到Android手机上，大大提高了软件的实用性。基于情感语义的短视频配乐APP优点如下：一方面可实现视频自动配乐，减少用户编辑短视频的工作量，并且基于情感进行短视频配乐能更好的渲染视频得到用户想要表达的效果；另一方面为用户提供了一种有效手段去改善短视频背景音乐单一，缺乏新意的行业现状。
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user: 摘要 目的：报告1例罕见的会阴区乳腺型肌纤维母细胞瘤，并结合文献讨论其诊断及治疗方法。方法：以病例报告的方式，结合国内外文献复习，综合分析乳腺型肌纤维母细胞瘤的诊断、治疗及预后。结果：乳腺型肌纤维母细胞瘤是一种以无痛性肿块为主要表现，常发生于会阴部的少见良性肿瘤，极少出现复发及转移。其诊断及鉴别诊断主要依靠组织病理学及免疫组化染色。我们建议在类似的会阴部肿物切除术前，完善活组织病理检查及免疫组化染色以明确诊断，指导手术切除范围及术后随访。
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user: 1. 引言 纤维母细胞/肌纤维母细胞性肿瘤由增生的梭形肌纤维母细胞样细胞构成，属于软组织肿瘤中少见的间叶源性肿瘤，最常发生于乳腺。有一部分发生于乳腺外，而组织学特点与乳腺纤维母细胞瘤相近的罕见肿瘤，被称作乳腺型肌纤维母细胞瘤(MTMF)。有观点认为该病变来源于胚胎期乳腺发育时残存的乳腺组织，但由于病例稀少，至今没有定论。
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user: 2. 临床资料 患者，男，49岁，因“发现会阴肿物6月”于2019年9月25日入院。患者自诉6月前发现会阴处一质硬肿物，无疼痛，后自觉肿物增大。入院专科查体：阴囊底部会阴区可扪及一大小约1.5 * 1.5 cm质韧肿物，表面光滑，无红肿、破溃，无压痛，边界清，活动度可，未及明显血管杂音。超声示会阴部1.8 * 1.3 cm低回声结节，形态规则，边界清，内见条索样高回声，CDFI：内未探及明显血流信号(见图1)；盆腔CT平扫示左侧腹股沟疝，会阴区可见一低密度结节，大小1.2 * 1.8 cm (见图2)。入院在全麻下行左腹股沟疝修补术 + 会阴肿物切除术，术中见会阴区皮下一质硬结节样肿物，大小约2 * 3 cm，完整切除肿物。术后病理(会阴肿物)肉眼所见：结节一枚，大小2.5 * 3.5 * 1.3 cm，切面灰白质韧，带包膜；镜下所见由梭形细胞及胶原纤维组成，局灶可见脂肪细胞；免疫组化：desmin(-)，CD34(-)，ER(-)，PR(-)，Ki-67 (+，<1%)，结合形态学及免疫组化，考虑为乳腺型肌纤维母细胞瘤。术后经抗炎、对症治疗，1周后拆线治愈出院。随访17个月局部无复发。 图1. 超声所见 图2. CT所见
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user: 3. 讨论 乳腺型肌纤维母细胞瘤是一种罕见的良性软组织肿瘤，在1987年由Wargotz等人首次报道 [ 1 ]。2001年，McMenamin等通过研究调查9例病例，描述了发生在乳腺外的肌纤维母细胞瘤 [ 2 ]，命名为乳腺型肌纤维母细胞瘤。该病变最常见于老年男性及绝经后女性，也可出现于儿童 [ 2 ] [ 3 ]。好发于腹股沟区、乳房，其次是躯干、四肢等部位的体表，另有部分肿瘤位于深部软组织，如双腿/臀部肌内及腹膜后 [ 2 ] - [ 12 ]。McMenamin 等认为该病变在乳腺外的发生可能与自腋下到腹股沟的两条胚胎期乳线有关，但该理论似乎无法解释四肢及臀部的案例，相信随着病例的积累，其发生机制将逐渐清晰。 乳腺型肌纤维母细胞瘤多表现为发生于体表、缓慢生长的无痛性肿块 [ 13 ]，患者常因生长缓慢的无痛性体表肿块就诊，或在腹股沟疝切除时偶然发现。通常预后较好，从未有过转移的报道，极少局部复发，所以标准的治疗方法是边缘切除 [ 3 ]。 乳腺型肌纤维母细胞瘤的影像学表现多种多样：CT上多表现为边界清楚的脂肪密度结节，边缘可有不同程度的强化；核磁共振表现为有脂肪信号区，即T1加权像上的长信号随脂肪抑制而减弱，在T2加权像上呈不均匀的长信号区域；超声可表现为高或低回声肿块 [ 14 ] [ 15 ]。乳腺型肌纤维母细胞瘤通常无明显症状，且影像学表现无特异性，与其他低级别梭形细胞肿瘤，如梭形细胞脂肪瘤、细胞性血管纤维瘤、血管纤维母细胞瘤和孤立性纤维瘤 [ 16 ]，以及更具侵袭性的不典型脂肪性肿瘤、脂肪肉瘤相似。这些疾病的预后和治疗方法不同：中、高度恶性脂肪肉瘤转移和局部复发的风险很高，需要广泛切除，不典型脂肪性肿瘤若切除不完全有局部复发的风险 [ 14 ]。因此，乳腺型肌纤维母细胞瘤的鉴别诊断十分重要。 乳腺型肌纤维母细胞瘤的确诊主要靠病理学诊断。该病变在大体病理检查中通常为界限清楚的肿块，呈黄色、白色、灰色或棕褐色，有不同程度的包膜 [ 3 ]。组织学上乳腺型肌纤维母细胞瘤由呈束状排列的梭形或卵圆形肿瘤细胞及粗大的玻璃样变胶原纤维组成，伴大量肥大细胞浸润，其间散在分布脂肪组织 [ 3 ] [ 16 ] [ 17 ]。目前认为免疫组化染色可帮助诊断和鉴别诊断：乳腺成纤维细胞瘤细胞中多见 desmin 和CD34弥漫性共表达，少数SMA (平滑肌肌动蛋白)阳性并有Rb基因突变，有雄激素、雌激素和孕激素受体的局部表达 [ 3 ] [ 13 ]，但也有部分报道CD34和/或desmin阴性的案例 [ 2 ] [ 3 ]。
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user: 4. 结论 综上所述，乳腺型肌纤维母细胞瘤是一种以无痛性肿块为主要表现，常发生于会阴部的少见良性肿瘤，其预后较好，通常行边缘切除即可，极少出现复发及转移。但由于其无特异性症状及影像学表现，仍需通过病理学检查与梭形细胞脂肪瘤、细胞性血管纤维瘤、血管纤维母细胞瘤和孤立性纤维瘤、不典型脂肪性肿瘤、脂肪肉瘤等易出现复发及转移的疾病鉴别。但其鉴别诊断仍较困难，如本例免疫组织化学结果并不典型，需要与病理科医师沟通以明确诊断。我们建议在类似的会阴部肿物切除术前，完善活组织病理检查及免疫组化染色以明确诊断，指导手术切除范围及术后随访，避免切除范围过大，造成不必要的损伤。
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user: 声明 该病例报道已获得病人家属的知情同意。
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user: 摘要 近年来，由于与肿瘤有关的巨噬细胞这一新概念的产生和出现，人们开始越来愈多地关注巨噬细胞在肿瘤的形成及其演变过程中所起到的作用。Kupffer细胞作为一类位于肝脏中的特殊巨噬细胞，是天然免疫系统的组成部分，由血液中的单核细胞黏附在肝窦壁上进行分化形成。在特殊的生理条件下，可以通过吞噬作用来快速清除血循环中的异物颗粒或红细胞；而在病理状态下，则能够促进肝脏内的星状细胞的激活，进而增强和促进肝脏组织的纤维化。此外，作为肝脏免疫细胞中的较重要的组分，Kupffer细胞在肝癌中的作用机制、以及基于Kupffer细胞的靶向治疗一直都受到人们的广泛关注。本文就目前已有的研究，综述了肝癌中Kupffer细胞的作用机制及其靶向治疗。
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user: 1. 引言 肝细胞肝癌(HCC)作为原发性肝癌中最常见的一种类型，起源自肝实质细胞，是一类恶性肿瘤。HCC已经被认为是目前全世界第七大常见的癌症，也是导致癌症患者死亡的第二大常见病因 [ 1 ] [ 2 ]。目前在我国，由于乙型肝炎病毒(hepatitis b virus， HBV)和丙型肝炎病毒(hepatitis c virus，HCV)的传播和流行，HCC的平均发病率和疾病死亡率还是持续地在增加，每年平均死于HCC的病人大概有11万左右，其病死率己经逐渐上升到了农村及城市恶性肿瘤病死亡率的第一位与第二位 [ 3 ]。相关危险因素中比较常见的包括有出生、性别、肝硬化、肝炎病毒、黄曲霉毒素过量暴露、吸烟、饮酒、食物中毒、过量的酒精摄入、肥胖、非酒精性脂肪性肝病、II型妊娠糖尿病、雌激素–孕激素避孕药、钚、钍232及衰变物 [ 4 ]。肝硬化后大多都会继发成肝癌，慢性肝病例如肝脏炎性疾病与肝纤维化等也在肝癌的发展及其预后中起重要作用。 Kupffer细胞是一类分布在肝脏的特殊巨噬细胞，是肝细胞正常生长的微环境中的重要组成部分，位于肝脏窦状隙，粘附于血管内皮细胞，其数目大约为肝脏非实质性细胞的35%，占到了全身各器官和组织中所有巨噬细胞的80%~90% [ 5 ]。它们是人类机体免疫系统的重要组成部分，与其它的免疫物质一起形成了一道重要的天然免疫屏障。近几年来，越来越多的与Kupffer细胞有关的研究均显示其对于治疗肝炎、肝纤维化、肝肾功能障碍以及肝癌等疾病的早期发生和诊断中都有着重要的影响 [ 6 ]。
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user: 2. Kupffer细胞与肝纤维化 肝脏的纤维化是一种病理生理变化的过程，泛指各类致病性因素所引起的细胞和肝脏内部结缔组织的异常增生。任何肝脏的损伤在肝功能修复和愈合过程中均会出现纤维化的过程，如果导致肝脏损伤的影响因素长期不能彻底去除，纤维化的过程长期持续就有很大概率会演变为肝硬化和肝癌 [ 7 ]。肝纤维化引起的慢性门静脉高压是导致临床并发症产生的主要原因，包括水分代偿失调、出血事件和肝性脑病；肝纤维化的发展决定了对病患的后期生活质量和预后。肝脏在纤维化的发展过程中，逐渐积聚的细胞外基质(ECM)会对整个肝脏的生理和组织结构产生损害。病理性、中毒性、代谢性或其他各种病毒性疾病都有可能会导致肝细胞功能受损和免疫细胞浸润，从而促进肝内的星状细胞(HSCs)向产生胶原的肌成纤维细胞的转化 [ 8 ]。生理上参与了组织修复，在短期损伤后，这一过程被抗纤维化机制所平衡，从而导致肌成纤维细胞失活或凋亡和瘢痕消退。相反，在慢性肝病中，促纤维化和抗纤维化机制的失衡会导致增殖、收缩和迁移的肌成纤维细胞持续激活，从而导致ECM的过度产生 [ 7 ]。因此，肝纤维化后期肝脏是进入抗纤维化瘢痕溶解阶段或是进入不受抑制的促纤维化阶段主要受非实质细胞调节，即取决于Kupffer细胞和其他免疫细胞。 巨噬细胞是肝组织非实质细胞群中最大的一类，在肝炎和肝纤维化中扮演重要角色。肝巨噬细胞主要由定居于肝脏的Kupffer细胞和骨髓单核细胞来源的巨噬细胞这两种细胞组成 [ 9 ]。Kupffer细胞的活化和骨髓单核细胞来源的巨噬细胞的募集可以通过抑制细胞ROS释放产生抗病毒反应引起，也可由于脂肪积累而产生诱导的脂肪代谢信号触发。巨噬细胞常见表型为M1型和M2型，M1为促炎性巨噬细胞，是通过经典活化途径激活的；M2为免疫调节性巨噬细胞，则是通过非经典途径交替激活的。这两类巨噬细胞由不同的调控因子诱导，标记和功能活性的表现也不相同。M1细胞能分泌一种富含包括肿瘤坏死因子-α (TNFα)、白细胞介素6 (IL-6)和白细胞介素1β (IL-1β)在内的的促炎性细胞因子，能够在引发人体的各种炎症反应中直接起到主导作用；它们构成了人体先天免疫系统的第一道防线，吞噬、破坏外来病原体，激活T细胞以启动适应性免疫反应。而M2所表达的两种抗炎介质(IL-4、IL-1)，在血管生成、抗炎因子分泌及促进组织修复和伤口修复痊愈等多个方面都具有重要的作用。Kupffer细胞作为一种主要位于肝窦内的特殊的巨噬细胞，也可以像上述那样分为M1和M2两型。虽然很难明确地将这种二分法归类到促纤维化或抗纤维化作用中，但大量研究表明，不同的细胞亚群共存于肝脏，与不同的纤维化阶段有关 [ 7 ] [ 8 ]。损伤早期巨噬细胞数量的减少能够减少肌成纤维细胞的数量、减轻炎症和瘢痕形成的程度；相反，恢复过程中巨噬细胞的减少则会导致ECM降解不成功和修复效率降低。 目前，现有的研究已经充分证实HSC在肝纤维化过程中起重要作用，既往亦有研究表明Kupffer细胞在肝纤维化的形成及其后的消散过程中起重要作用 [ 9 ]。在肝脏损伤的早期阶段，Kupffer细胞迅速分泌IL-1β、肿瘤细胞生长因子α、趋化因子(C-C基序)配体2 (CCL2)和配体5 (CCL5)，从而激活肝星状细胞并迅速募集到大量单核细胞来源的巨噬细胞及其他免疫细胞，单核细胞向肝脏的浸润主要由CCR2及其配体CCL2控制。促炎细胞的募集是肝脏炎症的主要驱动力，炎症细胞和肝星状细胞的相互作用刺激会导致促肝纤维化状态的持续和放大 [ 9 ]。激活的Kupffer细胞可以通过分泌细胞因子刺激HSCs，促进HSC产生巨噬细胞集落刺激因子、白细胞介素和其他细胞因子，来维持Kupffer细胞促进肝纤维化的活性。HSCs被激活后还能通过分泌促炎和趋化分子以及分泌ECM来调节免疫细胞的募集，ECM能构成白细胞迁移和滞留的网状结构。此外，Kupffer细胞的激活还能增加了HSCs中NF-KB的活性，从而进一步促进了促炎细胞因子的分泌。不同的研究还描述了HSCs通过表达粘附分子(ICAM-1，VCAM-1)与免疫细胞直接相互作用，导致促纤维化反应的持续和放大 [ 10 ]。最近有研究发现钙粘蛋白-11 (CDH-11)介导巨噬细胞与肌成纤维细胞的粘附，以及一个由TGF-β介导产生促纤维化作用的位点。还有研究报道了HSCs和Kupffer细胞之间相互刺激的另一个例子，他们证明CXCL6能刺激Kupffer细胞，进而通过表皮生长因子受体依赖的途径释放TGF-β而在肝纤维化中发挥重要作用。
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user: 3. 肝癌中Kupffer细胞的作用机制 肝癌是我国高发的，危害极大的恶性肿瘤，我国肝癌的病死率位居肿瘤第二位，仅次于肺癌 [ 11 ]。肿瘤微环境作为保证肿瘤细胞生长特性的必要条件，在肝癌的发生、发展和侵袭过程中均可产生作用：肿瘤微环境可以促进或限制肝癌细胞的生长，影响肝癌的治疗效果和预后情况等。肿瘤微环境的主要细胞成分有肿瘤细胞、肝癌干细胞、肿瘤浸润性淋巴细胞、肿瘤相关成纤维细胞、HSCs、巨噬细胞、Kupffer细胞、NK细胞、内皮细胞和树突状细胞等；其细胞成分中主要包含miRNA和可溶性蛋白质如趋化因子、细胞因子等。肿瘤微环境可以介导HCC的免疫调节、炎症反应和细胞间交流作用，参与肿瘤的形成和发展，并直接导致了肝癌的高度异质性。近年来，已有的越来越多的研究都表明Kupffer细胞在肝癌发生及发展中都具有重要意义。 3.1. Kupffer细胞的抗肿瘤作用 在机体抗肿瘤反应中，Kupffer细胞起着重要作用，它能通过自身的凋亡维持抗肿瘤活性。目前，已有研究证实肝癌中Kupffer细胞的数量明显减少，且随着肝癌组织分化程度的降低，Kupffer细胞的数量还有减少的趋势 [ 12 ]。Kupffer细胞在HCC组织中的面积也明显小于非癌组织中的面积，并且随着HCC组织分化程度的降低，Kupffer细胞面积也有减小的趋势。此外，还有研究表明，给大鼠注射巨噬细胞抑制剂钆可以减少Kupffer细胞的数量，同时使得门脉内注射肿瘤细胞诱导的肿瘤结节的数量增加 [ 12 ]。这些结果表明Kupffer细胞的减少与肿瘤的进展有关。 作为一种特殊类型的巨噬细胞，Kupffer细胞的抗肿瘤作用模式与巨噬细胞的经典作用模式具有许多共性和相似之处，包括吞噬作用、抗体的呈递、ADCC作用、相关细胞免疫因子的分泌等，从而发挥抗肿瘤的效果。来自胃肠道的细菌内毒素脂多糖可以使肝脏中的Kupffer细胞激活并极化，被活化的M1型Kupffer细胞则是通过吞噬作用去吞噬肿瘤细胞，再通过胞内的裂解酶结合所吞噬的肿瘤细胞，并将其杀灭在细胞内。目前已有研究将那些标记了荧光素的肿瘤细胞直接注入活体的血液循环，追踪荧光素标记的肿瘤细胞，发现其很快就出现在Kupffer细胞中，并且在这些Kupffer细胞中的溶酶体中可以找到大量的标记物，进一步验证Kupffer细胞对肿瘤细胞的吞噬和消灭作用 [ 13 ]。在进行人体内的免疫和抗肿瘤过程中，Kupffer细胞与肿瘤细胞的主要分子结合后，向T细胞和辅助T细胞提呈抗原，这个作用过程可以使机体更有效地识别和杀灭肿瘤细胞。Kupffer细胞活化后大量地产生和分泌细胞因子，其中，M1型细胞主要产生炎性细胞因子，能够迅速有效的杀死各种入侵的微生物并且迅速激活机体的适应性免疫系统；同时，这些具有氧化作用的炎性细胞因子还能诱导Kupffer细胞发生凋亡或极化为M2型细胞，进而可以抑制和缓解机体的炎症反应，达到避免炎症作用对机造成过度损伤的作用。M1型细胞通常是以分泌活性氧类和氮中间体的方式直接杀死肿瘤细胞，也能够通过分泌TNF-α和IL-1等细胞因子，募集细胞毒性T细胞杀伤肿瘤细胞；TNF-α对血管内皮细胞具有直接杀伤作用，可以直接造成局部单核巨噬细胞免疫系统激活，增强NK细胞的细胞毒作用，使其对肿瘤细胞的杀伤作用能够得到显著的提高 [ 14 ] [ 15 ]。 3.2. Kupffer细胞促进肝癌的发生 3.2.1. 促进肝星状细胞活化 Kupffer细胞可以促进HSCs的活化，进而产生ECM，促进人体肝脏的炎性反应及纤维化 [ 14 ]。肝癌的发生往往与肝组织的炎症反应和病毒感染有关。在肝癌早期的发生和进展过程中“炎症反应–组织修复”这一恶性循环起到了重要作用。Kupffer细胞是肝脏组织细胞内发生炎性反应的一种关键介质，M2型Kupffer细胞通过高表达TGF-β1激活HSCs，活化的HSCs分泌ECM进而促进肝纤维化。当机体处于正常状态时ECM的产生与其降解始终保持着一个动态的平衡，肝纤维化时这种平衡被打破，使得ECM开始堆积，肝脏从正常转化为肝纤维化或肝癌。同时，ECM的大量堆积，还可能引起局部缺氧、产生炎症微环境，降低机体有效识别并杀死肝癌细胞的几率。 3.2.2. 分泌促炎介质 Kupffer细胞能在被病毒感染的人体肝脏组织中，作为一种抗原提呈细胞分泌促炎的介质，破坏正常肝脏细胞，为恶性肿瘤生长发育提供了环境 [ 16 ]。当肝脏发生损伤或出现炎症时，Kupffer细胞会被活化，释放出大量超氧化物和活性氧，其肝脏的组织和细胞以及其基因产生的毒性作用，会致使大量肝细胞死亡和大量活肝细胞增殖，成为在人体肝癌形成和演变过程中的重要促进因子。 3.2.3. 分泌促血管生长因子 Kupffer细胞能够分泌一种促血管生长因子，维持肿瘤的血供。与正常组织相比，肿瘤组织的代谢更为活跃，因此需要更丰富的血供来维持生存。在肝癌生长的肿瘤微环境中，M2型Kupffer细胞会被微环境内的细胞活化，其在活化后可以分泌许多促血管生长的因子，如成纤维细胞生长因子、PDGF、血管生成趋化因子、TGF-β和VEGF，促进了肿瘤周围异常血管的大量增生 [ 17 ]。 3.2.4. α1-肾上腺素能受体(α1-ARs) Kupffer细胞的α1-肾上腺素能受体(α1-ARs)可以通过交感神经的作用，促进肿瘤的发生和转移 [ 18 ]。肝癌多见于慢性炎症后的肝硬化，而在进展期的肝硬化中交感神经系统(SNS)异常活跃，交感神经的支配在肝癌的发生中起重要作用。研究发现，高密度的交感神经纤维和Kupffer细胞的α1-ARs与HCC的预后不良有关，去交感神经或阻断α1-ARs可降低二乙基亚硝胺诱导的肝癌发生及进展；进一步研究后发现，SNS通过激活Kupffer细胞的α1-ARs促进其活化，维持炎症微环境，从而促进肝癌的发生 [ 18 ]。
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user: 4. Kupffer细胞的靶向治疗 4.1. LncRNAFTX 非酒精性脂肪肝(non-alcoholic fatty liver disease， NAFLD)是一种常见的疾病，泛指除外酒精和其他明确的损害因素所致的肝细胞内脂肪过度沉积为主要特征的临床病理综合征，与人体胰岛素抵抗和遗传易感性密切相关的获得性代谢应激性肝损伤 [ 19 ]。NAFLD在肥胖和代谢性症候群进一步全球化的背景下，已经逐渐成为欧美等发达国家慢性肝病患者发病的重要原因 [ 20 ]。NAFLD可直接导致失代偿期肝硬化和肝细胞癌的发生。长非编码RNA (LncRNAs)通常是泛指一类本身核苷酸(AA)总数超过200个的非编码RNA。越来越多可靠的临床证据分析显示，LncRNAs与当前包括肝癌在内的许多恶性肿瘤的临床进展密切相关。最近就有研究指出，在NAFLD向肝癌转化的过程中，LncRNAFTX的表达和M1/M2型Kupffer细胞比例下调 [ 21 ]。增加FTX的表达可以通过靶向小染色体维持蛋白2和miR-347a来抑制肝癌的进展。进一步研究后发现，在NAFLD转化为HCC的过程中，FTX的增加能抑制肝癌的生长，改善肝损伤，促进Kupffer细胞的M1极化，而FTX的这些作用均可被Kupffer细胞的失活所逆转。在体外实验中，也发现了FTX促进了Kupffer细胞M1极化 [ 21 ]。因此，LncRNAFTX也许能成为治疗NAFLD引起的肝癌的新的生物标志物。 4.2. TIM-3 肿瘤相关巨噬细胞(TAMs)在肿瘤微环境中是最为丰富的细胞成分，在机体的免疫抑制中起着主导作用，在肝癌的生长和转移中也扮演着重要的角色 [ 22 ]。既往研究表明，TAMs主要极化为M2样表型，能响应不同的肿瘤源性信号(如IL-10和TGF-β)而激活。在肿瘤免疫抑制中，TAMs发挥作用的途径主要是与基质细胞和肿瘤细胞作用。T细胞介导的免疫反应中，T细胞免疫球蛋白和粘蛋白结构域蛋白-3 (TIM-3)被认为是负性调节的一个关键因子。最近有研究证实，在肿瘤中TIM-3的表达与TIL中的免疫抑制有很强的相关性，阻断TIM-3途径增强了肝癌的T细胞介导的抗肿瘤免疫 [ 23 ]。TIM-3能通过Toll样受体-4信号有效地负调控巨噬细胞的活化，另一方面，TIM-3还有助于诱导巨噬细胞的活化，促进过氧化氢、一氧化氮等的产生，以清除侵入的病原体。在HCC患者外周血单个核细胞和TAMs中TIM-3的表达明显增多。TIM-3在单核细胞/TAMs中的表达与肝癌患者的肿瘤分级、生存期差密切相关 [ 23 ]。在巨噬细胞TIM-3受干扰的情况下，巨噬细胞的交替激活会受到显著的抑制，肝癌细胞的体内外生长进而也会受到抑制。阻断IL-6可逆转TIM-3介导的肝癌细胞体外生长效应。TIM-3在肝细胞癌中TAMs的微环境诱导激活中起关键作用，对TIM-3进行干扰也许能在肝癌治疗中发挥很大作用。 4.3. B7-H1/PD-1轴 B7-H1是最近发现的一种B7家族成员，它与其受体之一的程序性死亡-1 (PD-1)一起参与了多种免疫病理过程 [ 24 ]。在HCC患者肿瘤组织中，Kupffer细胞上B7-H1的表达比周围非肿瘤肝组织高，可能与细胞存活率相关。CD8+CTL是作用于肿瘤细胞的主要效应细胞，肿瘤组织中CD8+T细胞浸润的程度能作为预测肝癌复发和分期的独立指标，在肿瘤微环境中CD8+T细胞可能会发生功能失调或功能衰竭。研究发现，阻断Kupffer细胞B7-H1与PD-1+CD8+T细胞的相互作用，能恢复效应性T细胞功能 [ 25 ]。而在肝癌患者中，Kupffer细胞能通过B7-H1/PD-1作用抑制T细胞，提示针对这一途径的靶向治疗是提高人肝癌T细胞免疫的一种有前景的治疗途径。B7-H1/PD-1轴参与了肝癌的免疫抑制，阻断这一途径具有重要的治疗意义。
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user: 5. 总结与展望 肝细胞肝癌的发生起源自慢性肝脏损伤、酒精性肝病等能导致肝炎的因素，中间经历肝纤维化、肝硬化等阶段，最后将转变为肝癌。在现有的医疗条件下，肝癌的治疗效果及预后并不理想。Kupffer细胞是机体内单核–巨噬细胞体系的重要组成部分，其在慢性肝炎和炎症的修复中起着非常大的作用。近年来，Kupffer细胞和肝癌治疗的研究越来越深入，从肝癌的起源、发展、转移到治疗和预后全过程都有相关研究。目前已发现较多Kupffer细胞作用于肝癌的机制。然而，在肝癌的肿瘤微环境中，Kupffer细胞的作用还亟待更多的研究来验证，并且应用于临床，为未来肝癌的预防与治疗提供更多更优的方案。
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user: 摘要 为研究空重混编货物列车提速对车辆动力学性能的影响，以某货物列车为研究对象，基于循环变量的模块化方法建立货物列车动力学模型，仿真分析了编组类型、速度、线路条件下对列车动力学性能的影响。选用不同编组货物列车进行了现场提速试验，对比分析了提速前后列车运行平稳性及稳定性，为空重混编货物列车提速可行性进行了理论及试验论证。研究结果表明：动力学理论计算结果与测试结果具有较好的一致性，其数据均能够有效反应车辆动力学性能。研究区段内空重混编货物列车提速至90 km/h各项动力学性能指标均满足要求。本文研究内容为铁路货运组织运输及货物列车提速提供了理论依据及试验方法。
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user: 1. 引言 铁路货物列车作为大型物流运输的工具，对我国经济发展有着重要的影响 [ 1 ] [ 2 ]。货物列车的速度，是制约运输效率的关键因素。但随着速度的提高，会极大地影响列车运行平稳性与稳定性，给行车安全带来一定的隐患。对于货物列车提速对车辆结构及动力学性能的影响，有关学者做了一定的研究。刘转华 [ 3 ] 分析了现行的转8AG、转8G、转K2、摆动式转向架的结构和性能及运用中存在的问题。邬平波等 [ 4 ] 建立了货车非线性系统动力学模型和转K2转向架侧架有限元模型，并研究了转K2转向架侧架的疲劳寿命。陈雷等 [ 5 ] 基于贝叶斯方法的车辆运行状态地面评估技术，运用可靠性分析方法，对环行线货车可靠性试验中提速货车的横向动力学性能进行了系统研究。龚凯等 [ 6 ] 根据重载铁路货物列车–轨道系统横向振动稳定性分析方法，提出基于货物列车抗脱轨安全度的重载铁路轨道结构强化措施评价方法，并分析了轨道强化措施对货物列车抗脱轨安全度的影响。陈雷等 [ 7 ] 开展了120 km/h货车综合提速试验，并对比分析了近年来我国提速综合试验的测试线路、试验车辆、运行特点和测试数据。詹宏亮等 [ 8 ] 对铁路货车在检修过程中发现的各部位问题进行了统计和分析，归纳了货车提速对车辆的影响，并提出在检修过程中应注意的各种事项。秦忠义 [ 9 ] 阐述了提速对铁路货车的影响，并对其产生的原因进行了分析，最后提出了针对性的检修建议。在我国客货运大提速背景下，吴怀念 [ 10 ] 指出了我国铁路货车提速改造及发展方向。上述成果为研究空重混编货物列车提速对动力学性能的影响奠定了重要的基础，但以往研究大多割裂了货车提速理论与试验，且偏向于货车提速对车辆结构的影响，而现实中货物列车常常空重混合编组，将空重混编货物列车提速动力学理论计算和试验验证进行结合的研究较少，因此有必要对此问题进行研究。 为提高货物运输能力，释放货物列车运输组织压力，本文以某区段线路及空重混编货物列车为研究对象，并基于循环变量的模块化方法，建立长大编组货物列车系统动力学模型，对货物列车提速的动力学性能进行了仿真分析，并在理论研究的指导下，完成了该区段货物列车提速试验研究。
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user: 4. 结论 1) 在相同编组模式下，三种通过模式中(无制动、常规制动、紧急制动)，常规制动模式各项指标相对较好，其原因为运行过程中随着运行速度降低，各项指标趋好，与理论分析相符；紧急制动模式下，在没有出现后车制动相对不足的情况下，其特征与常规制动相似，但是在出现后车制动相对不足的情况下，测试车辆后轮外轨会受到挤压；无制动通过时，各项测试指标理论上与运行速度和曲线半径相关，测试时出现与轮轨接触状态相关的特征。 2) 各编组车辆随着速度等级的提高，各测试参数一般会增大，但有些参数在80 km/h至90 km/h的速度范围内无明显变化，其原因为该参数是通过在不同的路段取平均值得到的，可能是不同的路段得到的值差距较大，而且曲线工况下的制动试验，尤其是紧急制动试验，很难保证所测试的车辆紧急制动的试验处于曲线上。 3) 不同编组情况下，测试结果未见明显规律。但是在各自编组中，测试参数在空车编号部分会发生显著变化，并在某些情况下接近安全值。 4) 仿真结果和试验结果下的各编组车辆运行安全性指标满足《GB 5599-85》要求。
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user: 摘要 通过有限元法对目标柴油机油底壳进行模态分析，掌握其结构动态特性，确保油底壳的固有频率避开柴油机的激励频率。计及油底壳内部油液质量的影响，采用声固耦合法评估了带油液的油底壳的振动特性。结果显示内部油液质量会导致结构固有频率明显降低，一阶模态频率降幅达41.5%，证明在油底壳设计分析中内部油液的重量不能忽视。本文提出五种优化方案对油底壳进行优化设计，通过油底壳湿模态计算结果对比，证明增加筋板为最佳优化方案，并对最优方案模型进行振动响应计算，验证优化后油底壳的振动响应比原模型有大幅降低。