DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 实验与结果分析 4.1. 数据集及实验环境 本文使用NLPCC-ICCPOL-2016发布的KBQA数据。该数据集提供了包含14，609个问答对的训练集和包含9870个问答对的测试集。本文从总的训练集划分出2609个问答对作为验证集，剩余12，000个问答对作为训练集。但是知识图谱中的数据是从百度百科中自动抽取的，导致数据集中存在不少的噪声，因此在实验之前首先对数据进行数据预处理。比如去除属性中出现空格和部分非中文字符，将所有大写字母转化成小写，去除信息缺失和信息不匹配的三元组数据。最终，NLPCC-KBQA数据集的划分情况如表1所示。 Table 1 Data set situation partitio 训练集 验证集 测试集 预处理前 12000 2609 9870 预处理后 11869 2587 9581 表1. 数据集划分情况 本文实验运行在CPU为InterE5-2650、内存为62GB的计算机上，模型训练所用显卡为NvidiaGTX1080Ti，显存22GB，所用深度学习框架为Tensorflow1.12，操作系统为ubuntu18.04，知识图谱数据存储和检索使用MySQL8.0。 4.2. 命名实体识别 在命名实体识别的步骤中，使用NLPCC-NER数据集进行实验。该数据集是由预处理后的NLPCC-KBQA数据集通过实体标注生成的。具体的方法是利用问答对中的标准答案，反向查找问句对应的实体位置进行BIO标注。 实验中将学习率的区间设置为[3e−5， 5e−5]，优化损失函数采用带权值衰减的Adam优化器 [ 15 ]。模型训练的超参数设置是：最大序列长度为128，Transformer多头数为12，Transformer层数为12，Transformer隐藏层的维度为768，LSTM神经元个数为128，dropout比率为0.9。最终BERDAT模型在NLPCC-NER的实验中，当学习率为4e−5时效果最好。相应的，验证集和测试集的评价结果如表2所示，精确率、召回率和F1分数均在97%以上，达到了很高的水平。 Table 2 Named entity recognition result (unit: % 评价指标 验证集 测试集 BERDAT-BiLSTM-CRF Precision 97.30 97.50 Recall 97.45 97.67 F1 97.37 97.59 表2. 命名实体识别结果(单位：%) 4.3. 属性抽取 为了训练属性抽取模型，需要使用预处理后的NLPCC-KBQA数据集生成属性抽取数据集。在这个过程中，不仅要有正确的“问句–属性”对，还需要人为生成错误的“问句–属性”，从而提高模型的区分能力，避免出现过拟合的现象。制作正样本是在“问句–属性”对后面加上数字“1”，表示这是正确的样本；制作负样本则是在“问句–错误属性”对后面加上数字“0”，其中错误属性是在知识图谱的所有属性集合中随机选取5个，从而使得一个正样本能够生成5个负样本。得到的属性抽取数据集规模如表3所示。 Table 3 The size of attribute extraction datase 训练集 验证集 测试集 正样本 11，869 2587 9581 负样本 59，345 12，935 47，905 总数 71，214 15，522 57，486 表3. 属性抽取数据集规模 将属性抽取训练集数据送入BERDAT模型进行训练。超参数选取除了没有LSTM以外，与命名实体识别一致。属性抽取模型在验证集和测试集的测试结果如表4所示。属性抽取模型在验证集和测试集的准确率相差不大且均达到了98%以上。同时结合AUC指标，可以看出模型的属性区分能力很好，为知识图谱问答模型提供了有力的保障。 Table 4 Results of attribute extractio 验证集 测试集 Accuracy 99.12 98.61 AUC 97.94 96.55 表4. 属性抽取的结果(单位：%) 4.4. 知识图谱问答结果 通过命名实体识别和属性抽取步骤后，选择各自表现最好的超参数，应用在知识图谱问答系统中，最终的测试结果如表5所示。其中验证集和测试集都来源于NLPCC-KBQA预处理后的原始问答对。在测试集取得了很好的实验结果，三个评价指标均超过了96%。 Table 5 Result of knowledge-based Question Answerin 评价指标 验证集 测试集 Precision 99.19 98.64 Recall 95.25 96.45 F1 97.18 97.54 表5. 知识图谱问答的结果(单位：%) 在公开的评价指标中以测试集的F1分数为准。本文对比了与其他公开模型的测试结果，如表6所示。其中，DPQA [ 16 ] 是王玥等人基于无监督方法提出的动态规划知识图谱问答，虽然无监督的方式可以减少人工标记的工作量，但其问答效果不算太好。InsunKBQA [ 17 ] 是周博通等人基于知识图谱三元组中谓词的属性映射构建的问答系统。PKU [ 18 ] 是NLPCC-ICCPOL-2016KBQA任务评测成绩的第一名，主要依靠人工规则来提高问答系统的性能，例如构造正则表达式去掉问句中的冗余信息。WHUT [ 19 ] 是张芳容等人通过句法分析等方式实现的问答系统。SCU [ 20 ] 使用BERT进行特征提取，将答案选择分解为答案匹配和阈值选择两个步骤。 Table 6 Comparison of results of different question answering models in test se 问答模型 F1 DPQA 71.00 InsunKBQA 81.35 PKU 82.47 WHUT 82.94 SCU 87.05 BERDAT(本文方法) 97.54 表6. 不同问答模型在测试集的结果对比(单位：%) 与上述问答模型相比，本文问答模型的F1分数分别提升了26.54%、16.19%、15.07%、14.6%、10.49%，取得了目前公开模型中最高的分数。主要原因是本文在BERT的基础上改进，提出了BERDAT模型，提高了对语言的理解能力，从而更好的提取问句中的特征，让命名实体识别模型和属性抽取模型的性能均得到提升。
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user: 5. 结语 本文根据NLPCC-ICCPOL-2016提供的开放领域的问答数据集，提出了基于BERDAT的知识图谱问答模型，分为命名实体识别、属性抽取和答案检索三个部分。首先通过命名实体识别模型提取问句中的实体，然后以该实体为关键词检索知识图谱，得到候选三元组集合，接着通过属性抽取模型对候选三元组集合中的每一个属性值进行判断。最后，通过筛选的三元组视为预测三元组，并将其中的第三个元素作为答案输出。 命名实体识别和属性抽取是大规模知识图谱问答的两个难点，本文提出了相应的模型解决这两个问题。在进行命名实体识别时，先使用BERDAT进行特征提取，然后使用BiLSTM-CRF模型进行实体预测。在进行属性抽取时，将其看作二分类任务，结合BERDAT和Softmax来判断属性是否正确。最后，本文方法在NLPCC-KBQA数据集上的F1分数为97.54%，与以往已公开的方法相比取得了更好的结果。
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user: 摘要 根据谐振泵浦Ho:YAG激光器的能量传递过程，构建了Ho:YAG/SrWO 4 主动调Q拉曼激光器的准二能级速率方程模型。数值模拟得到了晶体内反转粒子数密度、腔内基频光子数密度和拉曼光子数密度随时间的变化关系，并利用该模型分析了Q开关重复频率和输出镜透过率大小等因素对激光器输出的平均输出功率、脉冲宽度、单脉冲能量和峰值功率的影响。为后续实验获得稳定高效的2640 nm拉曼激光输出奠定了理论基础。
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user: 1. 引言 2 μm波段处于三个传输损耗较低的大气窗口之一，具有人眼安全特性，且可以作为3-12μm光学参量振荡器的理想泵浦源 [ 1 ]，因此其具有广阔的应用前景。作为该激光器的基频光增益介质，Ho:YAG晶体因其较大的发射截面和较长的上能级寿命，在2 μm中红外波段激光器的研究中备受关注 [ 2 ] [ 3 ]。同时，Ho 3+ 掺杂材料具有量子缺陷较低、上转换损耗较低等优点，也为Ho:YAG固体激光器的稳定高效运转奠定了基础 [ 4 ]。随着高质量晶体的发展，在现有的拉曼晶体中，SrWO 4 因其高拉曼增益系数、高光学损伤阈值、良好的机械性能和热性能等优点在近红外波段内得到了广泛的研究 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。2 μm波段激光在激光医疗、化学传感、激光测距和环境监测等领域都有非常重要的应用 [ 8 ] [ 9 ]，但目前2 μm波段基于SrWO 4 晶体的拉曼激光器鲜有报道。 由于拉曼晶体的拉曼增益系数几乎与泵浦光的波长成反比，波长越长，越难以实现高效的拉曼转换 [ 10 ]。因此，如何实现高效的拉曼输出，成为目前中红外波段拉曼激光器研究的关键问题。为了提高拉曼转换效率，实现稳定高效的拉曼光输出，需要构建激光器的理论模型，对激光器的参数进行研究。丁双红等人曾对近红外波段主动调Q拉曼激光器的速率方程进行了详细的研究 [ 11 ] [ 12 ]。然而，该模型并未考虑脉冲重频变化对激光器的影响，默认激光器在高重频下运转，不适用于低重频情形。此外，Nd 3+ 掺杂材料一般为四能级系统，运转过程与Ho 3+ 掺杂材料的准二能级系统存在较大差异。朱国利曾对Ho:YAG激光器进行了理论研究，分析了Ho:YAG主动调Q脉冲激光器的运转过程，并给出了高重频下Ho:YAG激光器的速率方程模型 [ 13 ]；段小明也曾基于Ho:YAG的能量传递过程，给出了Ho:YAG激光器准二能级系统的稳态速率方程 [ 14 ]。尽管目前已有数篇对2 μm波段拉曼激光器实验研究的报道 [ 10 ] [ 15 ] [ 16 ]，但据我们了解，对Ho:YAG/SrWO 4 拉曼激光器的理论研究还未见报道。 本文根据谐振泵浦Ho:YAG激光器的能量传递过程，考虑自发辐射的影响，在平面波近似下构建了Ho:YAG/SrWO 4 主动调Q拉曼激光器的准二能级速率方程模型。明确给出了激光器运转过程中反转粒子数密度、腔内基频光子数密度和拉曼光子数密度随时间的变化表达式，并利用该模型分析了Q开关重复频率和输出镜透过率等因素对激光器的平均输出功率、脉冲宽度、单脉冲能量和峰值功率的影响，为后续实验获得稳定高效的2640 nm拉曼激光输出奠定了理论基础。
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user: 2. Ho:YAG/SrWO 4 拉曼激光器速率方程模型的建立 2.1. Ho:YAG激光器的运转机制 1908 nm激光泵浦的Ho:YAG激光器在常温运转过程中可以视作是准二能级激光系统。在基质晶体场的作用下，Ho:YAG中掺杂的Ho 3+ 会发生Stark能级分裂，形成多重态Stark能级 [ 14 ]。Ho:YAG激光器的运转机制如图1所示，基态能级 5 I 8 上的Ho 3+ 吸收1908 nm的泵浦光跃迁到激发态的Stark能级，当实现粒子数反转后，激发态能级 5 I 7 上的Ho 3+ 向基态Stark能级跃迁并发出2122 nm激光。由于泵浦终态能级就是激光的上能级，而激光的终态能级正位于基态能级上，因此整个系统在运转过程中量子亏损极小，激光器可以高效运行。 图1. Ho:YAG激光器运转过程中的能级跃迁示意图 2.2. Ho:YAG/SrWO 4 拉曼激光器速率方程 数值模拟基于的实验装置如图2所示，Ho:YAG/SrWO 4 拉曼激光器采用线性耦合腔设计。基频光谐振腔由M1镜和M3镜组成，腔长为170 mm。M2镜和M3镜组成拉曼光谐振腔，腔长为50 mm。平面输入镜M1上镀有1908 nm处高透(T > 99.5%)，2122 nm处高反(R > 99.8%)的膜。曲率半径为259 mm的平凹镜M3上镀有2122 nm处高反(R > 99.5%)，2640 nm处部分反射的膜，同时，它也起到拉曼激光器输出镜的作用。拉曼中间镜M2的一侧镜面上镀有2122 nm处高透(R < 1%)的膜，另一侧镜面上镀有2122 nm处高透(R < 1%)的膜和2640 nm处高反(R > 99.8%)的膜。 图2. 实验装置示意图 结合如图2所示的准二能级系统的运转过程示意图，有Ho:YAG准二能级系统连续运转时的速率方程如下 [ 14 ]： N Ho = N 1 + N 2 (1) Δ N = f u N 2 − f l N 1 (2) d N 1 d t = d N Ho d t − d N 2 d t = − d N 2 d t (3) d N 2 d t = R − c σ n Δ N Φ L − N 2 − N 2 0 τ (4) 式中，N 1 和N 2 分别表示的分别为 5 I 8 和 5 I 7 能级的粒子数密度，N Ho 为激光晶体中Ho 3+ 的总密度，ΔN为谐振腔内反转粒子数密度，f u 、f l 分别为 5 I 7 和 5 I 8 能级的玻尔兹曼因子，R为泵浦速率，c为真空光速，σ为Ho 3+ 的受激发射截面，n为激光晶体的折射率，Ф L 为腔内光子总数，τ为激光上能级的自发辐射寿命， N 2 0 为未泵浦时的上能级粒子数密度，ΔN 0 为初始的反转粒子数密度。 考虑到主动调Q脉冲激光器中脉冲产生的过程为瞬态过程，脉冲建立期间受激辐射现象对腔内光子数和反转粒子数的影响要比其它因素大得多，可以忽略式中的泵浦项来简化计算过程，得到主动调Q脉冲激光器的速率方程： d Φ L d t = c 2 L r ⋅ 2 σ Δ N Φ L n L l L − Φ L t L (5) d Δ N d t = − ( 1 + f l / f u ) c σ Δ N Φ L − Δ N τ (6) 式中，n L 为激光增益介质的折射率， t L = 2 L r / c [ L − ln ( R 1 L R 2 L ) ] 为基频光的光子寿命，L r 为基频光谐振腔的光学长度，L为谐振腔固有损耗。 向Ho:YAG脉冲激光器的速率方程中引入描述受激拉曼散射过程的项，记反转因子 γ = 1 + f l / f u ，定义拉曼增益 G = 2 g h ν S c n S l S ，整理得到Ho:YAG/SrWO 4 主动调Q拉曼激光器速率方程： d Δ N d t = − γ c σ Δ N Φ L − Δ N τ (7) d Φ L d t = c 2 L r ⋅ 2 σ Δ N Φ L n L l L − c 2 L S G Φ L Φ S − Φ L t L (8) d Φ S d t = c 2 L S G Φ L Φ S − Φ S t S (9) 式中， t S = 2 L S / c [ L − ln ( R 1 S R 2 S ) ] 为拉曼光的光子寿命，L S 为拉曼光谐振腔的光学长度，l L 为激光晶体长度，l S 为拉曼晶体长度，n S 为拉曼晶体的折射率，g为拉曼晶体的拉曼增益系数，h为普朗克常数，ν S 为拉曼光的光频率，Ф S 为腔内拉曼光光子数密度。 对于主动调Q脉冲激光器，在脉冲建立之前，腔内的反转粒子数的密度主要取决于泵浦光的功率和Q开关重复频率等因素，因此有t = 0时刻，初始反转粒子数密度ΔN 0 [ 17 ] Δ N 0 = ( f u + f l ) R τ [ 1 − exp ( − 1 f p τ ) ] − f l N Ho (10) 式中，f p 为Q开关的重复频率，泵浦速率R R = P i n η α η p π ω p 2 l L h ν p (11) 式中， P i n 为泵浦功率， η α = [ 1 − exp ( − α l L ) ] 为激光增益介质对泵浦光的吸收效率， α 为激光增益介质的吸收系数， η p 为泵浦光的量子效率，ν P 为泵浦光的光频率。 为了更好地描述激光器的输出特性，需要对激光器运转过程中的平均输出功率、脉冲宽度、单脉冲能量和峰值功率做进一步的数值模拟。根据Degnan关于脉冲激光器理论研究的报道，可以得到峰值功率的解析表达式 [ 18 ]： P p e a k = 1 2 t S h ν S π ω S 2 l S η c ⋅ Φ S _ max (12) 式中， Φ S _ max 为腔内拉曼光子数密度最大值， η c 为激光器输出时的耦合效率 [ 19 ]，有 η c = T T + δ (13) 式中，T为输出镜透过率， δ = L − ln ( R 1 S R 2 S ) 为激光器谐振腔的总损耗。 查阅相关文献，给出此次速率方程模型计算时所需使用的参数如表1所示。根据下表中的参数，对激光器的输出特性进行模拟。 Table 1 Rate equation’s model parameters of Ho: YAG/SrWO4Raman Lase 参数符号 参数注释 参数值 t r 时间周期(s) 11.47 × 10 −10 σ 受激发射横截面积(m 2 ) 1.14 × 10 −24 f u 上能级玻尔兹曼因子 0.108 f l 下能级玻尔兹曼因子 0.017 n L 激光晶体折射率 1.82 n S 拉曼晶体折射率 1.94 L r 基频光谐振腔腔长(m) 0.17 L S 拉曼光谐振腔腔长(m) 0.05 l L 激光晶体长度(m) 0.03 l S 拉曼晶体长度(m) 0.03 g 拉曼增益系数(m/GW) 0.05 h 普朗克常数 6.628 × 10 −34 ν l 基频光频率(Hz) 1.414 × 10 14 ν s 一阶Stokes光频率(Hz) 1.136 × 10 14 τ 激光增益介质的上能级寿命(s) 7 × 10 −3 表1. Ho:YAG/SrWO 4 拉曼激光器速率方程模型参数
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user: 3. 仿真结果与分析 通过对速率方程式(7)、(8)和(9)数值求解，可以得到脉冲建立过程中晶体内反转粒子数密度、腔内基频光子数密度和拉曼光子数密度随时间变化的关系图，如图3所示。 如图3(a)所示，是在脉冲建立过程中，晶体内反转粒子数密度的变化情况。t = 0时刻，Q值突变，上能级的反转粒子开始向下能级跃迁，基频光光子迅速增加，形成基频光脉冲；随着基频光光子数密度的增加，当达到拉曼阈值时，受激拉曼散射现象发生，继而产生拉曼光脉冲，如图3(b)所示。 图3. (a) 反转粒子数密度和(b) 基频光子数密度和拉曼光子数密度 3.1. Q开关重复频率对激光器输出特性的影响 根据Degnan关于脉冲激光器理论研究的报道 [ 16 ]，对于主动调Q激光器速率方程模型，Q开关重复频率的变化会对初始反转粒子数的大小直接产生影响。结合表1中给出的参数，可以得到脉冲重频分别在4 kHz、7 kHz和10 kHz下激光器的平均输出功率、脉冲宽度、单脉冲能量和峰值功率随泵浦功率的变化情况，所得结果如图4所示。 图4. 不同脉冲重频下(a) 峰值功，(b) 脉冲宽度，(c) 单脉冲能量，及(d) 平均功率随泵浦功率变化趋势 对比图4(a)和图4(c)可以发现，随着Q开关重复频率的增加，激光器输出的峰值功率和单脉冲能量出现了明显的下降，究其原因在于随重频的增加，腔内功率密度下降。从图4(b)中可以看出，在泵浦功率刚超过拉曼阈值时，脉冲宽度会随着泵浦功率的增加而迅速降低；但随着泵浦功率不断增加，激光器出现饱和现象，图中表现为脉冲宽度的下降幅度减小，并最终稳定在一个值附近。此外，观察图4(d)中4 kHz和7 kHz的曲线可以发现，在泵浦功率较低时，4 kHz下激光器的平均输出功率明显更高；但随着泵浦功率的增加，二者曲线出现交点，最终在7 kHz的脉冲重频下可以取得更高的输出功率。 为了进一步探究脉冲重频对激光器输出特性的影响，这里分别取泵浦功率为5 W、10 W和15 W，在1 kHz到10 kHz范围内改变Q开关重复频率，得到激光器的平均输出功率、脉冲宽度、单脉冲能量和峰值功率随脉冲重频的变化情况，模拟结果如图5所示。 图5. 不同脉冲重频下(a) 峰值功，(b) 脉冲宽度，(c) 单脉冲能量，及(d) 平均功率随泵浦功率变化趋势 从图5(a)~(c)中可以看出，在5 W、10 W和15 W的泵浦功率下，随着脉冲重频的增加，激光器输出的峰值功率与单脉冲能量均呈现下降趋势；脉冲宽度会随重频增加而增加，但在5 W的低泵浦功率下，脉宽的增长趋势更为明显。图5(d)是激光器的平均输出功率随重频的变化情况，可以看出，在不同的泵浦功率下，其对应的最佳重频并不相同。5 W和10 W泵浦功率下，取得最大平均输出功率时对应的最佳重频分别为2 kHz和4 kHz；而泵浦功率为15 W时，在4 kHz到7 kHz范围内，激光器的平均输出功率均处于较高的水平。 结合以上模拟结果，考虑到调Q模式下激光器谐振腔内的功率密度较高，为保证激光器长期稳定运行，防止光学元件损坏，需要对腔内功率密度进行控制。结合上述模拟情况，在低泵浦功率下，适当减小Q开关的重复频率，可以提高腔内功率密度，降低拉曼阈值；而当泵浦功率较高时，需要适当增大Q开关的重复频率，以减小腔内功率密度，延缓激光器饱和现象出现，从而能更好地利用泵浦源能量，最终获得更稳定更高效的激光输出。 3.2. 输出镜透过率的变化对激光器输出特性的影响 分析激光器的运转过程可以发现，输出镜的透过率会影响初始反转粒子数密度和激光器输出时的耦合效率，对激光器的峰值功率、脉冲宽度、单脉冲能量和平均输出功率等都会产生影响，是谐振腔设计中必须考虑的重要参数。结合速率方程和表1中给出的参数，取脉冲重频为4 kHz，泵浦功率为5 W，可以得到不同输出镜透过率下激光器峰值功率、脉冲宽度、单脉冲能量和平均输出功率，如图6所示。 图6. 不同输出镜透过率下(a) 峰值功率，(b) 单脉冲能量，(c) 脉冲宽度，及(d) 平均输出功率的变化情况 可以看到，输出镜透过率为60%时，激光器输出的峰值功率最高；在50%的输出镜透过率处，单脉冲能量最大；在30%到60%的范围内，激光器输出的平均功率均处于一个较高的水平；当透过率超过60%时，激光器的平均输出功率会出现明显下降。
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user: 4. 结论 至此，我们研究了Q开关重复频率和输出镜透过率对激光器输出特性的影响，并实现了参数优化。根据上述的模拟结果可以发现，当泵浦功率较低时，降低重频和减小透过率有助于拉曼光的建立，较低的泵浦功率下就可以得到稳定的拉曼输出；但随着泵浦功率的增加，过高的腔内能量密度会影响激光器的输出进一步提高，需要在一定范围内增大脉冲重频或输出镜透过率，以减小腔内的能量密度，延缓饱和现象的出现，最终获得更高的输出功率和脉冲能量。 本文从Ho:YAG晶体的能量传输机制出发，构建了考虑自发辐射跃迁的影响的Ho:YAG/SrWO 4 主动调Q拉曼激光器的速率方程模型。通过数值求解得到了激光器瞬态运转情况，并研究了主动调Q脉冲重频和输出镜透过率对激光器输出特性的影响，实现对激光器参数的优化。对于Ho:YAG/SrWO 4 拉曼激光器，在现有的实验条件下，最佳的脉冲重频在4~7 kHz之间，最佳的输出镜透过率在50%~60%之间，所得的理论结果为后续的实验研究具有重要的指导意义。
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user: 摘要 随着农业现代化的普及，农业物联网网络规模迅速扩大，业务不断扩展，节点数量急剧增加，传统的无线通信技术和固定的频谱分配策略已经无法满足大量农业数据的实时传输，频谱紧缺问题成为制约农业物联网发展的瓶颈问题。认知无线电的出现为解决农业物联网中频谱紧缺的问题提供了有效的解决途径。它可以在不影响主用户正常通信的情况下，实现动态频谱管理，充分利用主用户暂时不使用的空闲频段，从而有效地提高频谱利用率，解决频谱紧缺的问题。本文首先阐述了农业物联网的概念，然后介绍了农业物联网中主要的无线通信技术，分析了农业物联网中的频谱紧缺问题，最后构建了认知农业物联网，提出两种认知农业物联网的具体实施构架。本文研究对农业物联网的迅速发展以及用户服务质量的提升具有重要意义。
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user: 1. 引言 农业是我国经济的基础支撑，而农业发展离不开农业现代化。近年来，随着农业现代化的迅猛发展，农业物联网得到了飞速发展 [ 1 ]。在农业物联网中，大量感知节点、终端需要将采集的农业信息传送到数据中心，以供农户、农业相关专家参考和分析 [ 2 ]。然而，随着农业物联网业务和传输数据量的爆炸式增长，利用传统的无线通信技术以及目前固定的频谱资源分配策略已经无法满足农业物联网中海量数据传输的需求，频谱匮乏成为制约农业物联网发展的瓶颈问题 [ 3 ]。认知无线电(Cognitive Radio， CR)的出现为解决频谱资源紧缺提供了有效途径，它可以在不影响主用户正常通信情况下，通过频谱感知、动态频谱分配以及频谱共享，实现动态频谱分配和管理，从而有效的提高频谱利用率，满足通信要求 [ 4 ]。认知农业物联网是将认知无线电技术引入到农业物联网中，以解决农业物联网频谱紧缺的问题。 目前现有的研究主要是关于认知物联网的研究。文献 [ 5 ] 分析了目前认知物联网的研究情况和研究趋势。文献 [ 6 ] [ 7 ] 分别将CR和Zigbee、UWB结合，通过仿真证明，在信道存在干扰的情况下，基于认知无线电的物联网能够有效的改善网络通信质量。文献 [ 8 ] 提出一种具有认知功能的物联网感知延伸层频谱共享架构，为认知物联网的发展提供了理论参考。文献 [ 9 ] 提出了认知物联网的基本定义和体系结构，并讨论了认知农业物联网中的安全问题。文献 [ 10 ] 针对认知用户传输对主用户的传输造成干扰的问题，基于干扰控制，研究了认知物联网检测时长的优化问题，提出了认知物联网检测时长的调控方案。文献 [ 11 ] 研究了基于认知物联网传感器网络中的资源分配问题以及基站位置优化问题，提出了一种基于认知无线电的物联网传感器网络中为基站分配最佳位置和最优信道的方案。文献 [ 12 ] 研究了分簇认知物联网中的感知开销问题，通过联合资源分配提高物联网的传输速率。但以上文献的研究均是关于认知物联网，而没有专门对农业认知物联网的场景进行研究。农业物联网由于地域广阔，业务种类繁多，及突发视频数据流与传统农业信息数据采集传输并存等特点，其无线传输技术及频谱需求情况与普通物联网存在差异。针对认知农业物联网的场景，文献 [ 13 ] 首次讨论了认知无线电在农业物联网中应用的必要性、可能性和合理性，给出简要的认知农业物联网系统结构，但对具体如何实施没有给出具体的方案。文献 [ 14 ] 讨论了认知农业物联网的频谱感知问题，提出一种基于遗传算法的并行合作频谱感知方法。文献 [ 15 ] 将认知无线电技术与农业物联网结合，提出了具有认知功能的农业物联网网络结构，但文献 [ 14 ] [ 15 ] 均没给出认知农业物联网中认知无线电功能实施的具体方案及位置。综上所述，目前国内外对认知农业物联网的研究仍然较少，对认知农业物联网体系架构方面的研究，仅仅是提出对于认知农业物联网较笼统的方案和框架，缺少详细明确的实施方案，建立认知农业物联网的架构及实施仍需依据各种相关协议、原则，并且需要了解实际农业环境以及终端需求，对架构做进一步的详细划分，从而定义通用框架和功能网络构架、实施方案。 本文将认知无线电与农业物联网结合，考虑农业物联网环境的特殊性，本文首先阐述了农业物联网的概念，然后介绍了农业物联网中主要的无线通信技术，分析了农业物联网中的频谱紧缺问题，最后构建了认知农业物联网，提出两种认知农业物联网的具体实施构架，为解决农业物联网发展中海量数据传输及频谱资源匮乏的问题提供解决有效的方案。
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user: 2. 农业物联网 农业物联网作为物联网应用的分支之一，随着网络规模和服务类型的不断增加，已经成为物联网发展中不可或缺的部分。农业物联网核心思想是即通过各种仪器仪表实时显示或作为自动控制的参变量参与到自动控制中的物联网 [ 5 ]。在农业生产环境中，各种数据都需要进行监控和传输，农业物联网即把各种农业基础设施如温度调节器、湿度调节器、光照调节器、摄像头等接入到物联网中，以达到监控生产流程、增加农业产量、改善产品质量、提高经济效益的目的 [ 16 ]。 农业物联网的架构分为感知层、传输层和应用层 [ 17 ]，如图1所示。在感知层中主要包括各种农业传感器，如温度湿度传感器，对采集到的各种数据进行处理。在传输层主要包括各种传输技术，将感知层得到的数据进行设备间的传输。在应用层主要包括将传输的数据进行相关处理，以用来使相关人员进行分析，并应用到各种农业基础设施中。 图1. 农业物联网三层体系 2.1. 感知层 感知层是农业物联网的最底层结构。在感知层中，主要包括在农业环境中各种感知节点。这些感知节点对温湿度、光照强度、CO 2 浓度、图像等农业数据进行采集、分析和处理。由于农业环境中的信息多为连续的、模拟的，而传感器采集到的数据一般是离散的，因此在感知层需要对获取的数据进行相应的处理，如A/D等。 2.2. 传输层 传输层作为感知层、应用层连接的桥梁，主要负责将感知层采集到的农业相关数据，通过无线传输至传输基站。常用的传输技术包括建立在IEEE802.3基础上的以太网传输技术，建立在IEEE802.11基础上的WiFi传输技术，建立在IEEE802.15.1x基础上的Bluetooth传输技术，建立在IEEE802.15.4基础上的ZigBee传输技术，6LowPAN传输技术和移动通信中的多种传输技术，如：GSM、GPRS和3G技术，以及建立在IEEE802.16基础上的MiMAX传输技术等。建立在802.3基础上的以太网和建立在802.11基础上的WiFi都是基于IP的网络通信协议，而IP协议架构的分层结构也可被其他的通信协议应用，它同样也可以应用于农业物联网的架构中。 2.3. 应用层 在应用层，主要是对网络层接收的数据进行处理，将通过算法分析后得到的结果发送至不同的系统，便于终端用户的操作和使用，包括农业生产、管理、经营等活动，如：农作物监控、农产品加工、溯源管理、物流管理、病虫害检测等系统，以提高农作物产量、降低农业生产成本。
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user: 3. 农业物联网中的无线通信技术 农业物联网中由于地域广、节点分散等特点，使得有线传输技术易受地域和人为的限制，因此农业物联网主要采用无线传输方式。虽然无线传输在稳定性、抗干扰性方面没有有线传输方式的性能好，但其凭借接入方式的多样化，组网、维护、应用的便捷性，可拓展性强以及成本低廉等优点，逐渐发展并日益成熟，已成为农业物联网中主要的传输方式。当前农业物联网可用的无线通信技术主要有：ZigBee、Bluetooth、RFID、WiFi、3G/4G/5G、LTE/LTE-A等，具体如表1所示： Table 1 Wireless communication technologies in agricultural Internet of Thing 通信技术 ZigBee Bluetooth WiFi Rfid UWB NFC GPRS/3G/4G Wimax 频段 868 MHZ /915 MHZ /2.4 GHZ 2.4 GHZ 2，4 GHZ - 3.1~10.6 GHZ 13.56 MHZ 865MHZ /2.4GHZ 2~66 MHZ 传输速率 1 Mbps 11~54 Mbps 1 Kbps 53.3~480 Mbps 424 Kps 424 Kpbs 50~100 kbps/ 200 kps /0.1~1 Gbps 70 Mbps 功耗 低 中 高 低 高 低 中 高 传输距离 0~20 m 0~10 m 0~100 m 1 m 0~10 m 0~20 m GSM覆盖区 ≤50 km 表1. 农业物联网中的无线通信技术 1) ee：它具备低功耗、短时延、低成本、大容量等优点。它的传输范围一般小于100 m，工作时间相对较短，且不传输时可以处在休眠期。在一个ZigBee网络中至多可以包含255个网络节点，若通过网络协调器，则此网络最多可含有多于64，000个网络节点 [ 18 ]。所以，ZigBee在农业物联网中应用最广泛。 2) WiFi：它可以提供20~100 m的良好通信范围，覆盖面积相对大，数据传输速率快，在ISM频带的2.4 GHz频率处的传输速率为2~54 Mbps。 3) Bluetooth：具备低功耗、低成本、高安全性的优点，是一种在10 m以内的短距离传输技术，采用电池供电。Bluetooth的标准定义使用ISM中的2.4 GHz频率的个人区域网络通信，传输速率的范围为1~24 Mbps。 4) RFID：RFID分为低频(Low Frequency， LF)、高频(High Frequency， HF)、超高频(Ultra High Frequency， UHF)。主要工作频段为13.56 MHz、800/900 MHz、2.45 GHz。已在农业的生产、监控、跟踪等方面已广泛使用。 5) GPRS/3G/4G/5G：GPRS在2G系统中可达到50~100 kbps的数据传输速率。它缓解了无线设备适用范围的局限性，在GSM覆盖的任意两个设备之间都可以通信，它更适合在农业环境中的定期监测，而3G、4G、5G的应用可以提供更高的数据传输速率，应用会更加广泛 [ 19 ]。 6) WiMAX：是指全球微波接入互操作性(Worldwide Inter operability for Microwave Access)，数据传输速率为0.4~1 Gbps，最远传输距离为50 km，移动WiMAX的数据传输速率可在50~100 Mbps [ 20 ]。此外，支持远程、高速通信，如农业系统远程监控、诊断等。
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user: 4. 农业物联网的频谱紧缺问题 随着农业物联网的迅猛发展，数据通信需求急剧增加。农业物联网业务的多样化以及海量设备的连接和通信，使得节点数量和通信业务激增，这对农业物联网中的无线通信技术提出了前所未有的挑战 [ 21 ]。而如何能够保证大量农业数据传输的实时性和准确性，也成为农业物联网未来发展中亟待解决的问题 [ 22 ]。 首先，在实际的农业环境中，由于需要传输各类农业数据，如环境参数、作物生长态势、动物行为等，对用户终端、传输速率、信道带宽及延时的需求均不相同，数目庞大的终端设备的连接和多种数据的传输均需要大量的频谱资源支持。 其次，农业物联网业务流量呈现多样化特性和突发性，其中既有小流量的数据采集业务，也包含大量如远程视频监控等占用高带宽的应用。考虑到农业物联网业务的突发特性，如果大量高带宽应用同时接入网络，其对频谱资源的需求也是现阶段无线接入技术无法承载的。 此外，如第2节所述，目前农业物联网所采用的主流无线通信技术，例如Zigbee、Bluetooth等，大多没有分配固定独享的已授权频段，而是竞争使用2.4 GHz的ISM (Industrial Scientific Medical)公用频段，而该段频谱业务众多，需不同网络和用户竞争使用，这会导致在有限的频谱资源上造成拥挤和碰撞，因此无法满足农业物联网巨大的频谱需求 [ 23 ]。而对于已授权的频谱，根据美国联邦通信委员会FCC (Federal Communications Commission)的调查显示，目前的已授权频谱资源只有15%~85%的利用率，造成极大的浪费。认知无线电技术的出现，为如何充分这些利用空闲的频谱资源，以解决农业物联网频谱紧缺的问题提供了一种有效的途径。
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user: 5. 认知农业物联网 认知无线电由Joseph Mitola博士于1999年提出，其核心特征是具有对周围的无线环境变化的感知能力、学习能力、自适应能力、可重配置能力等，以实现任何时间，任何地点的高可靠性通信以及对网络环境有限的无线频谱资源进行高效利用 [ 24 ]。认知无线电通过频谱感知发现授权用户的空闲频谱资源，在不影响授权用户正常通信的前提下，充分利用授权用户不使用的空闲频谱，达到充分利用频谱资源，以满足通信需求的目的。其关键技术包括频谱感知、频谱分配和频谱共享等。 认知农业物联网即将认知技术融入农业物联网中，首先通过频谱感知技术发现空闲的可用资源，再利用频谱分配技术分配和充分利用这些频谱资源，从而扩展农业物联网的可用频谱，解决其频谱资源紧缺的问题，满足用户通信需求。
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user: 6. 认知农业物联网的实施构架 本文根据农业物联网的特点和结构，根据认知无线电与农业物联网结合的层结构不同，提出两种具体的农业物联网实施构架，以解决农业物联网的频谱紧缺问题。 6.1. 实施构架一 第一种实施构架是将认知无线电技术的实施放在农业物联网中的传输层进行。具体实施构架如图2所示。认知无线电基站设立在农业物联网的汇聚基站中，或单独设立认知无线电基站(简称认知基站)，与农业物联网的汇聚基站相连。各认知用户通过频谱感知，感知授权用户的频谱空闲情况，将感知结果发送到认知基站，由认知基站对各认知用户感知的结果进行融合，并进行最终判决。最后，认知基站将空闲频谱情况发送给农业物联网的汇聚基站。汇聚基站根据可用的频谱资源和各物联网节点的通信需求，合理分配频谱，达到充分利用频谱，满足农业物联网通信需求的目的。 图2. 认知农业物联网实施架构一 在这种实施构架中，农业物联网的各节点不承担频谱感知的任务，认知无线电基站及认知用户独立于农业物联网的感知节点外，对传统的农业物联网改变较小，仅需额外构建认知基站或在汇聚基站中增加认知无线电功能。因此，易于在现有的农业物联网上进行升级，适用于目前已构建的农业物联网。 6.2. 实施构架二 第二种实施构架是将认知无线电技术与农业物联网中的感知层进行结合，即从终端感知设备的角度出发。具体实施构架如图3所示。在该方案中，需要为农业物联网中的感知节点配备认知无线电功能，使物联网节点能够动态的感知周围频谱的使用情况，并将感知结果汇报给汇聚基站。汇聚基站同样配备认知无线电功能，它将各节点感知的结果进行汇总并进行决策，得到最终的频谱可用情况，然后，再结合节点的通信需求，地理位置，以及所在处的频谱情况，合理地动态地分配可用频谱资源，以满足通信需求。 图3. 认知农业物联网实施架构二 具有认知无线电功能的农业物联网设备结构如图4所示。它包括数据采集块、数据处理模块、无线通信模块、认知无线电模块和电源模块。其中无线数据采集块、数据处理模块、无线通信模块与传统的农业物联网节点类似，认知无线模块中包括频谱感知、频谱分析和频谱决策部分。其中，在认知物联网感知节点中，仅包含频谱感知模块，而在汇聚中心中包含频谱分析和频谱决策模块，以进行频谱的分析和最后决策。 图4. 具有认知功能的认知农业物联网设备结构 在这种实施构架中，农业物联网的各节点需要承担频谱感知的任务，因此需要对农业物联网节点进行升级，使其配备频谱感知功能，这在一定程度上也增加了节点的成本和能耗。但优点是无需增加额外的认知节点进行频谱感知，而且感知的频谱使用情况为所在节点处的频谱使用情况，因此在后续的频谱分配中能够获得更优的频谱分配方案。由于该方案需要采用配备认知功能的物联网节点和汇聚基站，因此，该方案适用于新构建的农业物联网，以及对物联网节点成本有一定宽裕度的场景。
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user: 7. 结论 本文针对由农业物联网网络规模、业务和通信需求迅速增长导致频谱资源紧缺的瓶颈问题，首先阐述了农业物联网的概念和结构，然后介绍了农业物联网中主要的无线通信技术，分析了农业物联网中的频谱紧缺问题，最后将认知无线电和农业物联网相结合，构建了认知农业物联网，并提出两种认知农业物联网的具体实施构架，使农业物联网能够感知并充分利用空闲的频谱资源，解决农业物联网发展中频谱资源紧缺的瓶颈问题。其研究成果对农业物联网的迅速发展以及用户服务质量的提升具有重要意义。
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user: 摘要 目的：观察慢性乙型肝炎病毒(hepatitis B virus， HBV)感染自然史不同阶段血清天冬氨酸转氨酶和血小板比率指数(APRI)、肝纤维化4因子指数(FIB-4)、红细胞体积分布宽度–血小板比值(RPR)和γ-谷氨酰转肽酶–血小板比值(GPR)的变化，研究其在慢性HBV感染诊断中的意义。方法收集：2018年~2020年青岛大学附属医院、青岛传染病医院确诊的未经抗病毒治疗的慢性HBV感染肝炎患者292例及肝硬化患者88例。根据《慢性乙型肝炎防治指南》中HBV感染的自然史划分标准将慢性HBV感染肝炎患者分为4组：免疫耐受期、免疫清除期、免疫控制期和再活动期。患者均行血常规、生化学、病毒学及影像学检查，计算APRI、FIB-4、GPR和RPR指数，对APRI、FIB-4、GPR和RPR四种无创诊断模型与慢性HBV感染疾病进展的相关性检验进行Spearman相关分析，采用受试者工作曲线(ROC曲线))评估APRI、FIB-4、GPR和RPR指数对慢性HBV感染病程的诊断价值。结果：APRI、FIB-4、GPR、RPR指数与HBV感染疾病进程呈正相关，相关系数分别是0.306、0.433、0.133、0.439，P均 < 0.05。其中APRI在诊断免疫清除期及再活动期时的曲线下面积最高，ARROC分别为0.939、0.956。在诊断肝硬化时FIB-4的曲线下面积高于APRI，AUROC分别为0.817。结论：APRI和FIB-4对慢性HBV感染者病程分期具有较好的诊断价值，APRI值及FIB-4可作为无创性评估HBV感染疾病进展的优选指标，但不能代替肝活检检查。
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user: 1. 引言 慢性乙型病毒性肝炎(Chronic hepatitis B， CHB)是我国发病率较高的传染性疾病，主要通过血液、母婴及性传播，随着病程的发展，患者肝细胞出现一定程度的损伤，从肝纤维化逐渐向前发展，最终导致肝硬化甚至肝癌的发生，对生命安全构成严重威胁 [ 1 ]。乙型肝炎病毒(hepatitis B virus， HBV)是一种嗜肝性DNA病毒，慢性HBV感染者的自然病程可有免疫耐受期、免疫清除期、免疫控制期及再活动期四个阶段。有相当一部分病人可能会出现转氨酶升高的情况，但是有时并不能明确患者肝功异常是否是由HBV病毒感染导致宿主免疫激活而产生，因此如果此时抗病毒治疗可能会造成后续很多问题，如抗病毒药的副作用及停药时间等。目前，决定抗病毒治疗最有效的依据就是根据肝脏所处的炎症及肝纤维化程度，而评估肝脏炎症及肝纤维化的金标准是肝组织病理学检查。但是，肝活检容易出现抽样错误以及观察者之间和观察者之间存在较大差异，从而导致纤维化分期过高或分期不足；此外，该过程为有创性检查，还具有较高的并发症，包括感染，大出血和胆汁泄漏，甚至导致死亡 [ 2 ]。因此，需要非侵入性方法来准确地诊断疾病所处的时期，特别是在决定开始抗病毒治疗时。评估慢性肝病纤维化程度不仅能评估患者病情，而且对是否启动抗病毒治疗至关重要。目前多数研究致力于无创检查评估肝脏纤维化的指标，包括实验室指标的评分模型以及基于影像学检查的肝脏弹性成像等多种无创检测手段 [ 3 ]。APRI、FIB-4、GPR、RPR近年来作为用来评价肝纤维化程度的指标，很少有研究其在慢性乙型病毒性肝炎四期中的变化，因此，本研究旨在探讨慢性HBV感染者自然史不同阶段患者APRI、FIB-4、GPR、RPR的变化，分析各期患者APRI、FIB-4、RPR、GPR与病情进展的相关性，研究其在慢性HBV感染诊断中的意义，为慢性HBV感染者的疾病进展评估提供更多依据。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 研究对象 收集2018年~2020年青岛大学附属医院、青岛传染病医院确诊的慢性HBV感染患者380例，根据《慢性乙型肝炎防治指南2019版》 [ 1 ] 中HBV感染的自然史划分标准分为5组：免疫耐受期44例，免疫清除期109例，免疫控制期38例，再活动期66例，肝硬化组88例。纳入标准：所有患者均符合《慢性乙肝防治指南2019版》中的相关诊断标准。患者HBsAg感染超过6个月，免疫耐受期：HBsAg和HBeAg阳性，HBVDNA > 2 × 10 7 (IU/ml)，ALT正常，肝脏病理学无明显炎症坏死和纤维化；免疫清除期：HBsAg和HBeAg阳性，HBVDNA > 2 × 10 4 (IU/ml)，ALT持续或反复升高，肝脏病理学有明显炎症坏死和(或纤维化)；免疫控制期：HBsAg阳性，HBeAg阴性，HBVDNA < 2000 (IU/ml)，ALT正常，肝脏病理学无或仅有轻度炎症，可有不同程度的纤维化；再活动期：HBsAg阳性，HBeAg阴性，HBVDNA ≥ 2000 (IU/ml)，ALT持续或反复升高，肝脏病理学有明显的炎症坏死和(或)纤维化。乙型肝炎肝硬化：超声、CT等影像学检查符合肝硬化表现。所有患者未经过任何抗病毒治疗。排除标准：存在甲、丙、丁、戊等及其他肝炎病毒的感染，或有自身免疫性肝病、药物性肝炎、酒精性肝炎、非酒精性脂肪性肝病、肝癌等其他原因导致的肝脏损伤。患者临床资料均经患者同意，签署知情同意书。 2.2. 仪器与方法 采用OPUS全自动生化分析仪检测谷丙转氨酶、谷草转氨酶等生化指标。采用全自动血常规分析仪检测血小板计数、红细胞体积分布宽度。病毒学标志物(包括HBsAg，HBsAb，HBeAg，HBeAb及HBcAb)用ELISA方法测定。 2.3. 主要检测指标 所有患者均检测血常规、肝功能、乙肝五项定量、HBVDNA及影像学检查。记录血小板计数、天冬氨酸转氨酶(aspartate aminotransferase， AST)、丙氨酸转氨(alanine aminotransferase， ALT)、γ-谷氨酰转肽酶(γ-glutamyl transpeptidase， GGT)，红细胞分布宽度(red cell volume distribution width)，计算GPR、APRI、FIB-4及RPR。计算公式：GPR = GGT (U/L)/血小板计数(×10 9 /L)，APRI = AST (U/L)/血小板计数(×10 9 /L)，FIB-4 = [年龄(岁) × AST (U/L)]/[血小板计数(×10 9 /L) × ALT (U/L) 1/2 ]，RPR = RDW/血小板计数 [ 4 ]。 2.4. 统计学方法 采用SPSS 26.0统计软件进行数据分析，计量资料符合正态分布的数据用均数 ± 标准差(x ± s)表示，不符合正态分布的数据以中位数和四分位数间[M (P25~P75)]，连续计量资料符合正态分布且方差齐者，采用独立样本T检验，非正态分布采用非参数检验(Mann-Whitney U检验)。P < 0.05为差异有统计学意义。APRI、FIB-4、RPR及GPR指数与慢性HBV感染疾病进展之间的相关性采用Spearman检验。绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic， ROC)曲线评价各指标诊断疾病进展的价值，曲线下面积(area under curve， AUC) ≥ 0.700提示诊断价值较高，P < 0.05为差异有统计学意义。
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user: 4. 讨论 慢性HBV感染仍然是全球性的公共卫生问题，目前全世界感染乙型肝炎病毒的人数达到了2.9亿人 [ 5 ]，如果不能及时的治疗，则有20%的CHB感染者会死于肝硬化、肝衰竭甚至肝细胞癌 [ 6 ]。慢性乙型病毒性感染后，分为免疫耐受期、免疫清除期、免疫控制期及再活动期。HBV感染后的自然病程十分复杂，与病毒量、宿主免疫条件及环境都存在一定关系。慢性HBV感染自然史是肝脏炎症及纤维化程度进行性加重的过程，尽管在免疫耐受期及免疫控制期，机体免疫与HBV病毒能够“和谐相处”，肝脏病理无明显疾病进展，但是一旦宿主免疫激活，不论是免疫清除期时宿主免疫过强对HBV病毒的清除，或是宿主免疫过弱造成HBV病毒造成大量复制，最终结果都是肝脏持续出现炎症，肝组织学检查有明显的炎症坏死和(或)纤维化，最终导致肝硬化甚至肝癌的发生。尽管有研究表明长时间的抗病毒治疗在一定程度上能够组织病理学得到改善甚至逆转肝纤维化 [ 7 ] [ 8 ]，但是随着肝纤维化程度的进展，如果没有得到及时的治疗，恐怕难以达到肝纤维化的逆转 [ 9 ]。因此，准确判断肝脏纤维化是有效管理CHB患者的关键，对于疾病的进展尤为重要。目前肝组织病理学检查仍然是评估肝脏组织病理状态、诊断肝纤维化的金标准 [ 10 ]，但是由于其为有创检查，存在出血、感染等并发症及可操作性差等原因 [ 11 ]，不能广泛应用于评估及动态监测肝纤维化进展。因此无创诊断肝纤维化越来越被临床大夫所接受。有研究指出，APRI和 FIB-4是诊断慢性乙型肝炎患者显著纤维化和肝硬化的合适诊断模型 [ 12 ]，2019年《慢性乙型肝炎防治指南》 [ 4 ] 中也指出二者可以作为评估肝纤维化的一种无创诊断。RPR在诊断慢性乙型肝炎尤其是显著肝纤维化及肝硬化期具有一定的诊断效能 [ 13 ]。有研究表示在中国人群中GPR模型对预测CHB患者肝纤维化的诊断价值要优于APRI和FIB-4模型，并随着肝纤维化程度诊断效能越高 [ 14 ]，Lemoine [ 15 ] 等创立的GPR模型对预测评估西非地区CHB患者显著肝纤维化的诊断价值要优于APRI和FIB-4模型，而在法国对明显肝纤维化的诊断价值却与APRI、FIB-4模型相当。APRI、FIB-4、RPR、GPR是基于血清学指标的肝纤维化评估模型，具有经济简便的特点，在临床上也得到了应用，尤其是在卫生资源不足的地区，可以作为肝纤维化的筛查指标。本研究结果显示APRI、FIB-4在免疫清除期及再活动期明显高于免疫耐受期与免疫抑制期，表明随着机体免疫系统的激活，HBV病毒在肝脏内活动，造成机体各种免疫细胞、细胞因子、介质等的参与，造成肝细胞的损伤，肝脏炎症活动度增加，并且肝脏炎症程度与肝纤维化程度存在一定的相关性 [ 16 ]，表明免疫清除期、再活动期的肝纤维化程度明显高于免疫抑制期及免疫耐受期，这与廖等 [ 17 ] 基于肝活检的结果一致。有研究表明RPR在显著纤维化及肝硬化期能够表现出一定的诊断价值 [ 13 ]，与本研究中RPR结果所示的肝炎四期肝纤维化程度未见明显差异，而肝硬化期的肝纤维化程度明显高于慢性乙型病毒性肝炎期的纤维化程度一致。APRI、GPR在肝硬化期高于免疫清除期，但免疫清除期与肝硬化期未见明显差异，可能一部分处于免疫清除期的慢性HBV感染的肝脏纤维化程度较重，已达到显著肝纤维化甚至肝硬化的阶段，有研究显示慢性乙型病毒性肝炎期存在相当一部分患者已达到F2期及以上，这与本研究结果类似。本研究显示，APRI、FIB-4、GPR、RPR指数与慢性HBV感染疾病进展均呈正相关，表明其与HBV感染的疾病进展具有相关性。其中FIB-4、APRI的相关系数相对较高，又以FIB-4的相关系数最高，但其相关系数均小于0.5，与疾病进展呈弱相关。本研究中，APRI、FIB-4在预测免疫清除期时的AUROC数值达到了0.7以上，APRI甚至达到了0.9以上，明显高于FIB-4，且其灵敏度及特异度均比FIB-4高很多，表明APRI与免疫耐受期具有较高的相关性，对免疫清除期具有较高的诊断效能，诊断价值较FIB-4、GPR高。同样APRI在诊断再活动期时表现出了极高的诊断价值，而在诊断肝硬化期时，APRI的诊断效能明显低于免疫耐受期及免疫清除期，敏感度仅有65.1%，表明APRI在肝纤维化程度较低时更能表现出诊断价值，在预测肝脏炎症活动时的肝纤维化程度更敏感，而对肝硬化的诊断效能与肝炎期相比相对较弱。在诊断肝硬化期时，APRI、FIB-4、GPR、RPR的AUROC数值均在0.7以上，均表现出较好的诊断效能。相比于APRI、GPR、RPR，FIB-4具有更高的诊断价值。FIB-4以1.411为截点，其灵敏度为83.1%，比另外三者均高，说明FIB-4诊断肝硬化期的误诊率低，但其诊断肝硬化期的特异度要低于另外三者，说明若FIB-41.411为截点判断肝硬化期，还是存在33%的患者存在漏诊。 综上所述，无创肝纤维化指标在CHB感染不同阶段的诊断具有较高的诊断价值，其中APRI在诊断肝脏炎症活动具有较高的灵敏度和特异度，FIB-4可对肝硬化有一定的诊断价值，虽然不能代替肝活检，但是对于疾病的初步诊断还是具有一定借鉴意义。
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user: 摘要 目的：探讨家庭协作护理模式在促进瓣膜替换术后血肌酐恢复中的作用。方法：将2018年10月2019年12月的48例瓣膜替换术后当天血肌酐异常患者，采用随机单盲法分为对照组和观察组各24例，对照组采取常规护理，观察组采取家庭协作模式护理，比较两组术后血肌酐变化。结果：观察组较对照组的血肌酐值在术后7天、14天有明显差异(P < 0.05)。结论：家庭协作护理模式能降低瓣膜替换术后患者异常的血肌酐值，提示家庭协作护理模式能促进瓣膜替换术后的康复。
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user: 1. 引言 在瓣膜外科的术后护理中，经常出现一些矛盾焦点，一方面患者和家属因为专业知识不足，加上对手术极度担心，“有劲使不出”，会出现焦虑和茫然；另一方面，责任护理组更愿意从专业技术方面处理问题，觉得家属“什么都不懂”，医患间彼此缺乏实时的沟通交流，导致“目标一致，道路不同”，诱发医患矛盾和医患纠纷，尤其在出现术后并发症时，更容易使矛盾升级；采用家庭协作护理模式试图解决此类问题，通过观察心脏术后血肌酐异常的恢复情况，探讨家庭协作护理模式在心脏术后血肌酐恢复中的作用，现报道如下：