DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 结果与讨论 4.1. 运行情况 为充分对氧化锌烟尘中有价金属进行综合回收，采用还原-精馏工艺制备高附加值的超细锌粉，氧化锌在电炉1000℃~1200℃温度下还原挥发后，经冷却直接进入熔锌炉保温，温度设为500℃，去除锌浮渣后的锌液转入铅塔，在1100℃~1200℃温度下高温挥发，锌完全蒸发为蒸气，经过多次冷凝后冷却形成超细锌粉；铅塔出口得到富集的高铅锌。氧化锌烟尘与焦炭的配比约为10:1，混合物料在整套设备的停留时间约为6 h，工艺运行期间，熔锌炉、铅塔运行稳定、温度正常，锌回收率高。 4.2. 超细锌粉回收效果 在中试运行期间超细锌粉的含量以及直收率见表5，所得超细锌粉的纯度维持在99.991%，而其直收率高达在93.199%。工艺回收效果显著，工艺条件稳定，能够实现氧化锌的资源化利用。 Table 5 Content and direct yield of superfine zinc powde 序号 锌含量(%) 直收率(%) 1 99.986 93.197 2 99.993 93.202 3 99.994 92.198 平均值 99.991 93.199 表5. 超细锌粉的含量及其直收率 4.3. 副产物成分分析 高温条件下，有价金属铅、锌在挥发过程中会损耗部分金属，随电炉焙烧进入到水淬渣。熔锌炉保温时，杂质元素随锌浮渣排出，同时带走大量的金属锌；铅塔在1100℃左右温度时，已经过提纯的锌挥发为蒸气，金属铅随高铅锌从塔底排出。分别对产生的锌浮渣、高铅锌和水淬渣进行成分分析，结果如表6所示。 Table 6 The component of the water-quenched sla 副产物 Zn Pb Fe Al Si Ca Mg S 锌浮渣 41.50 1.19 2.40 / / / / 0.23 高铅锌 21.50 54.19 1.03 / / / / / 水淬渣 0.20 0.04 24.82 2.19 6.40 8.43 1.40 1.40 表6. 副产物成分分析(%) 4.4. 产品表征 4.4.1. 高纯锌粉粒径分析 本研究获得产品超细锌粉的粒度分布见图2。不同粒径的产品数量与其粒度的对数函数成正态分布，超细锌粉的粒径介于2~20 μm，其中粒径为8 μm的锌粉累积分布高达14%。本产品粒径大小均匀，说明控制条件精准。 4.4.2. SEM分析 超细锌粉分别在1000倍和5000倍电镜下的微观形貌见图3。 图2. 超细锌粉粒径分布图 图3. 超细锌粉的扫描电镜图 由图3可以看出，超细锌粉粒径分布比较均匀、颗粒大小相近、呈球形、表面杂质较少，而表面出现杂质的球形锌粉形状不规则。分析猜测，超细锌粉在冷凝成型时，其形状易受到杂质的影响，锌粉的形貌可能直接与其纯度存在联系。
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user: 5. 物料衡算 5.1. 总物料平衡 本研究采用低品位氧化锌烟尘作为原料、焦炭为还原剂、石灰为助剂，还原–蒸馏法工艺处理后产出产品超细锌粉和副产物锌浮渣、高铅锌和水淬渣，并折算出烟气及其他损失。工艺的总物料平衡见表7。 Table 7 The total material balanc 物料投入 物料产出 项目 物料量(t) 比例 项目 物料量(t) 比例 氧化锌烟尘 1000 85.03% 超细锌粉 302 25.60% 焦炭 120 10.17% 水淬渣 574 48.64% 石灰 60 5.08% 锌浮渣 42 3.56% 高铅锌 16 1.35% 烟气及其他损失 246 20.85% 合计 1180 100% 合计 1180 100% 表7. 总物料平衡 5.2. 元素平衡 低品位氧化锌烟尘制备超细锌粉工艺的锌、铅元素平衡分析见表8。 Table 8 Element balance of zinc and lea 项目 锌 铅 金属量(t) 比例(%) 金属量(t) 比例(%) 物料投入 氧化锌烟尘 324 100 9.40 100 合计 324 100 9.40 100 物料产出 超细锌粉 301.97 93.20 0 0 水淬渣 1.15 0.35 0.23 2.45 锌浮渣 17.43 5.38 0.50 5.32 高铅锌 3.45 1.06 8.67 92.23 合计 141.7 100 9.34 100 表8. 锌、铅元素平衡 从表8可以看出，高温挥发后的锌主要进入主产品超细锌粉中，其比例高达93.20%。水淬渣中的金属锌量很低，仅为总锌量的0.35%。工艺处理过程的铅元素主要富集于高铅锌中，其占比为92.32%，锌浮渣中铅的比例达5.32%，水淬渣固化的金属铅是总铅的2.45%。元素平衡计算结果表明，该工艺能够实现有价金属铅、锌的高效回收。
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user: 6. 结论 1) 利用低品位氧化锌烟尘还原–精馏制备超细锌粉，产品纯度高达99.991%，锌直收率为93.199%，表明还原–精馏工艺处理氧化锌烟尘制备超细锌粉是可行的。 2) 元素平衡结果表明，锌主要富集于产品超细锌粉中，铅元素主要富集于高铅锌中，其占比为92.32%。 3) 超细锌粉的制备工艺流程简单、操作简便，有价金属回收效果显著，能够为氧化锌烟尘高附加资源化利用提供参考。
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user: 摘要 随机森林算法作为经典的分类算法，应用广泛，分类的准确度高。但在分类的过程之中，各个决策树的分类性能和两两决策树之间的差异性是影响最终分类效果的两个重要因素，当部分决策树有相似的错误分类情况，在最终利用决策树的结果进行投票时，将降低模型最终的分类效果。针对该问题，本文将误差矩阵引入分类树的相似性度量当中。该方法考虑了不同类别的树的数量、分类正确错误的情况，以便选出相似度弱的决策树，然后，剔除分类能力差的决策树，最终选择出分类能力强的分类器集合。实验结果显示，本文提出的方法在3类数据集中，平均分类正确率高于原算法，且稳定性更高。
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user: 1. 引言 随着无人机电力线路巡检的发展，无人机拍摄了大量的图像信息，数据将增长非常快，目前已经发展到了几个PB的海量数据。为了便于处理数据，各种分类算法层出不穷。其中，随机森林算法是以分类集成思想为基础的回归模型。该算法被应用于气象分析 [ 1 ]、医学 [ 2 ]、大数据推荐 [ 3 ] 等。由于随机森林良好的分类能力，也被用来进行数据的处理，并应用于分布式当中 [ 4 ] - [ 9 ]。该算法被进行多次改进。如通过将新的理论引入随机森林，得到算法效果的提升。文献 [ 10 ] [ 11 ] 将随机森林算法与Hough Transform相结合，应用于目标检测，效果较好。文献 [ 12 ] 把survival forests与随机森林相结合，提升了算法的性能。谢晓东 [ 13 ] 等利用梯度提升算法森林模型进行了改进，提高了模型的分类准确性。魏正涛 [ 14 ] 通过对抽样结果增加约束条件来改进重抽样方法，加强了算法的分算类能力。王诚 [ 15 ] 等对随机森林算法中存在的面对特征纬度高且不平衡的数据时，算法性能低下的问题提出了改进的算法。该算法先对数据集的特征按照正负类分类能力赋予不同的权值，然后删除冗余的低权值的特征值，得到性能良好的特征子集构造随机森林。文献 [ 16 ] 使用聚类的方法，将效果良好的分类器进行聚合；文献 [ 17 ] 将基分类器进行划分，选择出效果良好的分类器。通过筛选出来的决策树进行最终的投票过程中，如果各个决策树的相似性过高，决策树的种类过于单一，那么最终的分类效果会变差。同时，现有的决策树选择策略带来的计算量比较复杂，分类效果欠佳。为了解决该问题，本文将误差矩阵引入随机森林算法中，删选出种类更多的决策树，提升了随机森林算法的分类能力。
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user: 2. 集成学习 集成分类器的差异性度量 集成学习，即集成分类器，指的是通过构建若干分类器，然后用某种方法将这些分类器的分类结果结合起来进行学习，完成任务。 集成分类器有两种方式进行分类。第一种是选择不具有强依赖关系的分类器进行学习，该方法将分类器进行综合和分析较为困难。第二种是选择有依赖关系的分类器进行学习，对于大多数分类方法都倾向于该方法。对于总的分类器的错误率和单分类器错误率之间的关系 [ 18 ]，如公式(1)所示。 E t o t a l = E b a y + 1 + ρ ( N − 1 ) N E e a c h (1) 其中， E t o t a l 及 E e a c h 分别代表总的错误率和单分类器的错误率， ρ 表示单分类器的错误相关性，N是总分类器的规模， E b a y 是基于已知分布和Bayes规律的分类错误率。 对于差异性的度量有两种方法。第一种是非成对差异性度量，即直接计算集成系统的差异性值。第二种是成对差异性度量，通过计算每一对分类器的差异性值，然后用平均值衡量总的差异值。常用的方式 [ 19 ] [ 20 ] 有分歧度量，双误度量、评判间一致度 [ 21 ] 等。本文采用的就是第二种方法。
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user: 3. 随机森林算法 随机森林算法具体的步骤如下所示。 1) 从训练集中采用bootstrap法，即自助抽样法，有放回地抽取若干样本，作为一个训练子集。 2) 对于训练子集，从特征集中无放回地随机抽取若干特征，作为决策树的每个节点的分裂的依据。 3) 重复步骤1)和步骤2)，得到若干训练子集，并生产若干决策树，将决策树组合起来，形成随机森林。 4) 将测试集的样本输入随机森林中，让每个决策树对样本进行决策，得到结果后，采用投票方法对结果投票，得到样本的分类结果。 5) 重复步骤4)，直到测试集分类完成。
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user: 4. 随机森林模型选择 4.1. 本文提出的模型选择方法 本文提出一种基于误差矩阵的随机森林改进方法，主要思想在于将误差矩阵引入决策树的相似性度量方法中，以删选出合适的分类树。随机森林算法的总流程如图1所示，本文重点是利用误差矩阵对决策树就进行删选。 4.1.1. 基于误差矩阵判断分类树相似性 判断两棵分类树相似度的方法通常主要有两类，第一种是根据两棵树之间的结构的差异性来判断相似性，常用的方法是利用一些算法 [ 22 ] 直接判断结构的差异性，通常该方法的计算量较大。第二种是通过分类树的分类结果来判断相似性。如果两棵树的分类准确率相近则认为是相似的，或者两棵树对样本集进行分类时，将其分在同一类，也认为是相似的。本文采用的是第二种方法，即将分类结果中类别之间的关系进行分析，在分类树的误差矩阵上进行相似性的判别。 误差矩阵常作为分类结果的可视化工具 [ 16 ]，在监督学习中应用广泛。对于误差矩阵，每一列代表数据的预测类别，每一列的总数代表预测为该类别的样本的数目，每一行代表数据的真实归属类别。每一行的总数表示该类别的数目。 X = { x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x N } 表示N个样本数据， Y = { y 1 ， y 2 ， ⋯ ， y M } 表示M种分类的类别，通过矩阵 C N 表示N个样本数据在分类之后的结果，如公式(2)所示。 C N = [ c n 11 ⋯ c n 1 m ⋮ c n i i ⋮ c n m 1 ... c n m m ] (2) 式中 c n i j 表示样本数据X中真实类别为i的数据被分为类别j的数据的总数量。显然 c n i i 表示的是类别为i的数据被正确分类的数量。 本文使用矩阵的距离测度和向量夹角作为两棵树的相似性度量。当分类树类似时，则矩阵就相接近。同理，当矩阵距离较远，则分类树的差距就较大。 差值矩阵 D C N ( i ， j ) 是两个误差矩阵 C N ( i ) 和 C N ( j ) 之差( i ， j 代表两棵决策树)。 D C N ( i ， j ) 的大小是 M × M ，如公式(3)所示。 D C N ( i ， j ) = C N ( i ) − C N ( j ) = [ c n 11 ( i ) − c n 11 ( j ) c n 12 ( i ) − c n 12 ( j ) ⋯ c n 1 N ( i ) − c n 1 M ( j ) c n 21 ( i ) − c n 21 ( j ) c n 22 ( i ) − c n 22 ( j ) ⋯ c n 2 N ( i ) − c n 2 M ( j ) ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ c n M 1 ( i ) − c n M 1 ( j ) c n M 2 ( i ) − c n M 2 ( j ) ⋯ c n M M ( i ) − c n M M ( j ) ] (3) 当不同类别的样本的数量有较大的差距时，数量大的类别会影响到矩阵距离的计算，最终使随机森林分类器更多地趋于多值类别。因此，考虑到这个因素，本文使对差值矩阵 D C N ( i ， j ) 进行归一化处理，得到矩阵 D C N u ( i ， j ) ，其元素为 d c n ′ m n ，具体的计算如公式(4)、(5)所示。 d c n ′ m n = d c n m n m a x m (4) m a x m = m a x n ( d c n m n ) (5) 其中 m a x m 表示差值矩阵第m行的最大值。 定义规模为l的随机森林的相似性度量矩阵为 R F ， R F 的大小和树的数量有关，是 的方阵。其元素 r f i j 与归一化差值矩阵 D C N u ( i ， j ) ， i ， j = 1 ， ⋯ ， l 的关系如公式(6)所示。 r f i j = { 0 ，     ( i ≥ j ) ‖ D C N ′ i ， j ‖ F = ∑ m M ∑ n M d c n ′ m n 2 ，     ( i < j ) (6) 当 r f i j 越小，则树i与树j的相似度越高，两个分类器对样本的分类结果越接近。 图1. 随机森林选择模型 4.1.2. 基于“删劣”策略选择模型 对于常用选择策略，采用的是选优策略，即从分类器之中选择出若干代表性强的分类器。这种方法对分类器的分类效果和分类器之间的关联性都有要求，是多对多的关系，因此用该方法进行选择较为复杂 [ 23 ]。本文选择另一种方法，即删除效果不佳的分类器。从基础分类器之中将相关度高的，分类能力差的分类器删除，然后将剩下的分类器集中在一起，组成新的模型。 这种删除策略只需要应用于相关度高的分类器之间，当相关度超过所设的阈值时，就将其剔除，因而该方法计算量将大大降低计算量。同时该方法还降低了总体分类器之间的相关度，从而提升分类能力。 4.1.3. 模型选择算法描述 具体步骤如算法1所示。 算法1随机森林模型选择算法 输入：决策树相似度阈值t、分类准确度阈值 β 输出：随机森林模型RF 1：通过决策树对测试样本进行分类预测； 2：根据分类结果，为决策树创建误差矩阵 C N 3：创建相似度度量矩阵 R F ： 4：for (( i ， j = 1 to l) & ( i < j )) 利用公式(3)计算 D C N ( i ， j ) 利用公式(4)和公式(5)计算 D C N u ( i ， j ) 利用公式(6)计算 D C N u ( i ， j ) 的范数，即 R F 在该处的元素值 5：令 m i j 为 R F 中最小的非零元素 6：for ( m i j < t ) if (决策树i分类效果 < β ) 将 R F 中的树i清除 m i j = R F 中下一个最小非零元素 7：否则结束，未删除的决策树组成随机森林RF。
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user: 5. 实验与分析 5.1. 实验数据说明 本文使用的数据集是UCI机器学习数据集的部分数据，具体信息如表1所示。 Table 1 Experimental data set taken from UC UCI数据集 属性类别 特征维数 样本个数 类别个数 Iris 连续 4 150 3 Breast-cancer 离散 10 286 2 Anneal 离散连续 38 798 8 表1. 取自UCI的实验数据集 5.2. 实验结果与分析 本实验通过从10到100内，不同的十个随机森林规模，然后对原始的随机森林(RF)和基于误差矩阵的随机森林(CM-RF)的分类结果进行对比采用的指标为平均分类准确率。实验结果如图2~4示。 由实验结果看出，对于iris和anneal数据集，在初始树规模不同的情况下，基于误差矩阵的随机森林的平均分类准确率均高于传统的随机森林模型。对于glass数据集，随着随机森林在建数目的增加，传统的随机森林算法和本文提出的模型都出现了分类准确率下降的情况，但是，基于随机矩阵的森林的分类准确率下降更加缓慢，从而本文算法保持了一定的鲁棒性。因此，进一步说明本文提出的基于误差矩阵的随机森林模型的有效性。 图2. Iris数据集上Accuracy对比结果 图3. Breast-cancer数据集上Accuracy对比结果 图4. Aneal数据集上Accuracy对比结果
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user: 6. 结束语 本文提出了一种基于误差矩阵的随机森林分类模型选择方法。将误差矩阵应用于决策树的相似性度量中，通过使用矩阵的距离测度和向量夹角判断两棵树的相似性，考虑到树的数量占比问题，对矩阵每行进行归一化处理，之后结合决策树的分类性能，采用“删劣”思想完成随机森林模型的选择。由实验结果可知，该方法提高了分类的准确度。
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user: 摘要 目的：探讨肝脏恶性纤维组织细胞瘤(malignant fibrous histiocytoma， MFH)的超声诊断价值及其鉴别诊断。方法：回顾性分析1例肝脏MFH的超声表现，综合国内外相关文献，总结肝脏MFH的超声声像图表现及主要鉴别诊断要点。结果：一例肝脏MFH的超声表现为单发肝右叶囊实混合性回声团块，大小8.9 cm × 7.6 cm，形态欠规则，边界显示尚清，周边无声晕。结论：肝脏MFH临床诊断较为困难，超声声像图表现较为多样，缺乏典型特征，需结合临床及其它临床资料综合分析。临床上需与肝癌、肝囊腺瘤等其它肝脏占位性病变相鉴别。
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user: 1. 引言 恶性纤维组织细胞瘤是一种主要由成纤维组织细胞和组织细胞组成的恶性软组织肉瘤，由O’Berien和Stout在1964年最早报道和描述的 [ 1 ]。其可发生在任何年龄，以中老年常见，常发生在四肢软组织，下肢多见，发生在内脏器官少见，而原发于肝脏的MFH较为罕见 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]，1985年由Conran等报道首例肝脏MFH [ 5 ]。本文结合笔者所见1例肝脏MFH，复习相关国内外文献，总结分析肝脏MFH的主要临床表现、超声声像图表现及主要鉴别诊断，旨在提高对此病的认识和超声诊断价值。报道征得患者知情同意，经医院伦理委员会审批。
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user: 2. 临床病例资料 患者女性，83岁，已婚，因“间断腹胀、纳差3月，右上腹痛1月”入院。患者于3月前无明显诱因出现腹胀、纳差、乏力，食欲明显下降，无恶心、呕吐、腹泻，无发热、畏寒、黄疸，遂至我院消化内科住院治疗，肝脏超声所示(图1)：肝右后叶可见一囊实混合性回声团块，大小8.9 cm × 7.6 cm，边界清，形态欠规则，团块内囊性部分见密集点状回声充填，实性区域呈月牙形高回声区(范围约6.1 cm × 3.2 cm)，CDFI：团块内高回声区内可见少许血流信号，其余区域未见明显血流信号。超声提示：考虑肝内占位性病变伴囊性变或出血可能，建议增强影像学检查。腹部增强CT检查所见(图2)：肝右后叶类圆形混杂密度肿块影，大小约9.2 cm × 7.0 cm，边界欠清，内以低密度成分为主，另可见钙化、软组织及脂肪密度影，增强扫描软组织成分可见强化；提示：肝右后叶占位性病变，考虑畸胎瘤，不除外其它。患者转至外科行肿瘤切除术，术中探查见：肝右叶(S5-S7段)见大小约10 cm × 8 cm肿物，质韧，呈囊实性，包膜完整，向肝外生长，其余未触及异常包块。术后送病理检查，病检结果：1) 肉眼所见：标本大小为13.0 cm × 8.0 cm × 6.0 cm，切面为囊实性，实性瘤体区域大小为7.0 cm × 7.0 cm × 6.0 cm，切面呈灰黄色，质中，似有坏死；囊性区域大小为8.0 cm × 7.0 cm × 6.0 cm。2) 光镜所见(图3)：瘤细胞呈弥漫性分布，主要排列成束状及杂乱无序，胞浆红染，可见较多的多核巨细胞、梭形成纤维母细胞、组织细胞样细胞，有病理核分裂象。免疫组化：PCK(-)、Vim(+)、CK19(-)、Hepa(-)、CD68(+)、CD34血管(+)、Desmin(-)、Ki-67(25%+)。病理诊断：肝右后叶内软组织恶性肿瘤，结合免疫组化检查，考虑为恶性纤维组织细胞瘤并伴有囊性变。 图1. 报道病例超声所见 图2. 同一病例增强CT所见 图3. 同一病例肝脏MFH光镜下所示(100×)
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user: 3. 讨论 3.1. MFH临床表现 肝脏MFH临床表现通常无特异性，大部分病人早期无任何症状，仅少部分病人于体检时偶然发现，病程长短不一，可迁延数周至数年而不易被发现。当肿瘤较大时，肝区可触及包块，表现为腹部疼痛、腹水、纳差、消瘦、乏力、发热等症状。本例病例报道仅表现为3月前无明显诱因出现腹胀、纳差、乏力，食欲明显下降等症状和体征。 3.2. MFH的组织病理特点 关于肝脏MFH的组织来源尚无定论，目前有两种学说，一种认为起源于原始间叶细胞，另一种认为来源于组织细胞 [ 6 ] [ 7 ]。组织学上分为5种亚型：车辐状多形性型、黏液型、巨细胞型、炎症型、血管瘤型，其中以车辐状多形性型较为常见，为高度恶性，其他类型恶性程度则比较低 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]。肝脏MFH病理组织大体多表现为表面光滑，形态欠规则，可为单个巨大肿块、亦可为多结节融合状，较大瘤体内多有出血坏死灶，瘤体实质部分切面呈灰白色、灰黄色；镜下瘤细胞多形性明显，以梭形、类圆形为主，可见多核巨细胞、淋巴细胞、成纤维细胞、肌纤维母细胞及组织样细胞，有病理核分裂象，可排列呈束状、车辐状、编织状、鱼骨状及杂乱无序 [ 11 ]。肝脏MFH免疫组织化学检查：Vim(+)、CD68(+)、CD34血管(+)、a-1-AT(+)、a-1-ACT(+)和lysozyme(+) [ 11 ] [ 12 ]。 3.3. MFH的超声声像图特征 肝脏MFH超声上表现呈多样性、无明显特异性，可能与肿瘤组织成分多样性、内部结构复杂性及其内部组织发生不同程度缺血坏死有关。超声可明确MFH的位置、边界、形态、回声类型及其与周围毗邻关系及软硬度等特征。MFH可发生于肝脏任何位置，其中以肝右叶多见，左叶次之，左右叶同时受累相对较少。肿瘤以单发多见，呈浸润性生长并与周围组织分界不清，边缘模糊，仅少部分表现为边界清楚、与相邻组织分界清。部分邻近肝包膜生长并向肝表面凸出。肿块形态大多数呈不规则性、少数呈类圆形。MFH内部回声多表现为不均质实性低回声，当较大肿瘤内部发生出血、坏死时可表现为囊实混合性回声，以囊性为主时表现为囊壁厚薄不一且多伴有瘤壁结节等。超声弹性成像技术检查发现大部分肿块表现为中等硬度。肝脏超声造影及彩色多普勒血流显像可显示肿块的血流灌注及分布特征。由于肝脏MFH的内部细胞成分多样及纤维组织含量不同，其内部血流、增强类型及方式呈多样性，肿块内血流信号强弱及造影强化程度与其内血管成分含量的多少呈正比，大部分肿瘤为乏血供，仅炎症型血供稍丰富，肿瘤的实性部分及囊壁增强时可强化、坏死液化部分无强化，部分炎症型肿瘤可表现为“快进快退”的恶性肿瘤强化方式 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ]。 3.4. 鉴别诊断 肝脏MFH的超声表现不典型、缺乏特异性，应与肝癌、肝脓肿、肝囊腺瘤、肝血管瘤及肝畸胎瘤等相鉴别。 1) 肝癌(肝细胞癌、转移性肝癌、胆管细胞癌) 肝脏MFH团块周围多无声晕，而原发性肝细胞癌周围的假包膜可表现为低回声声晕。较大肝癌肿块多呈内部回声不均匀的混合回声或较高回声，部分瘤体内常可见数个结节融合呈“瘤中瘤”表现；巨块型或结节型肝癌内部血流比较丰富，部分肿瘤周围血流增多，环绕肿瘤“篮网”征表现 [ 18 ]。原发性较大肝癌与肝内多个播散的小肝癌可形成“卫星”征象，且易侵犯门静脉系统及淋巴系统，可发生门静脉癌栓，肝门淋巴结转移等。肝内胆管细胞癌除易侵犯门静脉发生癌栓外，还可见胆管不同程度扩张或癌栓形成。而肝脏MFH者不易发生上述侵犯门静脉及胆道系统表现，也不易发生淋巴结转移，主要的转移途径为浸润性生长侵犯邻近组织及发生血行转移。肝癌的肿瘤标记物AFP、CEA、CA199及CA125多呈阳性且多有肝炎、肝硬化基础病史，而肝脏MFH多无肝炎、肝硬化史，仅少数可合并肝硬化，实验室检测AFP、CEA、CA199、 CA125等肿瘤标记物则多呈阴性 [ 13 ] [ 14 ]。大部分原发性肝癌超声造影呈“快进快出”特征，肝内转移癌因原发肿瘤的组织来源不同增强类型也有所不同，但总的趋势为动脉期呈快速周边环状增强，之后造影剂快速消退，门脉及延迟相无增强 [ 13 ]。而肝脏MFH大部分表现为乏血供，仅炎症型血供稍丰富，可表现为“快进快退” [ 13 ] [ 19 ]。 2) 肝脓肿 当肝脏MFH内部发生出血坏死进而液化并伴有发热、肝区隐痛时，超声上可表现为囊实混合性回声团块及囊性为主肿块，囊壁毛糙并多伴有瘤壁结节，应与肝脓肿鉴别。肝脓肿多伴有明显的寒战高热，肝区肿大、压痛和叩痛，病程进展较快，不同时期声像图其超声图像也随之发生相应改变。脓肿前期即炎症期多表现为边界不清的不均质低回声区，脓肿形成期表现为液性无回声区，囊壁呈较厚的低回声，内壁不光滑呈“虫蚀样”改变，囊液黏稠时囊内可见随体位改变密集点状中等回声漂浮，脓腔液化不全时可呈“蜂窝状”改变，脓肿恢复期可表现为实性不均质稍高回声，囊壁回声强且厚 [ 20 ] [ 21 ]。 3) 肝囊腺瘤 肝囊腺瘤多发生于女性，围绝经期女性较多，且大部分女性病人有长期服用避孕药史。肝囊腺瘤超声上主要表现为囊壁厚薄不均、囊壁多伴有乳头状突起，囊内还可见分隔样纤细强回声，囊腔可呈单房或多房，囊内液性暗区透明清澈或黏稠 [ 22 ] [ 23 ]。 4) 肝血管瘤 体积较大血管瘤实质回声以低回声为主，边缘可见裂隙征，边缘回声较强、内部回声较低，呈浮雕状改变；而体积更大的血管瘤多为囊实混合性回声，内可出现管道样结构、边界清楚，内部结构可呈粗网格状或蜂窝状、回声强弱不均 [ 24 ]。剑突下及肋缘下较大的血管瘤经探头加压后，瘤体前后径变小，松开探头则恢复原状。而较大的肝脏MFH呈中等硬度，探头加压时体积不发生明显变化。肝血管瘤超声造影表现为呈周围向心型填充且呈“晚进晚出”趋势 [ 13 ] [ 25 ]。 5) 肝脏成熟性囊性畸胎瘤 肝脏成熟性囊性畸胎瘤超声上典型的声像图主要表现为：当囊内油脂样物质呈现密集细小均匀光点、可部分或完全填满囊腔，即星花征；当油脂样物质与粘液同时存在于一个囊腔时可见一强回声的界面，即脂液分层征；当囊腔内存在骨骼、牙齿时呈条片状强回声漂浮，后方伴有声影或声衰减，即瀑布征；当囊腔内有毛发及油脂形成球形光团时，后伴声影或声衰减，随体位改变时可见毛发移动漂浮，即面团征；当囊壁上有牙齿或骨组织强回声结节附着时，可伴有后方声影，即瘤壁结节征 [ 26 ]。本组MFH由于瘤体内存在囊性变、钙化及多种组织成分，增强CT检查误诊为畸胎瘤。 综上所述，肝脏MFH是一种罕见并具有侵袭性的恶性肿瘤，其恶性程度高，预后差。临床诊断非常困难，超声缺乏特异性表现，术前定性较为困难，目前定性诊断主要依据术后病理组织和免疫组化检查。如检查发现肝脏有较大肿块，并伴有明显的出血、坏死等征象，而血清AFP、CEA、CA199及CA125等肿瘤标记物均呈阴性，患者又无肝炎、肝硬化等病史，而同时伴有恶性肿瘤征象者，则应考虑到肝脏MFH的可能性。
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user: 摘要 利用最小二乘估计的观测向量标准化残差计算信息扩散函数值并构造权阵进行抗差估计。该方法由于事先根据标准化残差估计了残差的实际分布，从而无需任何迭代过程即可获得包含粗差信息的观测值的可靠权阵。试验结果表明：当观测向量中包含粗差时，利用信息扩散函数计算的相应观测量的权值相对较小，从而抑制了粗差的影响。与IGG方案以及拟准检定法相比，新方法仍能取得较好抗差估计结果。
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user: 1. 引言 无论是传统模拟测量还是现代数字化测量技术采集的数据，粗差都在所难免，而当平差系统含有粗差时，经典最小二乘估计由于不具备抵抗粗差的能力而使其应用受到极大限制。针对粗差处理，自上世纪60年代以来，提出了很多方法。归纳起来，这些方法大致可分为三类，第一类是均值漂移模型 [ 1 ] [ 2 ]，其思想是将观测向量看作是随机变量，当观测向量中某些观测值包含粗差时，样本均值会发生扭曲，从对结果的影响上来看，可解释为将含粗差的观测值看作是与正常观测值有相同方差和不同期望；第二类是方差膨胀模型 [ 3 ] - [ 8 ]，这类模型是将包含粗差的观测值视为与正常观测值具有相同期望和不同方差来处理，这类方法已经由最初仅能处理独立观测值发展到也能处理相关观测 [ 9 ]；第三类是我国学者欧吉坤教授提出的拟准检定法，该方法以观测值的真误差为研究对象，通过一套独特的选择拟准观测的实施办法，在附加拟准观测的真误差的范数极小的条件下，求解关于真误差的秩亏方程，根据真误差估值的分布特征来判别粗差，定位粗差，然后改正含粗的观测值 [ 10 ]，这种方法后来被证明在一定条件下与选权拟合法具有等价性 [ 11 ]。以上方法尽管从提出至今发展已经非常成熟，但它们都有一个共同特点，那就是要么经过不断重复假设检验过程，逐步定位剔除或修正含粗差观测值，要么经过选权迭代过程削弱粗差影响，而且当样本值较少或粗差占比较大时，其结果的可靠性会有所下降。为此，本文尝试将信息扩散理论引入测量平差，利用信息扩散函数计算最小二乘估计残差的实际分布，将残差向量的概率值近似为相应观测值的权，然后再次进行平差计算，试验表明，这是一种非常高效的抗差估计方法。
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user: 2. 信息扩散原理及其估计 2.1. 信息扩散原理 设母体 K 的概率密度函数为 f ( x ) ， W 为给定的来自母体 K 的样本。当由 W 不能完全精确地认识 f ( x ) 时，称 对 K 是非完备的。从概率统计的角度来看，这种不完备主要是因为样本集 W 中样本点数目太少，不足以反映 K 的全部特征。因此，可以通过增加样本数目来改善不完备程度。不难理解，当通过改善 W 使其趋于或达到可以完备描述 K 时，必定会经历一个由模糊到清晰的过程，即 W 从非完备到完备具有一种过渡趋势。当 W 非完备时，这种趋势表现在 W 的样本点上，就是每一个样本点都有发展成多个样本点的趋势，使每一个样本点都充当“周围未出现之样本点的代表” [ 12 ]。若设 的观测值为 y i ，则 W 在 y i 点提供的信息应可以被其周围点分享，而周围点分享的来自 y i 信息量的多少与其属于 y i 点周围的程度有关，显然，越靠近 y i 的点分享的信息就越多。若记 y i 点自身信息量为1，则其周围的点从 y i 获取的信息量介于0到1之间。这种 点的信息向其周围扩散的过程称为信息扩散过程，简称信息扩散。 2.2. 信息扩散估计 设 W = { w 1 ， w 2 ， w ， 3 ⋯ ， w n } 是知识样本，Y是基础论域。设 x = Φ ( y − y i ) ，则当 W 非完备时，存在函数 μ ( x ) ，使点 y i 获得的量值为1的信息可按 μ ( x ) 的量值扩散到 y j ( j ≠ i ) 上去，且扩散所得到的原始信息分布 Q ( y ) = ∑ μ [ Φ ( y − y i ) ] 能更好地反映 W 所在总体的规律。若设 μ ( x ) 为定义在 ( − ∞ ， + ∞ ) 上的一个波雷尔可测函数， Δ n > 0 为常数，则称 f ( y ) = 1 n Δ n ∑ i = 1 n μ [ Φ ( y − y i Δ n ) ] (1) 为母体概率密度函数 f ( y ) 的一个扩散估计，式中 μ ( ⋅ ) 称为扩散函数， Δ n 称为窗宽。 2.3. 信息扩散函数及窗宽确定 由(1)式知，实现母体概率密度函数 f ( y ) 的扩散估计的关键是 μ ( ⋅ ) 的具体形式难以确定，当考虑样本分布符合正态分布时，可借用分子扩散理论导出正态扩散函数为 [ 12 ]： μ ( x ) = 1 σ 2 π exp ( − x 2 2 σ 2 ) (2) 由此，将(2)式带入(1)式可得母体概率密度函数的正态扩散估计为 f ( y ) = 1 n h 2 π ∑ i = 1 n exp ( − ( y − y i ) 2 2 h 2 ) (3) 上式中 h = σ Δ n 为窗宽，一般可根据择近原则导出的以下经验公式确定 [ 12 ]： h = α ( b − a ) n − 1 (4) 其中 a = min ( y i ) ， b = max ( y i ) ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ； a是n的函数，具体随n取值变化情况参见文献 [ 12 ]。当 n ≥ 17 时，取 a = 1.420693101 ，这是因为测量中总是要求要有多余观测， n ≥ 17 一般都可以满足，若 n < 17 时，可根据样本数目，按文献 [ 12 ] 给出的相应数值取值。
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user: 3. 利用信息扩散函数计算观测值的权 由上文可知，信息扩散估计本身一般只适合于一维参数估计，且要求样本具有相同的数学期望，而测量中的参数估计几乎全是多维参数估计的情况，且常常因为观测量种类不同，数学期望既不相同也难以比较，这样就制约了信息扩散估计在测量数据处理中的应用。文献 [ 13 ] 以水准测量为例，探讨了利用一维信息扩散估计进行水准测量平差的问题，但至今对于更为普遍的多维测量平差问题仍然讨论较少。为解决这一问题，本文提出采用观测值最小二乘估计的标准化残差向量V作为扩散变量构造V的概率密度函数 f ( v ) 去代替观测值L的概率密度函数 f ( l ) ，近似估计母体概率密度函数 f ( l ) ，然后根据 f ( l ) 计算观测值l的权 p l ，据此再次进行常规最小二乘估计即可获得参数的抗差最小二乘解。具体可采用以下步骤进行： 1) 针对原始观测值，令观测权阵为单位阵(如有确切先验权阵，可采用先验权阵)建立经典高斯-马尔科夫模型，利用最小二乘估计获得观测值的标准化残差向量； 2) 利用式(2)和式(3)估计标准化残差V的概率密度函数 f ( v ) ，即 f ( v ) = 1 n h 2 π ∑ i = 1 n exp ( − ( v − v i ) 2 2 h 2 ) (5) 3) 用标准化残差的概率密度函数代替观测值概率密度函数计算观测值的权 p l ，即 p l i = f ( l i ) ∑ i = 1 n f ( l i ) = f ( v i ) ∑ i = 1 n f ( v i ) (6) 4) 利用步骤(3)中确定的权值再次进行最小二乘估计获得参数的抗差解 X ^ ，即 X ^ = ( B T P B ) − 1 B T P L (7) 式中B为高斯–马尔科夫模型的系数矩阵，L为观测向量， P = diag ( p l 1 ， p l 2 ， ⋯ ， p l n ) 。
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user: 4. 算例及分析 4.1. 算例描述及解算方案设计 本文算例来自文献 [ 14 ] 中例7~9三角网观测数据，网中共有4个已知点和2个未知点以及18个同精度角度观测值，已知数据及角度观测值见表1和表2，图1为测角网示意图。为验证本文方法的合理性及其抗差效果，现分别在第1、5、8、15和第16等5个角度观测值上依次模拟大小为−7.0″、7.0″、−5.6″、5.6″、6.8″和−6.8″的粗差，并采用如下4种方案进行平差计算： 方案1：采用模拟粗差后的18个观测值，按最小二乘进行平差处理； 方案2：采用模拟粗差后的18个观测值，按IGGIII进行平差处理； 方案3：采用模拟粗差后的18个观测值，按拟准检定法进行平差处理； 方案4：采用模拟粗差后的18个观测值，按本文方法进行平差处理。 以上各方案计算结果见表3，表3中 X ^ = [ x ^ P 1 ， y ^ P 1 ， x ^ P 2 ， y ^ P 2 ] T 为未知点P 1 和P 2 的坐标改正数， ‖ Δ X ^ ‖ = ‖ X ^ − X 真 ‖ 为各方案参数估值与参数真值(本文参数真值取文献 [ 14 ] 中不含粗差的正常最小二乘估计结果)差值的范数，可作为度衡量各方案参数估计的优劣指标。 Table 1 Starting dat 点名 坐标(m) 边长 坐标方位角 X Y ′ ″ A 9684.28 43，836.82 B 10，649.55 31，996.50 11，879.60 2，743，938.4 C 19，063.66 37，818.86 10，232.16 344，056.3 D 17，814.63 12，168.60 955，329.1 A 10，156.11 2，164，906.5 表1. 起算数据 图1. 测角控制网示意图 Table 2 Angle observatio 角度编号 观测值 角度编号 观测值 角度编号 观测值 °′″ °′″ °′″ 1 1，261，424.1 7 220，243.0 13 463，856.4 2 233，946.9 8 1，300，314.2 14 663，454.7 3 300，546.7 9 275，359.3 15 664，608.2 4 1，172，246.2 10 655，500.8 16 295，835.5 5 312，650.0 11 670，249.4 17 1，200，831.1 6 311，022.6 12 470，211.4 18 295，255.4 表2. 角度观测值 Table 3 Parameter estimation results of each schem 采用方案 ‖ Δ X ^ ‖ ( dm ) X 真 [ − 0.1030 ， 2.3208 ， − 1.2069 ， − 0.5348 ] T 0 方案1 [ 0.1417 ， 1.6421 ， − 1.4351 ， − 0.8956 ] T 0.8384 方案2 [ − 0.3514 ， 1.7887 ， − 0.9155 ， − 0.5535 ] T 0.6558 方案3 [ − 0.1198 ， 1.9768 ， − 1.1492 ， − 0.6181 ] T 0.3590 方案4 [ − 0.0935 ， 2.3128 ， − 1.0421 ， − 0.5298 ] T 0.1654 表3. 各方案参数估计结果 4.2. 结果分析 1) 结果描述：从表3参数估计结果来看，方案1参数估计结果与真值相差甚远，其结果是扭曲的，说明最小二乘估计不具备抵抗粗差的能力；方案2和方案3与最小二乘估计结果相比，都一定程度的削弱了粗差对参数估计结果的影响，方案4参数估计结果与真值最接近，抗差效果最好。从方案2、方案3和方案4参数估计与参数真值差值的范数分别等于0.6558、0.3590和0.1654来看，整体上抗差效果由好到差排列顺序依次为方案4、方案3和方案2； 2) 结果分析：方案4采用最小二乘估计残差标准差计算信息扩散函数值并利用式(6)近似计算观测值的权，相当于利用残差的真实分布定权，即便是某些观测值中包含粗差，其偏离正态分布的实际情况也会在信息扩散函数中体现，也就是说通过信息扩散函数定权方法能够较好地顾及粗差影响；IGG抗差估计核心是通过选权迭代过程实现的，其理想情况是若残差小于某一限值(本文取1.5倍验后中误差)则相应观测值的权不改变，若介于某一区间，则给予降权处理，若大于某一限值(本文取2.5倍验后中误差)，则对相应观测值给予零权处理(即删除不用)。然而，上述选权迭代过程中，观测值权值会受最小二乘估计“均摊”效应影响而失真，即具有相对较小残差的观测值未必不含粗差，反之大残差也未必真包含粗差。不仅如此，这种“均摊”效应在迭代过程中还可能发生转移，这使得观测值定权具有了不确定性，观测值的最终权值是多次“均摊”和“转移”的结果；拟准检定法结果优于IGG方案，主要是因为拟准检定法在迭代过程中采用真误差的分群特性确定拟准观测值，而真误差是没有误差的，相对于IGG方案减少了不确定因素，但拟准检定法仍然会受初始“拟准观测值”选择不准确的影响，意即尽管拟准检定法在迭代过程中利用真误差分群特征确定“拟准观测值”，但在实施之初也同样会受最小二乘“均摊”效应影响而无法准确确定初始拟准观测，而这种影响会延续至后续过程。
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user: 5. 结语 如何处理受到粗差污染的观测数据一直是测量平差的重要研究内容之一。本文首先利用最小二乘估计的观测值标准化残差计算信息扩散函数，解决了多维不同类观测量难以利用信息扩散估计进行数据处理的难题，然后利用标准化残差的信息扩散估计值构造观测值的权阵再进行最小二乘平差，结果表明这是一种成功的抗差估计方法：与IGG方案以及拟准检定粗差处理方法相比，信息扩散估计根据残差实际分布定权，较好地避免了最小二乘估计残差的“均摊”效应影响，不仅可以起到良好的抗差作用，而且还可以一定程度地保留含有粗差的观测值信息，并且不需要任何迭代过程，是一种良好的抗差估计方法。
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user: 摘要 脐带脱垂和脐带真结均是产科的急危症，虽发生率低但是不及时救治会导致严重的不良围产儿结局。现就本院收治的脐带脱垂和脐带真结1例进行回顾分析，以求在以后的临床工作中，更加重视脐带脱垂的高危因素，进行产科急救培训，改善新生儿预后。
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user: 1. 引言 脐带位于胎先露一侧或者胎膜未破时脐带位于胎先露部前方，称为脐带先露或隐性脐带脱垂。胎膜破裂脐带脱出于宫颈口外，降至阴道内或外阴部，称为显性脐带脱垂。本文通过1例病例报告并对其进行文献复习，以求在日后的工作中更加重视脐带脱垂和脐带真结的发生，对其诊断、治疗方面做出较规范的医疗措施，降低家庭悲剧的发生。
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user: 2. 病历资料 孕妇25岁，G 3 P 1 ，孕37 +3 周，见红4小时，无腹痛，无阴道流血流液，遂于2019年7月3日来我院待产。平素月经规律，4-5/30天，未定期行产前检查，孕期经过顺利。既往体健，2年前顺娩一女活婴，人工流产一次。入院查体：T:36.4℃，P:98次/分，BP：121/91 mmHg。神志清，精神可，心肺查体未见明显异常，腹隆起，肝、脾肋下未触及，双下肢无水肿。产科检查：子宫底剑下三指，可触及胎体，胎心145次/分。骨盆内外测量无异常，宫颈内口探查示：宫颈管消退50%，质中，宫颈位置：中，宫口开大1 cm，先露头 −3 ，可触及前羊膜囊，Bishop评分4分。入院后B超检查示：单胎，头位，活胎，双顶径9.5 cm，羊水指数11.1 cm，胎盘位于前壁，功能I级，可见脐带绕颈一周。入院后完善相关检查，胎心监护了解胎儿宫内情况，嘱自数胎动，自然待产。2019年7月5日4:19分患者下腹阵痛加重，于5时自述阴道流水较多，立即查患者：触诊宫缩规律，胎心120~140次/分。外阴消毒后行宫颈内口探查：宫颈管尽全消退，宫口开大2 cm，先露头浮，未触及前羊膜囊，可见少量清亮羊水流出，胎头前方可触及脐带及脐血管搏动，未脱出于阴道外口，考虑脐带脱垂诊断明确，立即抬高患者臀部，鼻导管吸氧，上推抬头，还纳脐带，阴道填塞碘伏纱布，持续胎心监测，胎心90~110次/分。同时联系手术室及新生儿科共同进行抢救。于5:52头位取出一活男婴，重3655 g，外观无畸形，Apgar评分1分钟7分(肌张力、呼吸、皮肤颜色各扣1分)，立即给予吸氧吸痰、按摩刺激、心肺复苏后，5分钟、10分钟Apgar评分均为10分。羊水清亮，约300 ml，脐带可见一真结。(抢救中，未留图片保存)。胎盘、胎膜自娩完整，手术顺利，出血约500 ml。术后给予补液、预防感染、促宫缩等对症治疗，无产后出血，无感染发生，新生儿反应好，母乳喂养。伤口按时换药，对位愈合良好，术后5天，新生儿随母出院。此病例已获得病人的知情同意。
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user: 3. 讨论 3.1. 脐带脱垂概述 脐带脱垂是产科的急危症，根据脱垂位置不同，分为显性脐带脱垂(指胎膜破裂时脐带脱出于宫颈口外，降至阴道内甚至露于外阴部)和隐形脐带脱垂(指胎膜未破时脐带位于胎先露部前方或一侧)又称脐带先露 [ 1 ]。国外报道其发生率为0.2%，国内报道发生率为0.09%，脱垂的脐带因受压迫或血管痉挛会损害胎儿的血液供应从而导致胎儿窘迫甚至围产儿死亡 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。脐带脱垂常见高危因素有：1) 一般因素：多胎妊娠(多发生于第二个胎儿)、头盆不称、胎位异常(以臀位最为常见)、羊水过多、胎儿过小、胎膜早破、脐带过长、低置胎盘和多次孕产史。因不正常的胎方位、衔接方式以及脐带自身因素等使胎儿入盆困难、脐带脱垂发生的几率增加；2) 人工干预：人工破膜、羊膜腔穿刺术、破膜后进行阴道操作、施行内倒转术、放置大号水囊等。研究表明，水囊促宫颈成熟引产会使脐带脱垂风险增加13.67倍，并且脐带脱垂风险与放置水囊的体积成正比 [ 5 ] [ 6 ]。也有文献表明，大部分脐带脱垂发生于自发性破膜后，而少部分脐带脱垂发生于羊膜穿刺术后 [ 7 ]。脐带脱垂后以胎心率异常——胎心率变异减速或者胎心率变缓，甚至胎心消失为主要临床表现，增加了急诊剖宫产率和手术助产率以及围产儿不良结局的发生。 3.2. 脐带脱垂的诊断 显性脐带脱垂较易做出诊断，如在胎先露部旁或其前方以及阴道内触及脐带，或脐带脱出于外阴者，即可诊断。 对于脐带先露，彩色多普勒超声检查能够早期发现位于先露部位的脐血管结构，结合血流频谱，诊断准确度和敏感度较高，能为人工干预破膜以及可疑脐带脱垂(产妇临产后行胎心监测，如其在宫缩时出现胎心率减慢，间歇期或变化体位后，胎心率恢复)提供可靠依据，避免其发展为显性脐带脱垂，改善围产儿预后结局 [ 8 ]。 3.3. 脐带脱垂预防和急救措施 英国皇家妇产科医师学会《脐带脱垂指南》推荐 [ 9 ]，1) 对于存在脐带脱垂高危因素的孕妇，可在妊娠37周后入院待产，根据病情变化选择最佳分娩方式；2) 对于胎先露不规则或位置较高时尽量避免实施人工破膜，若因胎位过高必须行破膜可在B超监视下进行，降低脐带脱垂发生的概率；3) 对于胎膜发生破裂者，每次阴道检查要排除是否发生脐带脱垂，并且进行胎心率的监测，若在胎膜破裂后发生胎心率异常，临床医生要高度警惕是否存在脐带脱垂，以做出紧急抢救措施。关于脐带脱垂的处理如下：1) 宫口开全，胎心存在，胎头已入盆，应阴道助产(行产钳或胎吸术，臀位则行臀牵引术)，尽快娩出胎儿；2) 孕妇宫口未开全，确诊发生了脐带脱垂，短时间内无法经阴道分娩者，则应行剖宫产术；3) 产妇立即取头低臀高位或膝胸位、吸氧，减轻脐带脱垂的程度，提高产妇血氧饱和度；4) 立即通知手术室及新生儿科多学科配合共同做好剖宫产及新生儿复苏抢救准备；5) 戴无菌手套，将一只手中食指伸入阴道上推胎先露，另一只手在耻骨联合处上推胎先露部，以减缓脐带受压；6) 不能立即进行手术的患者，还可进行膀胱灌注术抬高胎先露的位置以缓解脐带受压，为进行剖宫产争取时间 [ 10 ]；7) 使用宫缩抑制剂，可以降低宫腔压力，还可能会增加胎盘灌注，可以作为缓解脐带压迫的一项辅助治疗 [ 11 ]；8) 脱垂脐带还纳术，为了防止反应性血管痉挛，应尽量减少对阴道外脱垂脐带的操作，所以不建议为了延长妊娠时间，人工改变位于胎先露前方脱垂脐带的位置，但是脐带暴露于空气中也会引起反应性血管收缩以及胎儿缺氧性酸中毒，因此，也有些专家建议用温热的生理盐水浸泡无菌棉垫后包绕脐带，但是这项操作的益处还未经大量临床试验的证实 [ 12 ]。对于本例脐带脱垂患者，在行脐带还纳后用碘伏纱块填塞，未见明显不良新生儿产科结局，可能与发现脐带脱垂时间早、救治及时有关，由于样本量过少，无法证实脐带还纳术的有效性。 3.4. 脐带打结概述 脐带是维持胎儿在宫内正常生长发育的生命线，内有一条脐静脉，两条脐动脉。脐带打结分真结和假结两种。脐带真结多由于脐带过长，先为脐带缠绕胎体，后因胎儿穿过脐带套环而形成，较为少见，发生率为1.1%。脐带假结由于局部脐血管过长形成卷曲似结结构 [ 1 ]。 3.5. 脐带打结诊断 脐带真结影像学诊断有一定难度，发现脐带走行方向杂乱交叉时，采用彩色多普勒超声诊断仪的CDFI功能，可显示脐带从形成的袢中穿行，形成真结，反复观察不见袢松解及改变，但诊断灵敏度较低。多数在分娩后确诊。脐带假结主要显示在脐带局部某一切面血管突出成团，但不持续存在于所有扫查切面，血管走行易于追踪显示 [ 13 ]。 3.6. 脐带打结临床表现 脐带假结一般无临床症状，通常对胎儿无大危害。真结在未拉紧时无临床症状，拉紧后脐带血流减慢，形成静脉血栓，导致胎儿窘迫，严重者导致脐血流完全断流导致胎死宫内。
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user: 4. 小结 本例病人在胎膜破裂后随即发生脐带脱垂，术前B超检查可见脐带绕颈1周，并未发现脐带真结，于手术过程中才发现脐带真结，阴道检查无头盆不称、无胎位异常，考虑多因脐带过长(脐带超过100 cm者)所致其脱垂，有研究显示怀有男性胎儿也会使脐带真结发生风险增加，可能与男性胎儿天性好动有关 [ 14 ]。幸运的是本例脐带打结较松，未对胎儿造成明显不良影响。不足之处为由于情况紧急未留影像资料，也没有测量具体脐带长度。脐带脱垂和脐带真结均为产科少见且致死率较高的病例，并且两者同时发生更是罕见，大大增加了胎儿死亡的风险，可见动态监测胎心变化、及时有效的减轻脐带受压措施是降低脐带脱垂围产儿不良结局的重要举措，需要医患之间共同配合完成。
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user: 摘要 肠球菌是一种广泛存在于自然环境中的乳酸菌(LAB)，同时也可寄居于人和动物的肠道内。其被认为是引起院内感染的重要条件致病菌，可以引起尿路感染、脑膜炎、心内膜炎和脓毒血症等多种感染性疾病，且其发病率呈现出增高趋势。更重要的是，近年来研究表明，肠球菌可能是耐药基因的储存库，因其固有抗生素耐药性及其迅速获得额外抗生素耐药性的能力使感染很难治疗，尤其是万古霉素耐药菌的出现，构成了重大的感染控制负担。本文就肠球菌的致病性及耐药特性进行综述。
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user: 1. 引言 肠球菌是革兰氏阳性、兼性厌氧、无芽孢形成的乳酸菌(LAB)，其主要存在于人和动物的胃肠道，但也广泛分布于食物和环境中。目前的研究表明，改菌种常常于多种人类疾病的病因学相关，如菌血症、心内膜炎和尿路感染(UTI)，而且肠球菌是引起革兰氏阳性相关菌血症的第二大原因 [ 1 ]。肠球菌的感染主要由粪肠球菌和屎肠球菌引起，且屎肠球菌的比例不断上升 [ 2 ]。此外，最近许多研究表明，多重耐药肠球菌尤其是耐万古霉素菌株，它们获得和转移耐药基因和毒力因子的能力都有惊人的增加 [ 3 ]。本文就场球菌的致病性及其耐药特性进行综述。
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user: 2. 肠球菌的分类 肠球菌是一种低GC革兰氏阳性卵球菌，可以形成不同长度的链和对。肠球菌属的细菌是过氧化氢酶和氧化酶阴性的兼性厌氧细菌 [ 4 ]。目前，该属由58个物种组成 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]，最近也发现了一些新的物种，比如E. thailandicus [ 8 ]、E. saigonensis [ 9 ]、E. wangshanyuanii [ 6 ] 等。这些物种普遍存在于自然界中，且动物的胃肠道被认为是肠球菌的最大储存库。
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user: 3. 条件致病菌肠球菌 近年来由粪肠球菌和屎肠球菌引起的感染性疾病越来越难以治疗 [ 10 ] [ 11 ]，尤其是多重耐药菌和耐万古霉素的肠球菌的出现 [ 12 ] [ 13 ]，因此人们对肠球菌的安全性越来越重视。肠球菌作为机会性病原体的出现主要归因于抗生素耐药性的增加以及几个毒力决定因素的存在。 3.1. 肠球菌毒力因子 毒力因子是增强微生物致病能力的效应分子。肠球菌的毒力因子在肠球菌的致病性中发挥着重要作用。肠球菌常见的毒力决定因素主要分为三类，分别是分泌型毒力因子(细胞溶血素Cyl [ 14 ]、明胶酶GelE [ 15 ] )、细胞表面相关毒力因子(聚集物质agg/asa1 [ 16 ]、细胞外表面蛋白esp [ 17 ]、粘附胶原蛋白ace/acm [ 10 ]、粘附样心内膜炎抗原efaAfs/efaAfm [ 18 ] )和磷酸转移酶系统作为毒力因子。 3.1.1. 分泌型毒力因子 细胞溶血素(Cyl)是肠球菌中最早发现也是研究最多的毒力因子 [ 14 ]。细胞溶血素是具有蛋白质细菌素/溶血素双功能的肽类毒素，破坏宿主细胞膜促进感染。明胶酶是由GelE基因编码，是一种胞外锌金属内肽酶，可以水解明胶、胶原、𝛽-胰岛素、血红蛋白等生物活性肽 [ 15 ]。明胶酶能够通过裂解纤维蛋白，破坏宿主组织，从而允许细菌的迁移和扩散，增强了粪肠球菌的毒力 [ 19 ]。同时，明胶酶在生物膜的形成中起着重要作用，而生物膜允许肠球菌在组织中定植并在某些感染部位持续存在 [ 15 ]。而且GelE还被证明可以抑制补体介导的免疫反应 [ 20 ]。 3.1.2. 细胞表面相关毒力因子 聚集物质(agg和asa1)是一种肠球菌表面蛋白，在肠球菌与宿主组织的粘附中发挥作用，这是许多感染和随后的疾病发展的第一步，同时促进携带毒力特征和抗生素耐药基因质粒的交换 [ 16 ]。细胞外表面蛋白(esp)有助于细胞间粘附，尤其是与真核细胞的粘附和逃避宿主免疫反应有关 [ 17 ]。Esp在实验性心肌内膜炎的发病机制中起重要作用，同时通过显著增加尿道细胞定植和UTI持久性而参与UTI的发病机制 [ 21 ]。粪肠球菌和屎肠球菌的胶原粘附基因ace和acm与Ⅰ型和Ⅳ型胶原增强毒力菌株结合。ace和acm促进生物膜形成，参与尿路感染和心肌内膜炎发生机制 [ 10 ]。粘附样心内膜炎抗原efaA毒力基因与心内膜炎密切相关，常见存在于粪肠球菌和屎肠球菌的efaAfs和efaAfm [ 19 ]。 3.2. 肠球菌的耐药性 只有毒力因子的普遍存在并不能解释肠球菌在疾病发展中的作用，对临床相关抗生素广泛耐药也是肠球菌致病性增强引起院内感染的重要原因。近年来，在人类和兽医药物中，过度使用和误用抗生素已经导致肠球菌对多种不同类别的抗生素产生耐药性，严重阻碍肠球菌感染的医疗，进而增加公共卫生的负担。肠球菌通常可以通过靶标修饰、影响药物接近靶标的改变或酶药物灭活来产生抗生素耐药性。 肠球菌对几种抗生素具有固有耐药性，包括头孢菌素、β-内酰胺类、磺胺类、氨基糖苷类和半合成青霉素，如苯唑西林 [ 17 ]。肠球菌对氯霉素、红霉素、氟喹诺酮类、四环素、青霉素、氨苄青霉素、氨基葡萄糖苷(庆大霉素、卡那霉素、链霉素)和糖肽(替考拉宁和万古霉素)也有获得性耐药 [ 4 ]。获得抗药性基因通常是通过使用信息素响应质粒、接合质粒或可能携带多个抗生素耐药基因的结合转座子来实现 [ 22 ]。 3.3. 耐万古霉素肠球菌(VRE) 万古霉素耐药性受到极大重视是因为由耐万古霉素肠球菌引起的严重感染和疾病不能用常规的抗生素治疗 [ 23 ]。VRE同时也给临床医生带来巨大挑战，因为万古霉素传统上被认为是治疗肠球菌感染的最后药物，经常用于替代青霉素、氨苄青霉素和氨基糖苷类药物治疗过敏患者。根据世界卫生组织(WHO)，耐万古霉素肠球菌是需要紧急开发抗菌药物的微生物名单中高优先级别的病原菌 [ 24 ]。因此，正在对新药进行评估以取代万古霉素包括半合成糖肽、利奈唑胺、达托霉素和替加环素 [ 25 ]。 万古霉素是一种糖肽类抗生素，它通过与交联肽聚糖的肽链的D-丙氨酸-D-丙氨酸(D-ALA-D-ALA)部分结合来防止肽聚糖的交联。当肽聚糖前体的末端氨基酸由D-丙氨酸-D-丙氨酸(D-Ala-D-Ala)改变为D-丙氨酸-D-乳酸(D-Ala-D-Lac)或D-丙氨酸-D-丝氨酸(D-Ala-D-Ser)时，肠球菌对万古霉素产生抗性，从而分别产生高水平和低水平的万古霉素抗性。目前已知有9个基因簇与肠球菌对万古霉素耐药有关。这些万古霉素抗性基因簇是通过形成D-丙氨酸-D-乳酸(D-Ala-D-Lac)的VanA、vanB、VanD和vanM，和催化形成D-丙氨酸-D-丝氨酸(D-Ala-D-Ser)的vanC、VanE、VanG、VanL和VanN而产生万古霉素抗性 [ 25 ] [ 26 ] [ 27 ] [ 28 ]。 在粪肠球菌和屎肠球菌中，vanA和vanB基因基因簇最常见，并且可以水平和垂直转移，因此被认为是糖肽耐药方面最重要的临床基因簇 [ 17 ]。在欧洲和美洲国家进行的几项研究报告说，除了人类库以外，VRE在社区中也存在；动物、环境和食物库也可以作为卫生保健环境之外的VRE的社区来源 [ 29 ]。VRE可通过不同来源的环境污染、污水处理废水、牲畜粪便和家禽养殖场的粪便进入食品 [ 29 ]。此外，在世界各地的食用动物和环境中也发现了其他具有抗药性的肠球菌。在所有这些不同的储存库和环境中出现这种高抗药性表明抗药性基因在菌株间普遍传播。