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

user: 3. HRV信号的去趋势项及仿真分析 本文的HRV数据来自Physionet当中的BIH/MIT Normal Sinnus Rhythm数据库，其中包含18名(平均年龄为20~50岁，采样频率为128 Hz)健康人白天和夜间的HRV信号(即健康人24 h昼夜节律下的HRV信号) [ 17 ] [ 18 ] 。本文对每一组RR间期信号，分别选取白天和夜间HRV信号作为原始信号，对其进行去除趋势项分析。为了能够清楚显示信号的细节，我们对两种样本信号选取了3000个采样点，消除趋势后的HRV信号的波形和原始信号的波形对比图如图3所示。 图3. 平滑先验法消除HRV信号趋势前后的波形 图3代表一个健康人在白天和夜间的RR间期使用平滑先验法消除趋势项前后的波形对比图(其余受试者RR间期去趋势前后波形对比图变化规律与此相似)，观察图3(a)和图3(b)可以明显看到：健康人白天RR间期明显小于健康人夜间的RR间期，心率变异性变化呈现出白天升高，夜间降低的特点；从图3中还可以看出，HRV信号的趋势项得到了有效消除，同时保留了感兴趣的HRV信号成分。
system: [SYSTEM]

user: 4. 基于SPA算法的两种熵分析 为了研究SPA去趋势处理算法对两种熵测度稳定性的影响，我们对健康人白天和夜间的HRV信号进行去趋势处理前、后的近似熵(m = 2， r = 0.2)和基本尺度熵(m = 2， α = 0.25)计算，其中线性趋势参数(A l = 0.001)、周期性趋势参数(As = 0.2， T = 500)、幂律性趋势参数(Ap = 2， i = 0.2)，其计算结果如图4、图5所示。 图4(a)和图4(b)分别是平滑先验法消除RR间期信号在不同趋势前、后的基本尺度熵的计算结果，具体统计计算结果分别如表2和表3所示。从表2中可以看出健康人白天的近似熵值大于健康人夜间的近似熵值，这与近似熵结果相反。这是因为睡眠会使迷走神经的调节活动增强，而抑制睡眠的交感神经活动减弱，使得近似熵值增强，基本尺度熵值减小 [ 19 ] 。且如表2所示，经t检验 [ 20 ] ，P (白天，夜间) < 0.05，即基本尺度熵可以区分开不同的两组样本；同时，当样本具有不同趋势时，P (白天，夜间) < 0.05，这表明基本尺度熵不会受信号中的各种趋势影响，可以准确的区分开健康人正常作息下的昼夜节律变化，充分体现出基本尺度熵的稳定性和有效性。作为比较，当我们使用平滑先验法去趋势处理后，如图4(b)所示，不管是HRV信号具有单一趋势还是由单一趋势叠加而成的混合趋势，基本尺度熵值均保持不变，如表3所示，经t检验，P (白天，夜间) < 0.05，这说明经过去趋势处理前、后，基本尺度熵值均可有效区分不同状态下的两组样本，且不会受趋势干扰影响实验结果的准确性，这是其他算法所不具备的优点。 图4. 两组样本在去趋势处理前(a)和去趋势处理后(b)的基本尺度熵 Table 2 Base-scale entropy statistical analysis of HRV signals (mean ± standard 基本尺度熵 原始信号 线性趋势 周期性趋势 幂律性趋势 混合趋势 健康人白天 4.1289 ± 0.1841 3.7142 ± 0.1386 3.6463 ± 0.1397 3.6114 ± 0.1485 3.6639 ± 0.1246 健康人夜间 3.7615 ± 0.1879 3.5260 ± 0.1510 3.4979 ± 0.1491 3.4805 ± 0.1476 3.5226 ± 0.1480 P值 1.777 × 10 − 6 5.953 × 10 − 4 0.0051 0.0144 0.0049 表2. HRV信号基本尺度熵统计结果(平均值 ± 标准差) Table 3 Base-scale entropy statistical analysis of HRV signals after detrending processing (mean ± standard 基本尺度熵 消除原始信号趋势 消除线性趋势 消除周期性趋势 消除幂律性趋势 消除混合趋势 健康人白天 3.7282 ± 0.1061 3.7282 ± 0.1061 3.7286 ± 0.1061 3.7282 ± 0.1061 3.7282 ± 0.1061 健康人夜间 3.6286 ± 0.1636 3.6286 ± 0.1636 3.6285 ± 0.1638 3.6286 ± 0.1636 3.6286 ± 0.1636 P值 0.0427 0.0427 0.0420 0.0427 0.0427 表3. 去趋势处理后HRV信号基本尺度熵统计结果(平均值 ± 标准差) 图5显示了平滑先验法消除RR间期信号在不同趋势前、后的近似熵的计算结果，具体统计计算结果分别如表4和表5所示。从表4可以看出，对于原始信号，即不含趋势的样本信号，健康人白天的近似熵值小于健康人夜间的近似熵值。经t检验，P (白天，夜间) < 0.05，即近似熵可以区分开不同的两组样本。然而，当样本具有线性、幂律以及三种趋势叠加的混合趋势时，P (白天，夜间) > 0.05，这表明近似熵易受到信号中不同趋势影响，使得近似熵不能准确的区分开健康人正常作息下的昼夜节律变化，体现出近似熵的不稳定性。作为比较，当我们使用平滑先验法去趋势处理后，如图5(b)所示，不论是HRV信号具有单一趋势或是具有由单一趋势叠加而成的混合趋势，近似熵值均保持恒定。如表5所示，经t检验，P (白天，夜间) < 0.05。这说明平滑先验法消除信号中掺杂的趋势项效果明显，大大提高了近似熵分析的准确度和稳定性，使之具有了和基本尺度熵同等的优势，这为以后信号的非线性处理提供了一个很好的思路。 图5. 两组样本在去趋势处理前(a)和去趋势处理后(b)的近似熵 Table 4 Approximate entropy statistical analysis of HRV signal 近似熵 原始信号 线性趋势 周期性趋势 幂律性趋势 混合趋势 健康人白天 0.5462 ± 0.3586 0.0419 ± 0.0184 0.2774 ± 0.1734 0.0270 ± 0.0112 0.0366 ± 0.0201 健康人夜间 0.9766 ± 0.3643 0.0884 ± 0.0419 0.5617 ± 0.2209 0.0527 ± 0.0281 0.0744 ± 0.0396 P值 0.0014 0.2056 0.0196 0.4281 0.2013 表4. HRV信号近似熵统计结果 Table 5 Approximate entropy statistical analysis of HRV signals after detrending processin 近似熵 消除原始信号趋势 消除线性趋势 消除周期性趋势 消除幂律性趋势 消除混合趋势 健康人白天 1.0462 ± 0.4066 1.0462 ± 0.4066 1.0462 ± 0.4066 1.0462 ± 0.4066 健康人夜间 1.3480 ± 0.2510 1.3480 ± 0.2510 1.3466 ± 0.2508 1.3480 ± 0.2510 1.3480 ± 0.2510 P值 0.0232 0.0232 0.0238 0 .0232 0.0232 表5. 去趋势处理后HRV信号近似熵统计结果
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 本文首先通过对健康人昼夜节律下的心率变异性信号分别叠加不同的线性、周期性、幂律性趋势以及几种趋势的混合，运用近似熵和基本熵对其进行两种熵分析。结果表明近似熵对信号中存在的趋势较为敏感，即在趋势的掩盖下，严重影响了近似熵对HRV信号的复杂性分析；而基本熵受趋势影响较小，表现出良好的稳定性和有效性。当联合平滑先验去趋势方法之后，再次使用两种熵算法对健康人昼夜节律下的HRV信号叠加各类不同趋势进行分析时，研究结果发现：平滑先验法很好地消除了心率变异性信号中存在的各类趋势，使得近似熵对信号内部复杂性的区别有了很好的稳定性和分辨性；在不同趋势随机变化的影响下，近似熵在去趋势处理前、后熵值变化很大，而基本尺度熵在经过去趋势处理前、后的熵值变化均具有较高的稳定性。并且去趋势处理后，两种熵测度都可以区分开健康人白天和夜间的HRV信号。这充分体现出平滑先验法可以提高熵测度的稳定性和区分性，以后我们也可以研究平滑先验法是否能提高其他非线性分析方法的稳定性，为临床的生理病理诊断和以后的科学研究提供了又一良好的参考价值。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 已有的许多研究都证明，双相情感障碍患者(BD)对情绪面孔存在识别障碍，从而影响该群体的正常社会活动。注意是一种基础的认知加工，对情绪刺激的视觉注意异常往往能反映情绪紊乱背后的机制。本综述从注意加工的角度，总结了以往关于双相情感障碍群体对情绪面孔存在的情绪识别障碍相关的研究，并根据不同的研究方法对相关结果进行了归纳讨论。据此，提出了未来的研究方向以及临床干预的设想。 关键词 :情感障碍，双相情感障碍，情绪面孔，注意，视觉扫描 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 双相情感障碍(Bipolar Disorder， BD)是心境障碍(mood disorder)的一种，并伴有不同程度的社会功能障碍(Fagiolini et al.， 2015; Michalak， Yatham， Maxwell， Hale， & Lam， 2007)。其临床表现为阶段性循环出现的持续情绪高涨、观念飞跃及活动异常增多的双相躁狂发作或情绪低落、兴趣缺乏及负性思维的双相抑郁发作或情绪稳定期(Goodwin & Jamison， 2007)。情绪控制和情绪认知异常是双相情感障碍患者典型的症状(Abrams， Redfield， & Taylor， 1981; Goodwin & Goodwin， 2007)。双相障碍患者对情绪或情感的调节能力受损，并且通常伴有一系列额外的神经认知障碍，包括面部情绪的识别和分类能力受损(Addington & Addington， 1998; Getz， Shear， & Strakowski， 2003; Malhi et al.， 2007)。面孔表情是人类沟通和表达情绪的方式之一，也是传达个体情绪情感状态的一个重要信号。对他人面部表情的准确识别和理解是个体进行社会活动和获取社会信息的来源，也是维持正常的社会功能的一个重要因素(Getz et al.， 2003)。
system: [SYSTEM]

user: 2. BD群体对面孔情绪识别存在障碍的证据 许多研究表明，不同阶段的BD人群在进行面孔情绪识别(facial affect recognition)时表现出不同的情绪识别障碍以及大脑情绪加工区域的激活异常。Lawlor-Savage等人(2014)通过控制情绪面孔呈现时间是否受限来研究双相躁狂患者面孔情绪识别受损的情况，他们发现在不限制时间的情况下，BD被试与健康被试之间的识别准确率没有显著差异，但在限定时间内进行识别时，BD患者出现对愉快面孔的识别障碍，而在其他情绪面孔的识别上与健康组没有显著差异(Lawlor-Savage， Sponheim， & Goghari， 2014)。大量研究发现，与健康个体相比，BD患者在识别与自身心境状态一致的(mood-congruent)面孔情绪时，负责情绪加工的重要脑区杏仁核(amygdala)会出现过度激活，而与认知控制和行为监测有关的背外侧前额叶的激活则相较健康被试显著更低，同时眶额叶皮层(对杏仁核的激活进行调节)与杏仁核的联结也会出现减弱的现象(Adolphs， 2002; Fusar-Poli et al.， 2009; Jennifer et al.， 2008; Yurgelun-Todd et al.， 2000)。而对与自身心境状态不一致的(mood-incongruent)情绪面孔，不同阶段的BD患者则表现出不同的认知偏差(cognition bias)。例如，处于双相躁狂阶段的患者在进行面孔情绪识别时存在积极偏差(positive bias)，即将表达负性情绪的面部表情识别为正性，且难以识别恐惧和厌恶表情，会将恐惧表情知觉为惊讶从而可能促使患者的持续接近行为，而显然此时回避行为更具适应性；处于双相抑郁阶段的患者则存在消极偏差(negative bias)，即将表达正性情绪的面部表情识别为负性，难以识别中性和积极情绪面孔，会将这类情绪面孔识别为消极(Calder， Keane， Manes， Antoun， & Young， 2000; Lembke & Ketter， 2002; Murphy et al.， 1999)。
system: [SYSTEM]

user: 4. 任务性质的影响 此外，在面孔情绪识别任务中，注意参与的水平对情绪加工有较大的影响，个体对情绪刺激的神经反应取决于任务的性质(见图3)。有一些对抑郁症、创伤后应激障碍和孤独症群体的研究结果发现，在被试加工情绪面孔时，相比外显的情绪识别任务，患者在内隐任务下会出现更高的杏仁核激活(Batty， Meaux， Wittemeyer， Rogé， & Taylor， 2011; Fu et al.， 2004; Monk et al.， 2010; Rauch et al.， 2000; Rubinsztein et al.， 2001)，甚至出现对心境不一致的情绪面孔的过度激活(即内隐任务下，躁狂相的BD患者在观看悲伤面孔时，与情绪唤醒和知觉相关的脑区–杏仁核、脑岛等以及与情绪调节相关的脑区–背侧前扣带回、额中回等相比在外显任务下都有过度激活) (Chen et al.， 2006; Lawrence et al.， 2004)；但关于任务性质影响BD群体的面孔情绪识别相关研究仍然很少，在未来还需进一步对六种基本情绪面孔(愤怒、厌恶、恐惧、惊讶、快乐和悲伤)进行系统的内隐任务研究。比如通过执行意图的自动化自我调控(Gallo， Keil， McCulloch， Rockstroh， & Gollwitzer， 2009)或句子整理任务的启动(Mauss， Cook， & Gross， 2007)等等，探究BD群体在这类内隐的、自动化的任务下相较外显情绪识别任务是否表现出不同面孔情绪识别能力和神经生理反应。
system: [SYSTEM]

user: 5. 干预设想 目前已有的对面孔情绪识别障碍的干预研究中，研究对象主要是精神分裂患者，相应的干预方法已被证明能显著提高该人群的面孔情绪识别能力(Frommann， Streit， & Wölwer， 2003; Silver et al.， 2004; Tsotsi， Kosmidis， & Bozikas， 2017; Wölwer et al.， 2005)。较近的一项研究表明，相比健康被试，BD患者在对完整的面孔结构信息(configural face processing)进行情绪分类时，其准确率显著更低，而在仅仅观看面孔的部分特征信息(featural face processing)时，BD患者与健康被试在情绪识别准确率上没有显著差异(Van Rheenen， Joshua， Castle， & Rossell， 2017)，这提示我们，BD患者的面孔情绪识别障碍可能是由于对情绪面孔整体空间信息的识别受损，因此对BD患者进行情绪面孔空间整合能力的训练可能会改善该人群的情绪面孔识别能力，例如用统一的典型脸型和典型发型的面孔模板，训练被试通过在模板中添加不同情绪面部特征信息构成指定的各类情绪，并给出相应反馈(钟鸣，王哲，孙宇浩等，2014)。也可在BD患者观看情绪面孔时，在面孔图片上呈现健康被试观看该情绪面孔时的动态扫描路径，让BD被试随着该路径进行面孔加工训练。 图3. 在外显面孔情绪识别任务中，被试需要对某一情绪面孔做出如下判断“有多愉快/悲伤/恐惧？”；在内隐任务中，被试需要判断“有多绿/多红/多蓝？”(Chen et al.， 2006)
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 目的：调查重庆市某中学学生心理健康和心理素质现状，为后期心理健康教育提供依据。方法：采用中学生心理素质量表(简化版)，KIDSCREEN-10儿童、青少年心理健康调查问卷(儿童/青少年版8~18岁)，家庭亲密度和适应性量表中文版，青少年学习倦怠量表对该校初一、初二学生进行问卷调查。结果：该校学生心理素质显著低于全国西部地区常模，女生心理素质显著高于男生，初一学生心理素质显著好于初二学生，家庭经济收入高的学生心理素质水平更高。不同性别学生的心理健康、学习倦怠水平，家庭亲密度和适应性没有显著差异；初一学生心理健康、家庭亲密度显著好于初二学生。初一学生学业倦怠水平显著低于初二学生。家庭经济收入高的学生心理更健康、家庭亲密度与适应性更好，学习倦怠更低。心理健康、家庭亲密度和适应性与心理素质各因子及总分均显著正相关，学习倦怠与心理素质各因子及总分显著负相关。结论：心理健康教育应面向全体，重视心理素质培养，不同群体采取差别化训练方案，鼓励家庭参与，渗透到各个学科。 关键词 :中学生心理素质，心理健康，心理健康教育 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 前言 世界卫生组织对健康的定义是：“健康不仅是没有疾病，而且是心理和生理上完满的状态。”心理健康是个体健康的重要组成部分，不仅在个体的健康与疾病中起着重要的作用，还直接影响着社会的和谐、稳定和良性的发展(陈洪震，苏建勇，宋长秀，2006)。青少年是民族的希望，国家的栋梁，青少年的心理健康历来备受关注。 从世界各地的调查情况看，青少年心理健康状况不容乐观，心理问题总发生率均在10%以上。其中，发达国家发生率约12.4%~21.8%，发展中国家约10.4%~37.6% (杨碧秀，程灶火，袁国桢等，2004)。我国学者对不同地区青少年心理健康状况现状调查显示其心理问题检出率均在14.5%以上(刘恒，张建新，2004；唐光政，郭兰婷，黄雪竹，2005；胡胜利，2006；牛晓丽，张惠英，2007；经承学，王琳琳，方栓峰等，2008)，其中，中学生心理问题较为突出。研究显示，近年来，中学生心理健康水平缓慢下降，社会变迁、年龄、教养方式等是影响青少年心理健康水平的重要因素，离异家庭、留守儿童、流动家庭子女的心理健康问题尤其突出，令人担忧(辛自强，张梅，2009；万增奎，2017)。 中学生心理问题检出率高，这是外在的行为表现。学校心理健康教育不仅要看到心理问题、关注心理问题，解决心理问题，更要预防学生产生心理问题。那么，决定学生心理健康水平的内在机制究竟是什么？王鑫强和张大均提出心理健康与心理素质的关系模型，指出心理素质是个体的内在机制，心理健康为外显的行为表现和心理状态，两者之间为相互关联的层级关系(王鑫强，张大均，2012)。心理素质作为内源性因素，对心理健康水平具有重要的直接效应和调节效应(张大均，王鑫强，2012)。可见，良好心理素质青少年心理健康的保证，通过训练提升青少年心理素质水平能够从源头上解决青少年的心理健康问题，能促进青少年健康成长，为其一生的健康和幸福奠定基础。然而，中学生心理素质水平存在差异，不同个体表现出不同的心理素质类型，同时又存在一定同质性。如果干预措施不能针对特定类型个体制定专门方案，将延误个体心理素质提高，有效的干预方案应根据个体专门制定(房立艳，张大均，武丽丽，胡天强，2017)。 因此，本研究拟通过问卷调查了解某中学学生心理健康、心理素质现状，分析数据结果，了解影响因素，为有针对性的心理素质训练提供依据，以期有效提升学生心理素质，提高心理健康水平。
system: [SYSTEM]

user: 2. 对象/资料来源与方法 2.1. 对象/资料来源 选取重庆市璧山区某中学初一、初二全体学生为调查对象。该学校是一所位于重庆市璧山城区的初中学校。共发放问卷751份，有效问卷734份，有效问卷回收率为97.7%。其中男生417人(55.5%)，女生334人(44.5%)，初一学生351 (46.8%)，初二学生400 (53.2%)人，年龄12~14岁，城镇学生437人(58.2%)，农村学生314人(41.8%)。 2.2. 方法 2.2.1. 研究程序 以班级为单位，集中被调查学生，施测者采取统一指导语，学生独立完成问卷。 2.2.2. 研究工具 1) 中学生心理素质量表(简化版)。该量表由胡天强、张大均和程刚在已有的多版中学生心理素质问卷基础上进行修订。量表总共24题，包含认知特性、个性品质和适应能力3个维度，每个维度8道题，采用5级计分(从“1 = 非常不符合”到“5 = 非常符合”)。得分越高意味着被试的心理素质水平越高。中学生心理素质问卷(简化版)的总量表的内部一致性信度为0.912，重测信度为0.615，各维度的内部一致性系数在0.763~0.83之间，间隔4个月的重测信度在0.549~0.637之间。结构效度(CFI = 0.948， TLI = 0.937， x 2 /df = 4.19， RMSEA = 0.036， SRMR = 0.029)、效标效度均达到了心理测量学的要求。修订后的量表结构清晰、使用简便，信效度均符合心理测量学标准，适用于评定中学生心理素质的发展水平和特征(胡天强，张大均，程刚，2017)。 2) KIDSCREEN-10儿童、青少年心理健康调查问卷(儿童/青少年版8~18岁)。该量表是KIDSCREEN-52儿童青少年生活质量测评的分量表，通过10个涵盖情绪、认知、精神动力、自我认知、社会功能等方面的题测验8~18岁儿童青少年的心理健康情况。该量表采用5级计分(从“1 = 非常不符合”到“5 = 非常符合”)评分，得分越高，心理越健康。其中3、4、5题为反向计分。KIDSCREEN-10已在15个国家单独施测，内部一致性信度为0.81，Rasch模型Infit MNSQ为0.7~1.3 (晏子，2010)。该问卷能够早期、快速筛查出青少年心理问题，评估其心理健康状况，具有较好的信度和效度(Erhart et al.， 2009)。 3) 家庭亲密度和适应性量表中文版(Family Adaptability and Cohesion Scale II-Chinese Version， FACES II-CV)由Olson等人编制修订。主要评价两方面的家庭功能：① 亲密度：即家庭成员之间的情感联系；② 适应性：即家庭体系随家庭环境和家庭不同发展阶段出现的问题而相应改变的能力。中文版包括两个自评分量表，共30个项目，被试者被要求对家庭状况的实际感受从“不是”到“总是”在5个等级进行评价。两个分量表的重测信度分别是0.84和0.54，内部一致性是0.85和0.76 (戴晓阳，2010)。 4) 青少年学习倦怠量表。该量表由吴艳和戴晓阳于2007年编制(戴晓阳，2010)，包括身心耗竭、学业疏离、低成就感三个维度共16个项目，采用5级计分(从“1 = 非常不符合”到“5 = 非常符合”)。该量表同质信度在0.689~0.858之间，重测信度在0.606~0.732之间。该量表中各因素之间的相关在 0.284~0.502之间，各因素与总分之间的相关在0.685~0.833之间，用MBI-SS做效标，总倦怠相关为0.847，各个维度的相关在0.55~0.79之间，总之，该量表具有良好的信效度(吴艳，戴晓阳，温忠麟，崔汉卿，2010)。 5) 学生基本信息。该部分包括学生姓名、年龄、年级、性别、家庭来源、是否独生子女，家庭经济情况。其中家庭经济情况通过是否拥有独立房间、电脑台数、家庭用车情况、年度假次数来衡量，得分0~3为低收入家庭，4~5为中等收入家庭，6分以上为高收入家庭。 2.3. 统计学处理 采用SPSS21.0对相关数据进行统计分析。统计方法有t检验，方差分析，相关分析。
system: [SYSTEM]

user: 3. 结果 1) 该学校学生心理素质(78.06 ± 14.99)显著低于全国西部地区常模(83.35 ± 13.44) (见表1)。不同性别、年级、家庭经济情况的学生心理素质有显著差异(见表2、表3、表4)。女生心理素质(79.48 ± 13.86)好于男生(76.85 ± 15.73)；初一年级心理素质(81.00 ± 14.25)水平高于初二年级学生(75.46 ± 15.16)。来自高收入家庭的学生心理素质水平(85.18 ± 13.71)最高，中等收入家庭(80.60 ± 12.29)次之，低收入家庭学生(76.03 ± 15.61)心理素质水平最差。 Table 1 Comparison between national norm of the west and this junior middle school’s Shuzhi leve 认知品质 个性品质 适应性(能力) 心理素质 重庆某中学 25.44 ± 5.95 25.42 ± 5.40 27.21 ± 5.79 78.06 ± 14.99 西部常模 27.20 ± 5.36 27.14 ± 5.13 29.00 ± 4.92 83.35 ± 13.44 t值 −8.107 *** −8.74 *** −8.473 *** −9.689 *** p值 0.000 0.000 0.000 0.000 表1. 该中学学生心理素质与全国西部地区常模对比 Table 2 Difference between boy’s and girl’s psychological Shuzhi leve 组别 认知品质 个性品质 适应性(能力) 心理素质 男 25.05 ± 6.20 25.00 ± 5.52 26.80 ± 6.06 76.85 ± 15.73 女 25.91 ± 5.58 25.90 ± 5.20 27.70 ± 5.38 79.48 ± 13.86 t值 −1.968 * −2.269 * −2.112 * −2.390 * p值 0.049 0.024 0.035 0.017 表2. 不同性别中学生心理素质差异 Table 3 Different psychological Shuzhi level of 7th graders and 8th grader 认知品质 个性品质 适应性(能力) 心理素质 初一 26.61 ± 5.50 26.23 ± 5.18 28.21 ± 6.14 81.00 ± 14.25 初二 24.44 ± 5.95 24.71 ± 5.50 26.33 ± 5.31 75.46 ± 15.16 F值 26.610 *** 15.202 *** 20.234 *** 26.521 *** p值 0.000 0.000 0.000 0.000 表3. 不同年级中学生心理素质差异 Table 4 Different psychological Shuzhi level of students from different socioeconomic statu 认知品质 个性品质 适应性(能力) 心理素质 低收入 24.78 ± 6.17 24.80 ± 5.45 26.49 ± 6.23 76.03 ± 15.61 中等收入 26.09 ± 5.12 26.30 ± 5.04 28.17 ± 4.48 80.60 ± 12.29 高收入 28.27 ± 5.30 27.29 ± 5.29 29.63 ± 4.48 85.18 ± 13.71 F值 12.205 *** 9.930 *** 12.732 *** 15.480 *** p值 0 0 0 0 表4. 不同经济水平中学生在心理素质差异 注： * p < 0.05， ** p < 0.01， *** p < 0.001。 2) 不同年级学生的心理健康、学习倦怠水平和家庭亲密度有显著差异。初一年级学生的心理健康高于初二年级，学习倦怠水平低于初二年级，初一年级家庭亲密度好于初二年级。不同家庭条件的学生心理健康、学习倦怠水平，家庭亲密度和适应性有显著差异。高收入家庭学生心理健康水平最高，学习倦怠水平最低，家庭亲密度和适应性最好，中等收入家庭学生各项评分居中，低收入家庭学生心理健康水平最低，学习倦怠水平最高，家庭亲密度和适应性差(见表5)。 Table 5 Different mental health， family cohesion and burnout level of different genders and grade 组别 性别 年级 不同家庭经济情况 t值 p值 F值 P值 F值 P值 心理健康 0.911 0.363 9.341 ** 0.002 6.350 ** 0.002 学习倦怠 0.942 0.347 35.494 *** 0.000 11.756 *** 0.000 家庭亲密度 −0.067 0.054 4.463 * 0.035 19.711 *** 0.000 家庭适应性 1.123 0.257 0.624 0.043 13.446 *** 0.000 表5. 心理健康、学习倦怠及家庭亲密度和适应性的差异 注： * p < 0.05， ** p < 0.01， *** p < 0.001。 3) 相关分析：Pearson相关分析显示，心理健康、家庭亲密度和适应性与心理素质各因子及总分均显著正相关，学习倦怠与心理素质各因子及总分显著(p < 0.01)负相关(见表6)。 Table 6 Relation between psychological Shuzhi and mental health， burnout， family cohesio 组别 r值 认知品质 个性品质 适应性(能力) 心理素质 心理健康 0.377 ** 0.360 ** 0.356 ** 0.414 ** 学习倦怠 −0.583 ** −0.469 ** −0.317 ** −0.523 ** 家庭亲密度 0.362 ** 0.335 ** 0.290 ** 0.375 ** 家庭适应性 0.329 ** 0.313 ** 0.224 ** 0.330 ** 表6. 心理素质与心理健康、学习倦怠、家庭亲密度和适应性的相关性 注： * p < 0.05， ** p < 0.01， *** p < 0.001。
system: [SYSTEM]

user: 4. 讨论 4.1. 该学校的心理素质水平显著低于西部地区常模 该研究中初一学生心理素质水平高于初二学生心理素质，家庭经济收入高的学生心理素质水平高于家庭经济收入低的学生，心理素质各因子中适应性的分数最高，这与武丽丽等人的研究一致(武丽丽，张大均，张雪琪，程刚，2017)。本研究显示该校学生心理素质显著低于全国西部地区常模。这可能是因为心理素质水平存在显著的经济带、家庭住址上的差异(武丽丽，张大均，张雪琪，程刚，2017)。本研究中的学生虽然主要来自城区，但是家庭经济情况总体相对较差(该校低收入家庭占65.4%，中等收入家庭占25.7%，高收入家庭占8.9%)。该研究中，男生心理素质较女生心理素质低，这可能是因为该学校只有初中学生，初一、初二的学生刚好进入青春早期，女生的认知、个性和适应能力发展暂时优于男生。 4.2. 不同年级、不同家庭经济水平学生的心理健康水平、家庭亲密度、适应水平存在显著差异 该研究中初一学生心理健康、家庭亲密性显著好于初二学生，家庭经济收入高的学生心理健康、家庭亲密度和适应性显著好于家庭经济收入低的学生。初一学生学习倦怠水平显著低于初二学生，家庭经济情况好的学生学业倦怠显著低于家庭经济情况差的学生。 中学生既面临着青春期带来的身心巨大变化，又面临着学习任务加重、变难、升学带来的压力，因此心理健康水平随着年级的增加而逐渐降低，学业倦怠则随着年级的增加而逐渐增高。中国正处于社会转型期，贫富差距不断加大。家庭社会经济地位给青少年的成长和发展带来重要影响。来自家庭经济条件好的青少年拥有更多资源，他们的父母可能更民主、更善于学习、更愿意参与子女成长，这都对学生的心理健康产生了积极的影响。 4.3. 心理素质与心理健康、家庭亲密度和适应性存在显著正相关 该研究显示心理素质与心理健康、家庭亲密度和适应性显著正相关(p < 0.05)。这表明KIDSCREEN-10 index问卷能够简便、快速地反映学生的身心健康状况。该研究也印证了心理健康与心理素质的密切关系。学校心理健康教育应该以发展取向，面向全体学生，重视培养学生心理素质，预防心理问题，提高心理健康水平。同时，心理素质训练根据个体的特点因材施教更有效率。学习倦怠水平与心理素质显著负相关揭示了学习在心理素质发展中的重要意义。心理素质与家庭亲密度和适应性显著正相关提示了家庭在学生心理素质发展中的重要位置。 4.4. 该研究对心理健康教育的启示 综上所述，该研究从以下几个方面启示今后的心理健康教育：第一，培养中学生良好心理素质，提高心理健康水平的重要性和必要性。中学生的心理健康水平和心理素质随着年级增长有降低的趋势，初中生进入青春期普遍面临心理发展危机、升学、考试压力逐渐加大等问题。学校心理教育的目标不仅是解决部分学生心理问题，更应面向全体学生，引导学生顺利处理发展危机，预防心理问题。 第二，因材施教的心理素质训练更有效率。学生心理素质水平发展既有共性也有特性，不同地区、年级和性别的学生有差异。有效的心理素质训练应根据特定群体有的放矢。 第三，心理健康教育应鼓励家庭参与，形成合力，共同为学生心理健康护航。家庭是学生不可或缺的支持系统，在其心理健康中扮演重要角色。中学生进入青春期，自我意识增强，易产生叛逆心理，造成亲子冲突，引起心理困扰。因此，对父母进行指导能够帮助家长正确、有效参与孩子成长，调节亲子关系，缓解学生心理压力，提高心理健康水平提升学生认知水平，培养良好性格，增强适应能力，获得成就感。 第四，心理素质培养、心理健康教育应该渗透到学科教育中。对于学生而言，学习是他们最重要的任务，如果学生对学习没有热情，缺乏成就感，身心耗竭负面的状态谈何心理健康？因此，心理素质的发展不能与学习任务、学业成就割裂开来。心理素质提升还应渗透到学科教育中，学生认知能力、个性品质、适应性的发展与成功完成学习任务相互促进，培养乐观、积极、幸福而有成就的学生。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 肝细胞癌(Hepatocellular Carcinoma， HCC)是一种侵袭性恶性肿瘤，尽管肝细胞癌诊断技术及治疗水平有了较大的进步，但对HCC的早期诊断依然是个巨大的挑战。在本文中，我们试图通过基因网络分析与临床分期相关的核心基因，用于对早期HCC患者的发现提供信息和提高HCC诊断技术及治疗水平。首先，我们选用GEO数据库中包含219例早期术后HCC患者的基因表达数据，进行差异表达分析，并且将数据随机分为训练集与测试集，其中训练集采用加权基因共表达网络(WGCNA)分析聚类出五个模块，对各基因模块进行功能富集和通路富集分析，我们发现其中blue模块与细胞增殖、分裂、周期以及DNA复制启动、复制、修复等生物过程相关，与细胞周期、P53信号通路、HTLV-I感染、乙型肝炎等通路相关，这些过程和通路均与HCC的发生发展密切相关。因此，选取模块的富集基因进行PPI网络分析，选取连通度较大的10个核心基因BUB1B、CCNA2、CCNB1、CCNB2、CDC20、MAD2L1、MCM4、PCNA、RFC4、TOP2A，通过随机森林对核心基因进行监督学习，建立BCLC分期的分类模型，然后应用于测试集，研究发现该方法对于BCLC早期患者的分类有很大程度的帮助，正确率达到95.52%，但是对于患者的中后期分类效果不是很理想。该研究提高了对HCC的发病机制和分期研究的认识，为HCC靶向治疗提供了新的方向。 关键词 :肝细胞癌，加权基因共表达网络分析，PPI网络，随机森林 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 肝细胞癌(HCC)是全球最常见的恶性肿瘤，占所有癌症病例的5%以上，是全球癌症死亡的第五大原因 [ 1 ] [ 2 ] 。在发展中国家最为普遍，其发病率呈上升趋势，具有术后转移和复发的比例较高，长期生存率较低的特点 [ 3 ] 。全世界几乎80%的HCC病例都存在由慢性肝炎、炎症和纤维化引起的肝硬化等致癌性损伤 [ 4 ] 。纤维化和肝硬化的其他病因因素如遗传性血色素沉着症或非酒精性脂肪肝疾病也对HCC的发展有潜在影响 [ 5 ] [ 6 ] 。由于在HCC早期阶段缺乏症状和疾病的快速进展，大约80%的HCC患者被诊断为晚期疾病 [ 7 ] 。一般来说，肝切除和原位肝移植被认为是HCC的唯一治疗方法，当肿瘤负荷无法通过手术切除时，HCC的预后较差 [ 8 ] 。尽管在过去几十年中做出了重大努力，但是干扰HCC进展的治疗选择非常有限，并且需要用于有效治疗的新型治疗策略。 由于近年基因组学、转录组学以及测序技术的蓬勃发展，加权基因共表达网络(Weighted Gene Co-expression Network Analysis， WGCNA)正逐渐在生物学研究领域拓展其应用面，目前该方法已成功应用于癌症相关研究。在前列腺癌中来应用该方法构建mRNA和microRNA表达网络 [ 9 ] ；该方法鉴定出ASPM基因为胶质母细胞瘤的新型分子生物标志物 [ 10 ] ，还用来构建了神经胶质瘤的促细胞分化和发芽信号相关的共表达网络 [ 11 ] 。分期系统一方面可以评估病人的预后从而选择正确的治疗方法，另一方面，它也是比较不同治疗试验的重要工具，恶性肿瘤的分期是选择和改善治疗方法的基础。好的分期系统须具备简单、应用方便、可重复性好，并且能够提供可靠的疾病自然病史的信息和根据不同的治疗组分类等特点。但是目前，各地不同的分期系统中，尚没有一个分期系统被一致认为是最完善的。本文借助基因表达数据，应用该方法与PPI网络结合筛选出核心基因，希望通过借助癌症发展的重要过程分析出与分期相关的特征基因，借助随机森林模型建立分类模型，深入学习癌症患者分期过程的分子学研究。
system: [SYSTEM]

user: 2. 材料与方法 2.1. 数据介绍 微阵列数据在Gene Expression Omnibus (GEO; http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo)上公开获得登录号GSE14520的肝癌数据。其中我们选取在96 HT HG-U133A 2.0微阵列平台上进行处理过的221例肿瘤样本以及220例正常样本。去掉缺失临床信息的患者后剩余219例肿瘤样本。临床信息包括性别(Gender)、年龄(Age)、HBV活动状态(HBV viral status)、丙氨酸转移酶(ALT)、肿瘤大小(Main Tumor Size)、结节型(Multinodular)、肝硬化(Cirrhosis)、切除前患者的血清AFP水平(AFP)和HCC预后分期系统巴塞罗那诊所肝癌(BCLC)、癌症肝意大利计划(CLIP)及肿瘤淋巴结转移(TNM)等。其中BCLC分期中有148例早期患者，22例中期患者，29例进展期患者及20例极早期患者。数据中探针总数是22，268个，将基因与探针对应，其中删除810个单个探针对照多个基因和1029个无基因对照的探针，整合单个基因对应多组探针的情况中，本文选取表达量最高的作为最终基因的表达量，最终得到12，742个基因。 2.2. 数据预处理 初始数据通常具有冗余性、不完整性和不规范性的特点，会影响到我们对数据的直接分析，如果数据中存在噪音干扰，还会造成结果的偏差。因此，本文对数据的处理采用分位数标准化 [ 12 ] 来去除掉芯片之间的系统误差。差异表达基因的选取过程采用R3.4.1中limma包 [ 13 ] 进行分析，选取|lFC|大于1，p值小于0.05的基因进行后续研究，筛选出927个差异表达基因，其中有332个上调基因，有595个下调基因。 将219个样本随机分为训练集和测试集，其中训练集含110个样本，测试集含有109个样本，由于因加权基因共表达网络的结果容易受到离群样本影响，所以训练集和测试集均采用芯片间相关度(inter-array correlation， IAC) [ 14 ] 方法来评估芯片数据的分布情况。训练集通过WGCNA方法 [ 15 ] 挖掘基因模块，将各个模块进行GO功能富集分析，了解各模块聚类原因，然后选取与HCC发展密切相关的模块，先取该模块GO功能富集的基因放入在线工具string中做PPI网络选取出连接度高的10核心基因。将这些核心基因建立随机森林模型，测试集用于测试集模型对于患者分期的分辨能力。 2.3. WGCNA方法 加权基因共表达网络分析(Weighted gene co-expression network analysis， WGCNA)是用于描述跨微阵列样品的基因之间的相关模式的系统生物学方法。网络中的每一个节点代表一个基因，如果在不同条件下基因之间的表达存在共性，那么这两个基因在同一个基因共表达网络，或在同一个模块(module)中。下面使用WGCNA [ 16 ] 方法构建HCC样本中基因的共表达网络。首先，计算基因共表达的相关矩阵： S ij = | cor ( x i ， x j ) | (1) 其中 x i 和 x j 分别是基因和的基因表达量。通过两个量的皮尔森系数cor转化为相互作用矩阵 S ij 。再计算基因之间的邻接系数： a ij = S ij β (2) 其中， a ij 表示邻接系数，即通过 β 次方的幂指数运算对每对基因的相关系数进行加权。其中 β 称之为软阈值。这种转变旨在给予强联系更多的权重，并降低预测共表达网络中弱连接的重要性，以提高共表达网络的可靠性。最后，考虑到某个基因与分析中其他所有基因之间的关系，将邻接矩阵转换为拓扑矩阵 Ω = [ ω i j ] ，矩阵中的元素如下： ω i j = ( l i j + a i j ) / ( min { k i ， k j } + 1 − a i j ) (3) 其中， l i j = ∑ μ a i μ a μ j 表示基因公共连接的节点之间邻接系数乘积的总和， k i = ∑ μ a i μ 和 k j = ∑ μ a μ j 分别表示基因 i 、 j 与各自连接节点之间邻接系数的加和。通过节点间的相异程度 d i j ω = 1 − ω i j 来衡量基因模块所具有的生物学意义，因此通过 d i j ω 来实现网络的构建。 2.4. 随机森林 随机森林(Random Forest)，顾名思义就是由很多随机生成的树构成的森林，由于生成树是随机的，所以是相互独立的，彼此没有关联或者依赖性。随机森林分类的基本思想 [ 17 ] ：第一步，利用Bootstrap抽样从原始训练集抽取k个样本，并且每个样本的样本容量均与原始训练集中相同；第二步，对k个样本分别建立k个决策树模型得到k种分类结果；第三步，依据k种分类结果对每个记录进行投票表决从而决定其最终分类。分类的正确率通过抽样过程中所形成的袋外数据(OOB)来进行预测，对每次的预测结果进行汇总便可得到错误率OOB估计，从而对组合分类的正确率进行评估。 随机森林中的每棵分类树都是二叉树，其生成遵循自上向下的递归分裂原则，即从根节点对训练集进行依次划分，在二叉树中根节点需包含所有的训练数据，并遵循节点不纯度最小原则分裂为左、右两节点，分别包含训练数据的一个子集，并且节点遵从相同规则继续分裂，直到满足分支停止规则停止生长。如果节点 n 上的分类数据均来自同一类别，则该节点的不纯度 I ( n ) = 0 。其中，不纯度度量方法为Gini准则 [ 18 ] ，即假定 P ( ω j ) 为节点 n 上属于 ω j 类样本个数占训练样本总数的频率，则Girfi准则表示如下： I ( n ) = ∑ i ≠ j P ( ω i ) P ( ω j ) = 1 − ∑ j P 2 ( ω j ) (4)
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 本文主要研究了肝细胞癌的分期，旨在通过基因研究对HCC患者BCLC分期有进一步的了解，可以通过核心基因方向对于HCC患者的BCLC分期能够更为准确，从而对BCLC分期产生积极的推动作用。 本文建立了对BCLC分期的分类模型。首先借助WGCNA方法对差异表达基因进行聚类分析得出五个模块，经过对每个模块进行了富集分析后，发现blue模块中的基因参与了众多癌症发生发展过程。随后结合PPI网络，筛选出该模块中前十个核心基因，通过这是个随机变量建立随机森林分类模型，结果发现这是个基因对于BCLC分期早期患者的分类效果极佳，正确率达到95.52%，对于中晚期患者的分类效果不明显。 本文选出的十个模块的核心基因分别为CCNB1、TOP2A、RFC4、MAD2L1、PCNA、CCNB2、CCNA2、MCM4、CDC20、BUB1B。这些基因参与到细胞分裂、有丝分裂核分裂、有丝分裂细胞周期的G1/S转换及G2/M转换、细胞增殖、姐妹染色单体凝聚力、DNA复制启动、DNA复制、DNA修复、对药物的反应、蛋白质SUMO化等重要的生物过程以及细胞周期、卵母细胞减数分裂、p53信号通路、DNA复制、RNA转运、嘧啶代谢、错配修复、核苷酸切除修复等重要信号通路。我们将这些基因放入GO注释以及通路中，了解其对HCC的预后作用。我们的讨论如下： 1) 这些基因均参与到了GO:0000278注释有丝分裂细胞周期(mitotic cell cycle)的功能中，其中MCM4、PCNA、RFC4、TOP2A四个基因参与到了DNA复制(DNA replication)过程，细胞周期中，当DNA复制启动蛋白异常高表达，必然导致细胞快速完成的DNA复制，使得细胞进入高度增殖状态，例如：增生细胞核抗原(PCNA)基因的表达与诸多肿瘤的恶性程度、浸润、转移密切相关，PCNA蛋白的表达与肝脏肿瘤的恶性行为也存在密切联系 [ 24 ] ；研究表明，TOP2A蛋白表达水平与组织学分级、肿瘤大小、分子分型均具有相关性 [ 25 ] 。BUB1B、CCNA2、CCNB2三个基因参与到了有丝分裂(Mitosis)过程，癌症的形成过程中多种基因相互作用，恶性肿瘤均表现出增殖的活跃，所以HCC也不例外，因此使得涉及到细胞增生分裂的有丝分裂过程在肿瘤的生长进程中也格外重要。 2) 这些筛选的核心基因富集到了细胞周期、卵母细胞减数分裂、p53信号通路、DNA复制这些相关通路中。其中CCNB1和CCNB2均在p53信号通路中，这些蛋白质的调剂严重影响着细胞周期G2停滞(Cell cycle G2 arrest)。彭绍华等 [ 26 ] 研究表明细胞周期蛋白在肝细胞癌组织中呈不同程度的高表达，使得细胞周期缩短，癌细胞增生活跃，细胞凋亡减少，恶性表型增加。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 约束能量最小化(Constrained Energy Minimization， CEM)目标检测算法广泛应用于高光谱目标检测中。本文在分析CEM算法的推导过程后，发现图像像元的选择，可以改善自相关系数，因此提出一种改进的CEM目标检测算法。该方法首先对高光谱数据集进行光谱重排、一阶微分，增加目标与背景的差异性；计算目标光谱与数据集中光谱点的相似度，求取CEM算法的自相关矩阵时去除与目标相似度高的像元，减少自相关矩阵对目标的抑制。为进一步抑制背景，增加算法的普适性，加入对数算子。最后对合成高光谱数据和真实高光谱数据进行试验，结果表明，与传统算法相比，提出的算法可以对伪装目标进行有效识别，而且对小目标和大面积目标检测都具有适用性。 关键词 :高光谱图像，光谱重排，CEM算法，目标检测 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 高光谱遥感技术获得物质连续的光谱曲线，具有“光谱合一”的特点 [ 1 ] ，被列为遥感技术在20世纪三个最显著的进展之一 [ 2 ] [ 3 ] 。高光谱技术广泛应用于目标检测。根据先验经验是否可知，目标检测方法可分为有监督检测和无监督检测。无监督目标检测中经典算法为RX算法。文献 [ 4 ] 在RX中加入核函数提出一种非线性的异常目标检测算法：KRX (Kernel RX， KRX)算法。有监督目标检测中经典算法为CEM算法和自适应余弦一致性估计(Adaptive cosine Consistency Estimation， ACE)算法。文献 [ 5 ] 提出一种加权ACE算法。文献 [ 6 ] 提出一种基于双时间段检测的CEM算法。本文通过研究CEM算法，通过改善自相关矩阵及加入对数算子，提出一种不仅适用于大面积目标而且适用于小目标的改进的CEM (Modified Constrained Energy Minimization， MCEM)算法。
system: [SYSTEM]

user: 2. CEM算法 1993年Halsayi [ 7 ] 提出了CEM算法。它使用一个有限的脉冲响应(Finite impulse response， FIR)来限制目标光谱，同时保证滤波器的输出能量最小。对于一个高光谱数据集 S = [ r 1 ， r 2 ， r 3 ， ⋯ ， r N ] ，每个像元的光谱矢量为 r i = [ r i 1 ， r i 2 ， r i 3 ， ⋯ ， r i L ] T ，其中N为高光谱数据集中像元总数目，L为波段数。我们的目的是设计一个线性滤波器 w = [ w 1 ， w 2 ， w 3 ， ⋯ ， w L ] T ，它保证目标光谱的输出为1，同时限制背景输出最小。 { min w 1 N ( ∑ i = 1 N y i 2 ) = min w w T R w d T w = 1 (1) 其中 d = [ d 1 ， d 2 ， d 3 ， ⋯ ， d L ] T 表示目标先验光谱矢量， y i = w T r i 表示每个像元通过滤波器后的输出， R = ( ∑ i = 1 N r i r i T ) / N 。该最小值问题的解决方法即CEM算子： D C E M = R − 1 d d T R − 1 d (2)
system: [SYSTEM]

user: 3. 改进的CEM算法 分析CEM算子可知，影响检测结果的量只有两个：目标先验光谱适量 d 和自相关矩阵 R ，当给定 d 后，自相关矩阵 R 的准确度直接影响算法的精确度。研究CEM算子的推导过程的两个约束条件可知， R 是为了限制背景的输出，它由背景像元光谱求出。然而CEM算子在计算 R 时把目标也计入其中，从而导致算子对目标的抑制。如果把疑似目标剥离 R 的计算，那么我们就能得到更加精确有效的检测结果。在确定疑似目标过程中，往往会把非目标当做目标，算子对这些像元就会有一定的增强。为了抑制这些像元，我们加入对数算子，对背景进行进一步抑制。至此，本文提出一种改进后的CEM算法：MCEM算法。步骤如下： 1) 光谱重排可以增加变化趋势相似的光谱曲线的差异性 [ 8 ] 。对给定目标光谱d进行单调递增(递减)进行排序，数据集中所有像元按照d的排序方式进行重新排序。目标光谱重排后变为 d * = [ d k 1 ， d k 2 ， d k 3 ， ⋯ ， d k L ] T ，其它像元重排后变为 r i * = [ r i k 1 ， r i k 2 ， r i k 3 ， ⋯ ， r i k L ] T 。 2) 一阶微分可以反应光谱曲线的斜率及斜率变化情况，从而增强光谱曲线在坡度上的差异性 [ 9 ] 。一阶微分对大气效应也有一定的抑制作用。目标光谱和像元光谱一阶微分计算公式如(4) (5)所示。 d L − 1 = [ d k 2 − d k 1 ， d k 3 − d k 2 ， d k 4 − d k 3 ， ⋯ ， d k L − d k L − 1 ] T (4) r i L − 1 = [ r i k 2 − r i k 1 ， r i k 3 − r i k 2 ， r i k 4 − r i k 3 ， ⋯ ， r i k L − r i k L − 1 ] T (5) 3) 计算一阶微分处理后的目标光谱与各个像元光谱的相似度。此处使用余弦值度量光谱之间的相似性。目标与第i个像元之间余弦值计算公式如(6)所示。 s i m 〈 i ， d 〉 = ( d L − 1 ) T r i L − 1 ‖ d L − 1 ‖ ‖ r i L − 1 ‖ (6) 4) 对计算后的相似度值进行由大到小排序，设置阈值th。在计算自相关矩阵 R = ( ∑ i = 1 N r i r i T ) / N 时，相似度值最大为 s i m 〈 max 〉 ，相似度在 [ s i m 〈 max 〉 − t h ， s i m 〈 max 〉 ] 之间的像元点不计入计算之内。当 s i m 〈 max 〉 − s i m 〈 i ， d 〉 大于 t h 时，分界相似度值 T H = s i m 〈 i ， d 〉 。从而求得改进后的自相关矩阵 R * 。 5) 只有当目标在数据集中的量较大时，修正后的自相关矩阵 R * 才能更好地对背景进行抑制，当目标在数据集中只占由少量像元，甚至仅有一个像元时，修正后的自相关矩阵 R * 与 R 几乎没有差别，对背景没有显著抑制作用，结果与CEM算法没有什么差别。为进一步抑制背景，我们引入对数算子 log T H s i m 〈 i ， d 〉 。 此时改进的CEM算法MCEM算法如公式(7)所示： D MCEM = log T H s i m 〈 i ， d 〉 R * − 1 d d T R * − 1 d (7) 根据上述算法步骤，算法流程图如图1所示。