DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 资料与方法 2.1. 资料 2.1.1. 研究对象 选取2018.01~2019.01期间青岛市妇女儿童医院行人工流产患者60例入组，其中实验组为稽留流产30例，对照组为正常妊娠30例。 2.1.2. 实验组(稽留流产组)入选标准 1) 初次就诊时血清β-hCG、孕酮等检验结果支持宫内妊娠诊断；妇科超声提示：宫内可见典型孕囊，或已见胎芽及心管搏动。 2) 在随后至孕10周内的任一次孕检中B超明确提示稽留流产。 早期妊娠稽留流产的超声诊断标准依据中华医学会计划生育学分会编写的《早期妊娠稽留流产治疗专家共识(2020年)》评判标准：1) 超声检查提示胎芽 ≥ 7 mm，但无心管搏动；2) 宫腔内孕囊平均直径≥ 25 mm，但无胎芽形成。3) 宫腔内未查见卵黄囊，14天后仍然未见胎芽及心管搏动。4) 宫腔内查见卵黄囊，11天后仍未见心管搏动。 2.1.3. 对照组(正常妊娠组)入选标准 1)初次就诊时孕6~10周；血清β-hCG、孕酮等检验结果支持宫内妊娠诊断；妇科超声提示：宫内可见典型孕囊，或已见胎芽及心管搏动。 2)要求行人工流产术。 2.1.4. 排除标准 1) 合并有严重的心肝肾、血液系统疾病或不能耐受人工流产的其他疾病。 2) 急性盆腔炎、阴道炎等生殖道炎症。 3) 感染致畸性细菌及病毒(如TORCH病毒)等患者。 4) 诊断为异位妊娠及妊娠滋养细胞疾病等患者。 5) 借助辅助生殖技术妊娠及多胎妊娠的患者。 2.2. 方法 1) 免疫组化法检测不同组织中Furin、TGF-β2、TNF-a的表达 按照免疫组化试剂盒说明书步骤进行实验。脱蜡水化；在pH 6.0枸橼酸钠缓冲液中加热至95℃ 15 min修复抗原，PBS缓冲液洗2次；3%过氧化氢37˚孵育30分钟，PBS液洗1次消除内源性酶；10%山羊血清室温孵育1小时抗原封闭；加一抗4˚孵育过夜，PBS液洗3次；加二抗室温孵育1小时，PBS液洗3次；DAB显色5~10分钟PBS液冲10分钟；苏木精复染1分钟，自来水冲洗15分钟；脱水透明后中性树胶封片、镜检。切片常规脱蜡水化、抗原修复、敷一抗、显色、复染。该实验重复3遍。 2) 结果判定 根据阳性细胞比率和染色深度分别进行评估，最后综合评定。采用H-score评分法，H-score = Σ(pi × i)，式中pi表示阳性细胞数量占切片中所有细胞数量的百分比，范围从0%~100%；i代表着着色强度，0分(无着色)，1分(淡黄色)，2分(黄色)，3分(棕褐色)，因此H-score的范围为0~300，以中位数为截断值(cut-off values)，可将按阳性表达程度各分为两组：高表达组﹥中位数，低表达组 ≤ 中位数 [ 16 ]。 2.3. 统计学处理 本次研究中所涉及到的数据均采用SPSS 20.0软件进行整理和分析。计数资料以百分率(%)表示，组间比较采用χ2检验，P < 0.05为差异有统计学意义。 2.4. 结果 Table 1 Expression of Furin， TGF-β2 and TNF-a in missed abortion tissue and normal pregnancy tissue (H-score) [16 绒毛 蜕膜 合体滋养层 细胞滋养层 Furin 正常妊娠 79.50 ± 4.52* 12.51 ± 0.56 119.75 ± 3.71* 稽留流产 310.67 ± 4.22* 14.46 ± 2.12 201.25 ± 5.72* TGF-β2 正常妊娠 56.24 ± 4.02* 12.35 ± 2.46* 291.43 ± 5.47* 稽留流产 195 ± 8.96* 21.38 ± 3.46* 176.34 ± 6.47* TNF-α 正常妊娠 150.33 ± 3.26* 14.25 ± 3.24* 232.47 ± 3.45* 稽留流产 304.00 ± 8.64* 52.41 ± 5.62* 146.35 ± 5.31* 表1. Furin、TGF-β2、TNF-a因子在稽留流产和正常妊娠组织中表达情况(H-评分) [ 16 ] 其中，*代表P < 0.05。 Furin在蜕膜组织中的表达，稽留流产组明显高于正常妊娠组织(稽留流产组201.25 ± 5.72，正常妊娠组119.75 ± 3.71)差异有统计学意义(P < 0.05)；而在绒毛的细胞滋养层中，Furin在稽留流产组织和正常妊娠组织中的表达基本一致(稽留流产组14.46 ± 2.12，正常妊娠组12.51 ± 0.56)；在绒毛的合体细胞滋养层中，Furin在稽留流产组织中的表达明显高于正常组织(稽留流产组310.67 ± 4.22，正常妊娠组79.50 ± 4.52)，差异有统计学意义(P < 0.05) (表1)。 TGF-β2在蜕膜组织中的表达，正常妊娠组织明显高于稽留流产组(正常妊娠组291.43 ± 5.47，稽留流产组176.34 ± 6.47)差异有统计学意义(P < 0.05)；而在绒毛的细胞滋养层和合体滋养层，TGF-β2在稽留流产组织中的表达明显高于正常妊娠组织，差异均有统计学意义(细胞滋养层稽留流产组21.38 ± 3.46，正常妊娠组12.35 ± 2.46；合体滋养层稽留流产组195 ± 8.96，正常妊娠组56.24 ± 4.02)。 TNF-α在蜕膜组织中的表达，正常妊娠组织明显高于稽留流产组(正常妊娠组291.43 ± 5.47，稽留流产组176.34 ± 6.47)差异有统计学意义(P < 0.05)；而在绒毛的细胞滋养层和合体滋养层，TNF-α在稽留流产组织中的表达明显高于正常妊娠组织，差异均有统计学意义(细胞滋养层稽留流产组52.41 ± 5.62，正常妊娠组14.25 ± 3.24；合体滋养层稽留流产组304.00 ± 8.64，正常妊娠组150.33 ± 3.26)。 图1. Furin蛋白在稽留流产及正常妊娠组织中的表达(×200) 在蜕膜组织中，Furin蛋白在稽留流产组织(B，D)中的表达高于正常妊娠组织(A，C)。在绒毛的细胞滋养层中，稽留流产和正常妊娠组织中Furin蛋白表达基本一致(C，D)。在绒毛的合体细胞滋养层中，稽留流产组织中Furin蛋白表达明显高于正常妊娠组织(C，D)，见图1。 图2. TGF-β2在稽留流产及正常妊娠组织中的表达(×200) 在蜕膜组织中，TGF-β2在正常妊娠组织中的表达高于稽留流产组织(A，B)。相反，在绒毛的细胞滋养层和合体滋养层细胞中，TGF-β2在稽留流产组织中的表达均高于正常妊娠组织(C，D)，见图2。 在蜕膜组织中，TNF-a在正常妊娠组织中的表达高于稽留流产组织(A，B)。相反，在绒毛组织的细胞滋养层和合体滋养层细胞中，TNF-a在稽留流产组织中的表达均高于正常妊娠组织(C，D)，见图3。 图3. TNF-a在稽留流产及正常妊娠组织中的表达(×200)
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user: 3. 讨论 妊娠是极为复杂而又受到精细调控的生命现象，机体存在多重机制来维持妊娠过程。 其中最重要的机制就是免疫系统和内分泌的调节。细胞因子是由免疫细胞和某些非免疫细胞合成、分泌的一类小分子蛋白，可介导和调控免疫、炎症反应及单核/巨噬细胞产生单核因子等过程。细胞因子作为一类具有广泛生物学活性的激素样多肽调控生殖过程，通过调节卵巢内分泌或旁分泌，影响卵泡成熟、胚胎发育及胚泡着床等环节来调控复杂的生殖过程 [ 7 ]。肿瘤坏死因子(Tumor necrosis factor， TNF)属于细胞因子之一，主要有两种类型：一种由单核/巨噬细胞产生TNF-α；另一种是由致敏淋巴细胞产生的淋巴毒素TNF-β，两者具有相同的受体和生物学活性 [ 8 ]。近年来，有关妊娠过程中母体对胚胎半同种抗原的免疫耐受的研究成为热点。有学者认为流产是这种免疫耐受遭受破坏的结局。蜕膜、绒毛作为母胎之间交换的重要部位，在妊娠的不同阶段发挥着不同的作用。随着胚胎的植入和发育，蜕膜细胞分泌多种细胞因子如TGF-β、TNF-a、LIF、CSF等等，这些细胞因子及相关蛋白形成复杂的内分泌网络，发挥营养胚泡、调控细胞生长分化、滋养细胞植入、调整母胎面免疫反应、阻止母体排斥胚胎等多种生理过程 [ 9 ]。本研究通过免疫组化法检测30例稽留流产组织及30例正常妊娠组织绒毛及蜕膜中TGF-β2、TNF-a及其相关蛋白Furin的表达及变化，探究三种因子在稽留流产发病机制中可能发挥的作用及临床意义。 Furin是前蛋白转化酶(Proprotein convertases，PC)家族的成员之一，广泛存在于哺乳动物体内。Furin底物广泛，可识别病毒胞膜糖蛋白、细菌外毒素、生长因子及其受体、基质金属蛋白酶及黏附因子等等，发挥多种生物学效应 [ 2 ]。有研究发现在胚胎发育的10.5~11天，Furin可识别TGF-β1、BMP5和BMP7等前体蛋白调控心血管发育 [ 10 ]。Furin高表达可激活其下游底物TGF-β1，促进卵母细胞的成熟和分化。Furin全身敲除小鼠，可出现绒毛膜尿囊融合失败、卵黄囊血管缺失、心脏腹侧闭合缺陷、卵泡发育不良和女性不育等多种缺陷，甚至死亡 [ 11 ]。此外，条件性敲低小鼠胎盘中的Furin基因，将导致合胞体化和胚胎发育的严重缺陷，并且胎盘侵袭性完全消失 [ 12 ]，提示Furin在早期胚胎发育尤其是胎盘和合体滋养层形成过程中的发挥了关键性作用。也有文献报道，Furin可调节T细胞产生TGF-β来维持免疫稳态和外周免疫耐受，并且还参与调节T细胞受体诱导的转录和T辅助细胞的平衡，通过调控巨噬细胞中发挥抗炎功能 [ 13 ]。我们研究发现，Furin在稽留流产组织中的表达明显高于正常妊娠组织，这种趋势在稽留流产组织的蜕膜组织和合体细胞滋养层中表现的更加明显，差异有统计学意义；而细胞滋养层中Furin在稽留流产和正常组织中的表达基本一致，差异无明显意义。究其原因，我们推测：Furin高表达可能引起母胎面免疫稳态和免疫耐受发生紊乱，进而影响了早期胚胎胚泡植入、侵袭的过程。 为进一步研究稽留流产发生可能机制，我们检测了不同组织中TGF-β2的表达。众所周知，TGF-β主要由子宫内膜上皮细胞，在妊娠期主要是由蜕膜细胞分泌表达，在胚泡植入过程中发挥重要作用的一种细胞因子 [ 14 ]。近年来，有关TNF-α与生殖免疫调节的研究报道较多，而有关TGF-β，尤其是TGF-β2在生殖过程中的作用研究报道较少。有研究报道TGF-β在胚胎分化和发育过程中发挥重要调控作用，主要作用于子宫内膜，为胚胎的植入做准备 [ 14 ]。TGF-β在胚胎植入的过程中处于动态平衡的状态，其表达过低或过高都会影响植入过程。Simpon [ 15 ] 等人报道在蜕膜细胞间和细胞外肌层螺旋动脉周围中检测到TNF-β2的表达，并伴有转化的蜕膜细胞。当给予SB431542一种TGF表达抑制剂后，检测到蜕膜化减少约77%，提示TNF-β2在妊娠的蜕膜化和延续性方面发挥着重要作用 [ 15 ]。我们的研究发现TGF-β2在正常妊娠组织蜕膜中的表达高于稽留流产组织，我们推测这种情况可能取决于蜕膜细胞、非胎盘绒毛细胞中的蜕膜淋巴细胞或妊娠的继发性反应的作用，此外也不排除正常妊娠组织中部分区域轻微的退行性变引起局部氧化应激反应引起TGF-β2免疫定位增加。有研究报道，TGF-β家族在胎盘绒毛组织中的分布是不一致。血浆中TGF-β1高水平与流产的发生密切相关；胎盘中TGF-β3，易发生子痫前期 [ 16 ]。Ball [ 14 ] 等研究发现在早期和非整倍体流产组织的合体滋养细胞中TGF-β2表达增加，这也我们的研究结果相一致。我们的研究发现在绒毛的细胞滋养层和合体滋养层细胞中，TGF-β2在稽留流产组织中的表达均高于正常妊娠组织。在合体合体滋养层细胞中TGF-β2免疫原性更加明显一些(195 ± 8.96)，提示我们TGF-β2可能不参与调控稽留流产组织的蜕膜化过程，稽留流产组织TGF-β2高表达可能参与抑制流产和阻止胚胎排出的过程。 研究发现TNF-α具有调节滋养层细胞正常增殖、分化和凋亡的作用，非孕妇、正常早孕妇女血清中TNF常呈低值水平，随着孕周增加其表达水平略有增加，其主要机制为滋养细胞侵入子宫蜕膜的过程中起调节作用 [ 17 ]。在胚胎植入时，TNF-α产生抑制细胞分裂、增殖的作用，增强T淋巴细胞的细胞毒性作用，导致蜕膜产生Th1型免疫反应，表现为免疫杀伤、滋养细胞凋亡，TNF-α过度表达不利于妊娠维持 [ 17 ]。动物实验发现直接输入TNF-α可引起免、鼠的胎盘出血和流产 [ 18 ]。有研究曾报道20%~73%的宫内感染羊水中均可测到相当量的TNF-a [ 19 ]。有文献报道滋养细胞中TNF-α的表达是以一种自分泌的方式在滋养层细胞的生长和分化过程中发挥作用的 [ 20 ]。TNF基因在恶性滋养细胞肿瘤的细胞中高表达，并在胎盘形成过程中过度增殖和侵袭转移 [ 21 ]。我们研究也发现了相似的事实，在蜕膜组织中，TNF-a在正常妊娠组织中的表达高于稽留流产组织。相反，在绒毛组织的细胞滋养层和合体滋养层细胞中，TNF-a在稽留流产组织中的表达均高于正常妊娠组织。我们研究结果提示，在正常妊娠组织和稽留流产组织的细胞滋养层TNF-a均有较强的表达，我们认为高水平的TNF-a表达是滋养层功能的一个标志。在稽留流产组织合体滋养层细胞中表达出更强的免疫原性，我们推测稽留流产组织可能在感染、缺氧等不良因素刺激下引发TNF-α异常表达，尤其是母胎交界面中TNF-α表达增加，刺激蜕膜细胞分泌释放异常细胞因子，如TGF-β、PGE2、Fg12等等，多种细胞因子的共同作用引起胎盘滋养层血管血栓形成，出现绒毛滋养细胞尤其合体滋养细胞的凋亡增加，最终影响胎盘绒毛的正常发育。
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user: 4. 结论 总之，在妊娠组织中的蜕膜、滋养细胞层均检测到Furin、TGF-β2、TNF-a不同程度的表达，三种因子在妊娠不同阶段发挥不同的生物学作用，是维持妊娠不可或缺的角色。其中任何一种因子异常表达均可能导致流产的发生。
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user: 摘要 在进行非线性扩散波的研究时，BBM-KdV方程因能描述大量的物理现象如浅水波和离子波等而占有重要的地位，其数值研究少有涉及。本文研究了一类带有齐次边界条件的广义BBM-KdV方程的初边值问题，提出了一个具有二阶理论精度的两层非线性有限差分格式，合理模拟了问题本身的一个守恒量，并给出差分格式的先验估计，讨论其差分解的存在唯一性，并用离散泛函分析方法证明该格式的收敛性和无条件稳定性，最后通过数值模拟验证了该数值方法的可靠性。
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user: 1. 引言 本文考虑广义BBM-KdV方程 u t − u x x t + β u x x x + u x + γ u p u x = 0 ， ( x ， t ) ∈ ( x L ， x R ) × ( 0 ， T ] ， (1) 的如下初边值问题： u ( x ， 0 ) = u 0 ( x ) ， x ∈ [ x L ， x R ] ， (2) u ( x L ， t ) = u ( x R ， t ) = 0 ， u x ( x L ， t ) = u x ( x R ， t ) = 0 ， t ∈ [ 0 ， T ] ， (3) 其中， u 0 ( x ) 是一个已知的初值函数， β ， γ 为正实数， p ≥ 1 为整数。问题(1)~(3)具有如下守恒律 [ 1 ]： E ( t ) = ‖ u ‖ L 2 + ‖ u x ‖ L 2 = E ( 0 ) ， (4) 其中 E ( 0 ) 为与初始条件有关的常数。 当 p = 1 时，方程(1)即为通常的BBM-KdV方程 [ 1 ] u t − u x x t + β u x x x + u x + γ u u x = 0 。 (5) 作为BBM方程 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 和KdV方程 [ 5 ] 推广，BBM-KdV方程(1)或(5)在进行非线性扩散波的研究时非常重要。BBM方程和KdV方程已引起了广泛地研究 [ 6 ] - [ 17 ]，而对于BBM-KdV方程的研究甚少，仅有文献 [ 18 ] [ 19 ] 通过数值模拟方法证实了BBM-KdV方程的解存在性，并讨论了其边界条件的物理意义，文献 [ 1 ] 进一步对BBM-KdV方程(5)给出了两个二阶精度的数值求解算法。 本文考虑更一般的情形，对广义BBM-KdV方程的初边值问题(1)~(3)进行数值求解研究，并进行数值模拟验证。
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user: 2. 数值格式和守恒性 剖分区域 [ x L ， x R ] × [ 0 ， T ] ，设 τ 为时间步长， t n = n τ ， 0 ≤ n ≤ N ， N = [ T τ ] ； x j = x L + j h ， 0 ≤ j ≤ J ， h = x R − x L J 为空间步长；记 u j n = u ( x j ， t n ) ， U j n ≈ u ( x j ， t n ) ， Z h 0 = { U = ( U j ) | U − 1 = U 0 = U J = U J + 1 = 0 ， j = − 1 ， 0 ， 1 ， ⋯ ， J ， J + 1 } 。规定C为与时间步长和空间步长均无关的常数，且 C > 0 。并定义以下符号： ( U j n ) x = U j + 1 n − U j n h ， ( U j n ) x ¯ = U j n − U j − 1 n h ， ( U j n ) x ^ = U j + 1 n − U j − 1 n 2 h ， ( U j n ) t = U j n + 1 − U j n τ ， U j n + 1 2 = U j n + 1 + U j n 2 ， 〈 U n ， V n 〉 = h ∑ j = 1 J − 1 U j n V j n ， ‖ U n ‖ 2 = 〈 U n ， U n 〉 ， ‖ U n ‖ ∞ = max 1 ≤ j ≤ J − 1 | U j n | 。 由于 u p u x = 1 p + 2 [ u p u x + ( u p + 1 ) x ] ，于是在数值离散时，对问题(1)~(3)提出如下两层C-N有限差分数值求解格式： ( U j n ) t − ( U j n ) x x ¯ t + β ( U j n + 1 2 ) x x ¯ x ^ + ( U j n + 1 2 ) x ^ + φ ( U j n + 1 2 ) = 0 ， j = 1 ， ⋯ ， J − 1 ， n = 1 ， ⋯ ， N − 1 ， (6) U j 0 = u 0 ( x j ) ， j = 0 ， ⋯ ， J ， (7) U n ∈ Z h 0 ， ( U 0 n ) x ^ = ( U j n ) x ^ = 0 ， n = 0 ， ⋯ ， N (8) 其中： φ ( U j n + 1 2 ) = γ p + 2 { ( U j n + 1 2 ) p ( U j n + 1 2 ) x ^ + [ ( U j n + 1 2 ) p + 1 ] x ^ } 。 C-N差分格式(6)~(8)对不变量(4)有如下的数值模拟结果： 定理1 若定义离散能量 E n = ‖ U n ‖ 2 + ‖ U x n ‖ 2 ，则C-N差分格式(6)~(8)关于 E n 是守恒，即 E n = E n − 1 = ⋯ = E 0 ， (9) 其中， n = 1 ， 2 ， ⋯ ， N − 1 。 证明：以向量 2 U n + 1 2 对(6)式取内积，由(8)式和离散分部求和公式 [ 20 ]，可以得到 ‖ U n ‖   t 2 + ‖ U x n ‖   t 2 + 2 β 〈 U x x ¯ x ^ n + 1 2 ， U n + 1 2 〉 + 2 〈 U x ^ n + 1 2 ， U n + 1 2 〉 + 2 〈 φ ( U n + 1 2 ) ， U n + 1 2 〉 = 0 ， (10) 又 〈 U x x ¯ x ^ n + 1 2 ， U n + 1 2 〉 = 0 ， 〈 U x ^ n + 1 2 ， U n + 1 2 〉 = 0 ， (11) 〈 φ ( U n + 1 2 ) ， U n + 1 2 〉 = γ h p + 2 ∑ j = 1 J − 1 { ( U j n + 1 2 ) p ( U j n + 1 2 ) x ^ + [ ( U j n + 1 2 ) p + 1 ] x ^ } U j n + 1 2 = γ h p + 2 ∑ j = 1 J − 1 ( U j n + 1 2 ) p + 1 ( U j n + 1 2 ) x ^ + γ h p + 2 ∑ j = 1 J − 1 [ ( U j n + 1 2 ) p + 1 ] x ^ U j n + 1 2 = γ h p + 2 ∑ j = 1 J − 1 ( U j n + 1 2 ) p + 1 ( U j n + 1 2 ) x ^ − γ h p + 2 ∑ j = 1 J − 1 ( U j n + 1 2 ) p + 1 ( U j n + 1 2 ) x ^ = 0 ， (12) 于是将(11)式和(12)式带入(10)式，有 ‖ U n ‖   t 2 + ‖ U x n ‖   t 2 = 0 然后将上式两端乘以 τ ，再对时间层n递推即可得(9)式成立。
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user: 3. 差分格式的可解性 以下我们用Brouwer不动点定理 [ 21 ] 和数学归纳法来证明C-N差分格式(6)~(8)的数值解是存在的，即 定理2 存在 U n 满足数值差分格式(6)~(8)，其中 U n ∈ Z h 0 ，且 1 ≤ n ≤ N 。 证明：由(7)式知，显然 U 0 是C-N差分格式(6)~(8)的解；现假设 U n 是，其中 n ≤ N − 1 ；下面归纳证明存在 U n + 1 满足C-N差分格式(6)~(8)。 定义g是 Z h 0 上一个算子，且满足如下条件： g ( V ) = 2 ( V − U n ) − 2 ( V − U n ) x x ¯ + τ V x ^ + β τ V x x ¯ x ^ + τ φ ( V ) ， (13) 由(11)式和(12)式可知 〈 V x x ¯ x ^ ， V 〉 = 0 ， 〈 V x ^ ， V 〉 = 0 ， 〈 φ ( V ) ， V 〉 = 0 ； 于是，以向量V对(13)式取内积，得 〈 g ( V ) ， V 〉 = 2 ‖ V ‖ 2 − 2 〈 U n ， V 〉 + 2 ‖ V x ‖ 2 − 2 〈 U x n ， V x 〉 ≥ 2 ‖ V ‖ 2 − 2 ‖ U n ‖ ⋅ ‖ V ‖ + 2 ‖ V x ‖ 2 − 2 ‖ U x n ‖ ⋅ ‖ V x ‖ ≥ 2 ‖ V ‖ 2 − ( ‖ U n ‖ 2 + ‖ V ‖ 2 ) + 2 ‖ V x ‖ 2 − ( ‖ U x n ‖ 2 + ‖ V x ‖ 2 ) ≥ ‖ V ‖ 2 − ( ‖ U n ‖ 2 + ‖ U x n ‖ 2 ) + ‖ V x ‖ 2 ≥ ‖ V ‖ 2 − ( ‖ U n ‖ 2 + ‖ U x n ‖ 2 ) ， 显然，如果取 ‖ V ‖ 2 = ‖ U n ‖ 2 + ‖ U x n ‖ 2 + 1 ，则有 〈 g ( V ) ， V 〉 > 0 。从而由Brouwer不动点定理 [ 21 ] 可知，必存在 V * ∈ Z h 0 ，满足 g ( V * ) = 0 ，即 U n + 1 = 2 V * − U n 满足C-N差分格式(6)~(8)。从而由归纳假设知，C-N差分格式(6)~(8)的数值解是存在的。
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user: 4. 收敛性、稳定性与数值解的唯一性 我们将C-N差分格式(6)~(8)的截断误差定义如下： r j n = ( u j n ) t − ( u j n ) x x ¯ t + β ( u j n + 1 2 ) x x ¯ x ^ + ( u j n + 1 2 ) x ^ + φ ( u j n + 1 2 ) ， (14) 且由Taylor公式可知， r j n = O ( τ 2 + h 2 ) 。 引理1初边值问题(1)~(3)的连续解满足如下估计： ‖ u ‖ L 2 ≤ C ， ‖ u x ‖ L 2 ≤ C ， ‖ u ‖ L ∞ ≤ C 。 证明：由不变量(4)式可得： ‖ u ‖ L 2 ≤ C ， ‖ u x ‖ L 2 ≤ C ， 再根据Sobolev不等式即有， ‖ u ‖ L ∞ ≤ C 。 定理3 设 u 0 ∈ H 2 [ x L ， x R ] ，则C-N差分格式(6)~(8)的数值解满足以下估计： ‖ U n ‖ ≤ C ， ‖ U x n ‖ ≤ C ， ‖ U n ‖ ∞ ≤ C ( n = 1 ， 2 ， ⋯ ， N )。 证明：由(9)式(即定理1)可得 ‖ U n ‖ ≤ C ， ‖ U x n ‖ ≤ C ， 再根据离散Sobolev不等式 [ 20 ] 即有： ‖ U n ‖ ∞ ≤ C 。 由定理3可知，C-N差分格式(6)~(8)的数值解 U n 以范数 ‖ ⋅ ‖ ∞ 关于初始值绝对稳定。 以下我们用能量方法来证明C-N差分格式(6)~(8)的数值解的收敛性，即 定理4 C-N差分格式(6)-(8)的数值解以范数 ‖ ⋅ ‖ ∞ 收敛到原初边值问题(1)~(3)的连续解，并且收敛阶为 O ( τ 2 + h 2 ) 。 证明：记 e j n = u j n − U j n ，用(6)式去减(14)式，可得 r j n = ( e j n ) t − ( e j n ) x x ¯ t + β ( e j n + 1 2 ) x x ¯ x ^ + ( e j n + 1 2 ) x ^ + φ ( u j n + 1 2 ) − φ ( U j n + 1 2 ) ， (15) 以向量 2 e n + 1 2 对(15)式两端取内积，并由离散分部求和公式 [ 20 ]，有 ‖ e n ‖   t 2 + ‖ e x n ‖   t 2 = − 2 β 〈 e x x ¯ x ^ n + 1 2 ， e n + 1 2 〉 − 2 〈 e x ^ n + 1 2 ， e n + 1 2 〉 − 2 〈 φ ( u n + 1 2 ) − φ ( U n + 1 2 ) ， e n + 1 2 〉 + 〈 r n ， 2 e n + 1 2 〉 ， (16) 由(11)式，有 〈 e x ^ n + 1 2 ， e n + 1 2 〉 = 0 ， 〈 e x x ¯ x ^ n + 1 2 ， e n + 1 2 〉 = 0 ， (17) 根据引理1和定理3，利用离散Cauchy-Schwarz不等式，有 − 〈 φ ( u n + 1 2 ) − φ ( U n + 1 2 ) ， e n + 1 2 〉 = − γ h p + 2 ∑ j = 1 J − 1 [ ( u j n + 1 2 ) p ( u j n + 1 2 ) x ^ − ( U j n + 1 2 ) p ( U j n + 1 2 ) x ^ ] e j n + 1 2     − γ h p + 2 ∑ j = 1 J − 1 { [ ( u j n + 1 2 ) p + 1 ] x ^ − [ ( U j n + 1 2 ) p + 1 ] x ^ } e j n + 1 2 = − γ h p + 2 ∑ j = 1 J − 1 [ ( u j n + 1 2 ) p ( e j n + 1 2 ) x ^ + e j n + 1 2 ( U j n + 1 2 ) x ^ ∑ k = 0 p − 1 ( u j n + 1 2 ) p − 1 − k ( U j n + 1 2 ) k ]   e j n + 1 2     + γ h p + 2 ∑ j = 1 J − 1 [ e j n + 1 2 ∑ k = 0 p ( u j n + 1 2 ) p − k ( U j n + 1 2 ) k ] ( e j n + 1 2 ) x ^ ≤ C ( ‖ e x n + 1 ‖ 2 + ‖ e x n ‖ 2 + ‖ e n + 1 ‖ 2 + ‖ e n ‖ 2 ) ， (18) 〈 r n ， 2 e n + 1 2 〉 ≤ ‖ r n ‖ 2 + 1 2 ( ‖ e n + 1 ‖ 2 + ‖ e n ‖ 2 ) ， (19) 将(17)~(19)三式一起代入(16)式，令 B n = ‖ e n ‖ 2 + ‖ e x n ‖ 2 ，然后整理得 B n + 1 − B n ≤ τ ‖ r n ‖ 2 + C τ ( B n + 1 + B n ) ， (20) 将(20)式从0到 N − 1 递推并求和，即得 B N ≤ B 0 + C τ ∑ n = 0 N − 1 ‖ r n ‖ 2 + C τ ∑ n = 0 N B n ， 又 τ ∑ n = 0 N − 1 ‖ r n ‖ 2 ≤ N τ max 0 ≤ n ≤ N − 1 ‖ r n ‖ 2 ≤ T ⋅ O ( τ 2 + h 2 ) 2 ， B 0 = O ( τ 2 + h 2 ) 2 ，于是 B N ≤ O ( τ 2 + h 2 ) 2 + C τ ∑ n = 0 N − 1 B n ， 从而由离散Gronwall不等式 [ 20 ]，有 ‖ e N ‖ ≤ O ( τ 2 + h 2 ) ， ‖ e x N ‖ ≤ O ( τ 2 + h 2 ) ， 最后再根据由离散Sobolev不等式 [ 20 ]，即得 ‖ e N ‖ ∞ ≤ O ( τ 2 + h 2 ) 。 用类似定理的证明方法，有： 定理5 C-N差分格式(6)~(8)的数值解唯一。
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user: 5. 算例验证 为了验证本文数值方法的可靠性，考虑 p = 3 、 p = 5 两种情形分别进行数值实验。固定参数 β = 1 ， γ = 0.25 ，其中，当 p = 3 时，广义BBM-KdV方程(1)的孤波解为： u ( x ， t ) = 10 1 3 sech 2 3 ( 1 2 x − 5 8 t ) ， 当 p = 5 时，广义BBM-KdV方程(1)的孤波解为： u ( x ， t ) = 7 1 5 sech 2 5 ( 1 2 x − 13 24 t ) 。 取初值函数 u 0 ( x ) = u ( x ， 0 ) 进行数值求解计算，固定 x L = − 40 ， x R = 60 ， T = 20 。对时间步长 τ 和空间步长h的取不同值时，将数值解和孤波解在不同时刻误差的 l ∞ 模列于表1；将C-N差分格式对不变量(4)的数值模拟能量 E n 在不同时刻的数据列于表2。 Table 1 l ∞ -errors of C-N differential scheme at different moment τ = h = 0.1 τ = h = 0.05 τ = h = 0.025 p = 3 t = 5 5.1615163e−3 1.3010245e−3 3.2264725e−4 t = 10 6.7718924e−3 1.7056575e−3 4.2236642e−4 t = 15 9.6227512e−3 2.4605686e−3 5.9633758e−4 t = 20 1.1968095e−2 3.0164056e−3 7.3528904e−4 p = 5 t = 5 3.7520665e−3 9.7232475e−4 2.3774384e−4 t = 10 7.3330778e−3 1.8813375e−3 4.6002634e−4 t = 15 9.9836428e−3 2.5432739e−3 6.1802900e−4 t = 20 1.1672353e−2 3.0093422e−3 7.3555580e−4 表1. C-N差分格式在不同时刻的 l ∞ -误差 Table 2 Partial data of C-N difference scheme for analog E n for invariant (4 p = 3 p = 5 t τ = h = 0.1 τ = h = 0.05 τ = h = 0.025 τ = h = 0.1 τ = h = 0.05 τ = h = 0.025 0 25.160025317 25.160025951 25.160203193 8.0059501371 8.0059767653 8.0059816787 5 25.160025319 25.160025951 25.160203195 8.0059501371 8.0059767649 8.0059816794 10 25.160025319 25.160025953 25.160203195 8.0059501371 8.005976754 8.0059816800 15 25.160025310 25.160025953 25.160203195 8.0059501371 8.0059767799 8.0059816804 20 25.160025322 25.160025954 25.160203195 8.0059501371 8.0059767768 8.0059816811 表2. C-N差分格式对不变量(4)的模拟 E n 的部分数据
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user: 6. 结论 本文对一类带有齐次边界条件的广义BBM-KdV方程的初边值问题(1)~(3)进行了数值方法研究，提出了一个两层非线性差分格式(6)~(8)，该格式是无条件稳定的。从表1可以看出，本文的格式明显具有二阶精度；从表2可以看出，数值式格式对原问题的守恒性质(4)也进行了合理有效地模拟。所以本文数值求解方法是可靠的。
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user: 摘要 本文提出基于有限元功率流的三维轴承座能量分布及传递特性的研究方法。首先介绍了有限元功率流的理论和相关表达式；然后以轴承座为研究对象，比较分析了简谐力作用下有无裂纹轴承座的能量分布和振动传递，实现了载荷冲击下有无裂纹轴承座的功率流可视化研究；最后讨论了裂纹对轴承座功率流的影响。应力云图、功率流云图和功率流矢量图分别用来呈现轴承座应力分布、能量分布和能量传递路径。结果表明简谐载荷下轴承座的应力集中区域和能量集中区域是不同，裂纹影响轴承座的应力分布、能量分布和能量传递，裂纹轴承座含有的能量更大。有限元功率流的可视化分析方法可为结构设计及安全运行提供依据。
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user: 1. 引言 机械零件在机械动力工程引起的振动能量分布与传递一直以来是研究人员研究的方向之一。在实际结构振动中，多以零件的应力应变作为衡量振动大小的依据，缺少能量的概念。有限元功率流法就是基于结构的能量分析振动的特性。 三维轴承座结构广泛存在于机械工程结构中。轴承基座不仅为轴提供支撑，还承受轴传递的各向载荷。可靠的轴承座对于在减小轴在运转过程中的振动及保证机械设备能够正常作业方面具起到很重要的作用。利用有限元功率流方法对轴承座的振动能量流动的强度和方向进行分具有重要的理论意义和实用价值。 基于功率流研究的对象大都是梁、板等结构。Noiseux等 [ 1 ] 首次提出了功率流的概念，将声强作为功率流的概念引入到梁和平板的振动中。Gavric和Pavic [ 2 ] 首次基于有限元的思想，对梁、平板以及壳体结构中的功率流进行了分析，并且给出了结构声强(功率流密度)公式。Abbiati等 [ 3 ] 进行了基于分段时间积分和状态空间建模的混合仿真计算框架研究。Wong等 [ 4 ] 研究了损伤板的结构功率流，分析了降低刚度和板上存在小圆孔的两种情况下功率流能量的变化。Xu等 [ 5 ] 对有孔和无孔复合板进行研究，发现圆孔会影响板中振动能量的传递大小和路径，同时发现最大能量处并非对应的是最大应力处。Li等 [ 6 ] 采用可视化技术，观察了耦合板的能量流动，得到了不同激励下耦合板的能量大小和传递路径。游进等 [ 7 ] 在L型板上加入了两个不相关的白噪声激励，得到板在白噪声激励作用下的能量响应和功率流。李凯等 [ 8 ] 基于结构声强法研究了加筋板的振动能量传输，并且分析了不同阻尼器能量耗散特性。乔志等 [ 9 ] 比较了有限元功率流法和导纳功率流法的结果，发现两者的结果十分吻合，同时证明基于有限元功率流方法的正确性。朱翔等 [ 10 ] 利用1/4点单元法模拟了裂纹，并且得到了裂纹结构在不同裂纹参数下的声强矢量图和流线图。 在瞬态功率流研究中，文献 [ 11 ] 研究了简支板结构在受到钢球冲击时的瞬态功率流，得到了板的能量流线图。文献 [ 12 ] 利用功率流方法分析了人体头骨在受到撞击时的能量分布，以此来确定头部在受到外部撞击时的严重受损部位。文献 [ 13 ] 研究了在瞬态冲击下的钢板功率流，并且提出了能量波的概念。 在众多学者的研究中较少文献对三维实体的功率流进行研究。本文以轴承座为研究对象，分析在受到简谐力作用下裂纹对轴承座的振动影响。实现了载荷冲击下裂纹轴承座的能量分布和传递的可视化研究。
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user: 2. 理论基础 2.1. 功率流理论 功率流是一个与时间有关的向量，代表结构的瞬时能量，单位面积上的功率流也称作结构声强。Pavic [ 2 ] 利用有限元方法提出了功率流的计算方法，并给出了表达式： i k ( t ) = − σ k l ( t ) v l ( t )       k = 1 ， 2 ， 3       l = 1 ， 2 ， 3 (1) 式(1)中 σ k l ( t ) 和 v l ( t ) 为t时刻和l方向的应力分量和速度分量。 对于一维梁单元，功率流的结构表达式为： I x = − ( w / 2 ) Im [ N ˜ x u ˙ ∗ + Q ˜ y v ˙ ∗ + Q ˜ z w ˙ ∗ + T ˜ x θ ˙ x ∗ + M ˜ y θ ˙ y ∗ + M ˜ z θ ˙ z ∗ ] (2) 对于二维板壳单元，单元的位移及力如图1所示。功率流表达式为： I x = − ( w / 2 ) Im [ N ˜ x u ˙ ∗ + N ˜ x y v ˙ ∗ + Q ˜ x w ˙ ∗ + M ˜ x θ ˙ y ∗ + M ˜ x y θ ˙ x ∗ ] I y = − ( w / 2 ) Im [ N ˜ y u ˙ ∗ + N ˜ y x v ˙ ∗ + Q ˜ y w ˙ ∗ + M ˜ y θ ˙ x ∗ + M ˜ y x θ ˙ y ∗ ] (3) 图1. 板壳单元横截面位移及内力 式(2)和(3)中 N ˜ x 和 N ˜ y 分别为x和y方向的面内轴向力； N ˜ x y 和 N ˜ y x 分别为x和y方向的面内剪力； Q ˜ x 、 Q ˜ y 和 Q ˜ z 分别为x、y和z方向的横向剪力； T ˜ 为扭转力； M ˜ x 、 M ˜ y 和 M ˜ z 分别为x、y和z方向的弯矩； M ˜ x y 和 M ˜ y x 为扭矩； u ˙ ∗ 、 v ˙ ∗ 和 w ˙ ∗ 分别为三个方向的位移共轭复数； θ ˙ x ∗ 、 θ ˙ y ∗ 和 θ ˙ z ∗ 分别为x、y和z方向的转角共轭复数； 对于三维实体单元，取六面体微体为研究对象，如图2所示。功率流表达式为： I x = − ω 2 Im ( σ x u ∗ + τ x y v ∗ + τ x z w ∗ ) I y = − ω 2 Im ( τ y x u ∗ + σ y v ∗ + τ y z w ∗ ) I z = − ω 2 Im ( τ z x u ∗ + τ z y v ∗ + σ z w ∗ ) (4) 式(4)中 σ n 为法线n方向上的正应力； τ n 1 、 τ n 2 为1方向和2方向上的剪应力； u ∗ 、 v ∗ 、 w ∗ 分别为法线x、y和z方向上的复位移的共轭。 图2. 实体单元应力及位移 2.2. 矢量可视化技术 随着计算机系统的应用越来越广泛，导致了大量数据的产生，对于数据的分析超出了人们的处理能力。因此有了可视化技术的发展。一般意义的可视化定义为：可视化是一种使复杂信息能够容易和快速被人理解的手段，是一种聚焦在信息重要特征的信息压缩语言，是可以放大人类感知的图形化表示方法。可视化就是把数据、信息和知识转化为可视的表示形式并获得对数据更深层次的认识的过程 [ 14 ] [ 15 ]。 矢量场在科学计算和工程分析中扮演着非常重要的角色，矢量场数据可视化一般都至少要包括三个主要步骤：矢量数据的预处理、矢量数据的映射以及矢量场的绘制和显示。
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user: 3. 轴承座功率流分析 3.1. 轴承座模型 轴承基座为左右对称的实体结构，是转轴和台面之间的连接部件之一，在其内部可以安装轴承，并起到轴承的固定作用。轴承基座的三维主视图和俯视图如图3和图4所示。轴承座采用普通碳钢Q235，弹性模量为2.1 × 10 11 Pa，泊松比为0.3。为了使计算及划分网格方便，在使用有限元软件建立模型时去掉了轴承座上的凸台及圆孔部分，单元类型为C3D8R，模型的边界条件为底部固定约束。在轴承座与轴承接触部位上施加两个简谐压力载荷。 3.2. 轴承座振动功率流分析 首先利用有限元功率流研究无裂纹轴承座的能量发布及传递特性。对轴承座施加简谐力，简谐力的频率范围为1~100 Hz。选取简谐力频率为50 Hz的工况进行分析，获得轴承座的应力云图、功率流云图和功率流矢量图。图5为轴承座受到激励后的应力云图，图6为轴承座在此工况下的功率流云图，图7和图8分别为此激励下的功率流矢量图和功率流矢量等长图。可视化图形的颜色表示能量的区别，故这些图的应力或功率流的大小通过颜色来显示，其中红色代表值最大，也说明了此处的应力集中或能量聚集。 图3. 轴承座主视图 图4. 轴承座俯视图 图5. 轴承座在简谐激励下的应力云图 图6. 轴承座在简谐激励下的功率流云图 图7. 轴承座在简谐激励下的功率流矢量图 图8. 轴承座在简谐激励下的功率流矢量等长图 图6~8给出了几种不同的功率流表达形式，这几种形式分别为功率流云图、功率流矢量图和功率流矢量等长图。功率流云图表现轴承座内部能量的分布状态；功率流矢量图表达的是能量的传递路径及大小，通过矢量图可以预测能量下一时刻的流动方向，但是由于有些部位的功率流值比较小，所以导致矢量较短，表现的结果并不是很清晰，无法判断矢量的方向。由此便产生了功率流矢量等长图，把所有的矢量长度都设为一致，即假设每个矢量的大小都相等，这样就可通过矢量等长图确定能量的流动方向。 对比图5和图6可以看出在受到简谐力的作用时，应力主要集中在轴承座与轴承接触面的右上方和左下方。但是功率流云图却显示能量集中在轴承座与轴承接触面的左上方和右上方，因此可以得出，应力集中区域并不是能量集中区域。能量包含的不仅是应力信息还有应变的信息，当应力最大时应变并不一定也是最大。因此产生了能量集中区域和应力集中区域的差异。由功率流矢量等长图可以看出能量的流动方向，即能量最终全部流向了轴承座上方和轴承座底部。 3.3. 含裂纹的轴承座功率流分析 轴承座在长期的振动下可能会产生裂纹，裂纹的产生将会影响结构的刚度，进一步影响结构的固有频率等其他特性。有限元功率流可以用来分析裂纹轴承座的应力和能量分布，获得裂纹对轴承座结构的影响，从而为结构设计及安全运行提供依据。 裂纹轴承座的尺寸模型与无裂纹时一样，不同地方是在轴承座的下方加了一个40 mm长的横向裂纹。图9、图10、图11和图12分别为在简谐力频率为50 Hz激励下裂纹轴承座的应力分布云图、功率流云图、功率流矢量图和功率流矢量等长图。 图9. 裂纹轴承座在简谐激励下的应力云图 图10. 裂纹轴承座在简谐激励下的功率流云图 图11. 裂纹轴承座在简谐激励下的功率流矢量图 图12. 裂纹轴承座在简谐激励下的功率流矢量等长图 图13. 裂纹矢量局部放大图 对比图5和图9的应力云图可以发现当含有裂纹时，在裂纹两端应力存在集中现象，并且在裂纹的底部没有应力分布，即裂纹阻挡了应力的传递。对比图6和图10可以得出含有裂纹的轴承座能量集中部位依然是左上方和右上方部位，但是通过功率流云图可以发现在裂纹两端存在能量集中现象，这一点与应力分析结果是吻合的。可以看出裂纹对能量的传递是有一定影响的，由于裂纹处的矢量长度较短表达不清晰，为了更清楚的从矢量图的角度反映裂纹的影响。图13给出了功率流矢量在裂纹处的局部放大图，图中可以看出矢量在裂纹的两端较长，因此此处的能量较大，在裂纹两端存在能量集中情况。同时根据裂纹边缘的矢量方向可以看出能量是沿着裂纹边缘绕过裂纹流动，在裂纹上端的矢量长度和下端矢量长度相差较大，即能量经过裂纹时耗散了许多，裂纹阻挡了能量的传播。 任何结构的系统都可以看成是质量、刚度与阻尼参数的系统，因此裂纹的存在会影响结构的参数，裂纹将会缩减结构的刚度和增大结构的阻尼，从而使结构的固有频率降低。从功率流的角度分析裂纹对轴承座的影响。即分析有无裂纹的轴承座在相同频率下的总能量大小，图14为含裂纹和不含裂纹的轴承座在0~100 Hz下的自身振动功率大小曲线，由于轴承座的固有频率较高，在0~100 Hz激励下没有发生共振现象，所以随着频率的增加功率流也是逐渐增加的，没有产生极大值现象。图14可以得出在每一频率下含有裂纹的振动能量都比不含裂纹时的振动能量要大。与裂纹缩减了结构的刚度结论是吻合的。因此，从能量的角度分析，当轴承座出现裂纹时自身的能量将发生骤增，这样很不利于轴承座的正常使用。这也为检测轴承座是否出现裂纹提供了一种新的方法。 图14. 轴承座稳态振动自身总功率流
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user: 4. 结论 本文基于有限元功率流法讨论了三维实体轴承座的振动能量传递特性，研究了裂纹对轴承座的能量分布和传递的影响，得到了以下结论： 1) 利用有限元软件可视化了功率流云图和矢量图，得到了三维实体轴承座的稳态振动功率流图，通过功率流云图和矢量图可以清晰的看到当受到外部激励时，轴承座内部的能量大小、分布和传递路径。 2) 利用实体单元细化模拟裂纹，得到了含有裂纹和不含有裂纹的轴承座功率流云图。分析了裂纹对轴承座功率流的影响。发现裂纹会影响功率流的流动方向，当功率流矢量经过裂纹时功率流矢量方向会发生突变，功率流的方向将沿着裂纹边缘流动。同时当能量通过裂纹时会发生耗散，导致裂纹上下部分的能量存在较大差异。 3) 裂纹会加大结构的振动，含有裂纹的振动能量要高于不含有裂纹的振动能量。故有限元功率流研究三维轴承座的能量分布及传递特性为检测轴承座是否出现裂纹提供了一种新的方法。
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user: 摘要 基于人体姿态估计的摔倒检测方法，因其人体姿态估计模型涉及十几个关节点的识别与处理，导致整体模型的检测速度较慢。为了摔倒检测达到实时性，提出了一种基于轻量级人体姿态估计模型和图卷积的摔倒实时检测方法。该方法首先采用优化后的基于目标检测的两阶段轻量级人体姿态估计模型进行关节点检测，使整体模型达到轻量级；然后使用只有6个特征提取模块的时空图卷积网络对人体关节点序列进行摔倒检测，提高整体模型摔倒检测的准确率。本文通过NTU-D-RGB-120和UR Fall Detection Dataset两个数据集进行实验，摔倒检测的正确率达到96.1%，整体模型在GTX1060Ti显卡中达到约33FPS。
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user: 1. 引言 我国开始步入老龄化社会，老年人数量众多。老人因为身体机能下降而容易发生摔倒的情况，如果不及时发现并进行救护，可能会导致一些严重的后果。 目前，检测摔倒的技术主要有两种方式：通过随身穿戴设备的传感器检测摔倒和通过摄像头的视频检测摔倒。通过穿戴设备检测的方法，需要人随身带着设备，例如手机、手环、腰带等。通过这些设备上的加速度计、陀螺仪等传感器采集的重心变化数据运用机器学习算法进行摔倒检测 [ 1 ]。该检测方法虽然简单有效，但对于一些老人来说，他们会忘记或者不喜欢佩戴这些设备。通过摄像头的视频图像检测的方法则不需要人随身携带设备，但因图像数据本身就相对较大，处理起来较慢，所以检测算法的计算量较大，检测速度也会较慢。如何优化关于视频图像摔倒检测方法的速度是非常值得研究的一个方向。 通过视频图像检测摔倒的方法有很多种，例如基于边缘轮廓 [ 2 ] [ 3 ]、基于密集光流 [ 4 ] [ 5 ]、基于人体姿态估计 [ 6 ] [ 7 ]、基于三维时空卷积网络(C3D) [ 8 ] [ 9 ] 等。其中，基于人体姿态估计的方法不止可以用于实现摔倒检测，还可以用于实现其他动作识别、动作分析、人机交互等算法，相对于其他方法来说扩展性更强。此外，该方法不需要考虑环境背景干扰的问题，检测准确率会比其他方法相对较高。但该方法因人体姿态估计算法本身的计算量较大，检测速度相比其他方法较慢，难以达到实时检测的效果，所以本文提出一种基于轻量级人体姿态估计的摔倒实时检测方法。 本文的主要贡献如下： (1) 提出了一种基于目标检测的两阶段轻量级人体姿态估计模型来优化整体摔倒检测的速度； (2) 通过消融实验对比分析该人体姿态估计模型各阶段的Loss与精度，验证该模型优化方法的有效性； (3) 采用规模缩小后的图卷积网络来提高模型速度和摔倒识别的准确率； (4) 在NTU-D-RGB-120和UR Fall Detection Dataset这两个数据集上进行实验，实验结果表明本文方法的优化有效。
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user: 2. 相关工作 基于人体姿态估计的摔倒检测方法主要分两个检测阶段。第一个阶段是人体关节点检测，即人体姿态估计。第二个阶段就是根据检测出来的关节点进行摔倒检测，即分类问题。无论第二阶段使用哪种方法，因为人体姿态估计涉及十几个关节点的识别与处理，整个模型的计算量大部分在人体姿态估计算法这块，所以为了达到实时效果，检测方法的优化重点在于人体姿态估计模型的性能。 2.1. 人体姿态估计 人体姿态估计算法的设计思路主要有两种：自顶向下和自底向上。自顶向下的方法分为两阶段，首先通过目标检测算法检测出人体检测框，然后再从人体检测框内检测关节点，代表算法有G-RMI [ 10 ]、AlphaPose [ 11 ]、CPN [ 12 ] 等。自底向上的方法也是分为两阶段，首先检测出图像中所有的关节点，然后再把全部关节点按一定的策略组合成每个人的姿态，代表算法有Openpose [ 13 ]、PifPaf [ 14 ]、DeeperCut [ 15 ] 等。一般自底向上的方法会比自顶向下的方法快。因为自底向上的方法只需要一次性识别出图像中所有的关节点，而自顶向下的方法检测关节点的次数随着图像中人数的增加而增加，所以一般轻量级的人体姿态估计会采用自底向上的方法。例如，Intel公司的Osokin在OpenPose的基础上，提出OpenPose的轻量级版本Lightweight OpenPose [ 16 ]。Osokin把Openpose的特征提取网络VGG-19换成MobileNet，并把5个修正预测的精炼阶段减少到1个。虽然该模型的精度下降了，但模型的速度却提高了不少。除此之外，Sekii [ 17 ] 也是使用自底向上的方法思路提出一种基于YOLO [ 18 ] 目标检测网格级别的轻量级人体姿态估计模型，把像素级别的热力图预测换成网格级别的目标检测来预测关节点，从而大幅度地提升关节点检测的速度。使用轻量级的人体姿态估计模型，因其关节点的检测精度降低，从而导致后续整个摔倒检测的判断结果会有一定的影响。 2.2. 摔倒检测 摔倒检测一般会使用长短期记忆网络(Long Short-Term Memory， LSTM) [ 19 ] [ 20 ]、支持向量机(Support Vector Machine， SVM) [ 2 ]、随机森林(Random Forest， RF)等方法，但这些方法不一定能学到区分关节点的一些运动特征，误判率较高，例如躺在床上、坐在地上、蹲下、摔倒等行为的区分。所以Yan等人 [ 21 ] 提出一种基于人体关节点的时空图卷积网络ST-GCN进行动作识别，该模型能更好地学习到一些隐藏的人体关节点运动的特征，泛化能力更强。所以本文方法中第二阶段的摔倒检测会采用比传统判别算法泛化能力更强的图卷积网络来进行摔倒判断，从而提高摔倒检测的准确率。
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user: 5. 总结 为了使基于人体姿态估计的摔倒检测方法达到实时检测的效果，本文先把计算量较大的人体姿态估计模型进行优化，提出一种基于目标检测的两阶段轻量级人体姿态估计模型。同时，为了验证两阶段网络的优化方法有效，设计实验分析各阶段网络预测关节点和肢体的效果。然后，为了提高整体检测方法的准确率与检测速度，使用规模缩小后的时空图卷积网络来对关节点序列进行摔倒检测。经过实验，本文方法对比使用高精度的人体姿态估计模型，整体算法的摔倒检测准确率并没有下降很多，但速度却提升了不少。
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user: 摘要 目的：观察盐霉素对人胶质母细胞瘤(U87)细胞增殖、凋亡的影响，检测盐霉素对凋亡相关基因表达影响以探究对U87细胞抑制机制。方法；分别用高浓度(SH， 4 μmol/L)、低浓度盐霉素(SL， 2 μmol/L)处理U87细胞，分为空白对照组(NC组)、SH组、SL组，48小时后，通过集落形成实验观察盐霉素对U87细胞的集落形成能力的影响。通过RT-PCR检测SENP2等33个凋亡相关下调基因RNA的表达水平。结果：集落形成实验结果显示，SH和SL组均能抑制U87的增殖，且成浓度依赖性(P < 0.05)。PCR结果得到SENP2等33个凋亡相关基因表达下调。结论；盐霉素对U87细胞增殖具有明显抑制作用，并促进细胞凋亡。
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user: 1. 引言 有报道显示，中枢神经系统恶性肿瘤正以1%~2%的增长率逐年递增，尤以老年人群多见 [ 1 ]。而胶质母细胞瘤是最常见的中枢神经系统原发肿瘤，恶性程度高，预后差。流行病学资料显示，胶质瘤在全部中枢神经系统肿瘤中占比为27%，在恶性肿瘤中占比高达80% [ 2 ]。WHO (世界卫生组织)将胶质瘤分为I~IV四个等级，其中III级和IV级预后极差，称为高级别胶质瘤(high grade gliomas， HGG)，其中IV级胶质瘤在恶性脑肿瘤中占比45.2%，平均诊断年龄64岁 [ 3 ]，既使实施标准化治疗，即手术结合替莫唑胺同步放化疗，其中位生存期也仅为12~18个月 [ 4 ]。 盐霉素(Salinomycin， Sal)，又名沙利霉素，是聚醚类一元羧酸抗生素，过去几十年曾被用做抗球虫病的药物一直用做动物饲料添加剂使用以促进营养吸收，提高饲料利用率 [ 5 ]。2009年，美国研究人员第一次发现盐霉素具有抗癌效应，例如，盐霉素能选择性杀伤乳腺癌肿瘤干细胞，且药效是紫杉醇的百倍。盐霉素能有效降低乳腺癌干细胞的比例，抑制在体乳腺癌细胞的生长 [ 6 ]，抑制淋巴结转移 [ 7 ]。在2013年已经开始了盐霉素治疗乳腺癌的I和II期临床试验 [ 8 ]。此外，研究证明盐霉素对于神经系统肿瘤同样具有杀伤、抑制作用。当前研究主要集中在胶质瘤，特别是盐霉素对高级别胶质瘤的作用研究。现已证实盐霉素对原代胶质瘤细胞有很强的选择性杀伤作用，能引起细胞的凋亡和死亡，而且以后者占主导 [ 9 ]。但现有文献就盐霉素对胶质母细胞瘤具体作用报道有限，其机制尚未完全阐明。鉴于现有治疗手段对于胶质瘤治疗的局限性，深入研究盐霉素对胶质细胞瘤选择性杀伤及其作用机制，可能成为突破胶质瘤治疗瓶颈的新希望。本实验将观察盐霉素对胶质瘤U87细胞体外生长的抑制作用，并检测相关基因在盐霉素作用下的表达改变。