DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. scRNA-seq与胚胎器官发育相关疾病 心脏是胚胎最早形成的功能器官之一，其正常发育对维持机体生命至关重要。而先天性心脏病是由多种病因引起的，了解其病因有助于临床治疗。Cui等 [ 29 ] 利用scRNA-seq分析了妊娠5~25周4000个人心脏细胞的基因表达状态，鉴定出4种主要细胞类型，为阐明心脏发育机制提供了潜在的理论依据。Li等 [ 30 ] 对小鼠胚胎心肌细胞E8.5、E9.5和E10.5的心脏区进行scRNA-seq，分析不同发育时间段心肌细胞的基因表达特征，发现了小鼠胚胎发育过程中的细胞异质性与细胞亚群发生的明显变化。DeLaughter等 [ 31 ] 对人干细胞诱导心肌和胚胎期小鼠心脏在不同分化时间点进行了scRNA-seq，对比了不同时间段内心房心室细胞、左心室和右心室细胞亚群的发育谱系，并将人和鼠多能干细胞与鼠胚胎期的细胞群相对应，验证了多能干细胞衍生心肌细胞的成熟度与培养时间成正相关。 肝脏是人体中代谢和免疫反应的主要器官，也是早期胚胎发育的主要造血器官，但人们对早期胚胎造血和免疫系统发育过程尚未完全了解。Zeng等 [ 32 ] 选取胚胎胸腺的细胞进行scRNA-seq，研究结果对早期人T淋巴细胞的产生提供了依据。在胸腺形成过程中，Kernfeld等 [ 33 ] 应用scRNA-seq绘制了胸腺细胞的基因表达图谱，揭示了其细胞异质性，将图谱与人全基因组研究数据和自身免疫性疾病相关基因结合起来，发现胚胎胸腺驻留细胞与自身免疫病的发生有关。Segal等 [ 34 ] 利用scRNA-seq技术，探索人胎儿和成年肝脏的转录组，在人胎儿肝脏中发现了肝胆双能祖细胞，这为胚胎发育或肝脏受损修复过程中人肝实质组织细胞的来源提供了依据。 肾脏在维持人体酸碱平衡、调节水盐代谢、排泄代谢废物等方面发挥着重要作用，而肾脏细胞的形态与功能存在较大异质性。临床研究表明，胎儿肾发育不良和先天性肾脏病可直接影响胎儿的生存和生长发育。Brunskill等 [ 35 ] 对小鼠早期肾脏进行scRNA-seq检测，建立了肾脏发育中的细胞表达图谱。单细胞基因表达谱表明肾脏在发育过程中存在多谱系启动，肾祖细胞表现出与多种潜在分化谱系相关基因的随机表达 [ 36 ]。Menon等 [ 37 ] 通过选取人正常的胚胎肾细胞群，对6414个细胞进行了scRNA-seq，发现了与肾脏发育相关的关键信号通路，为在单细胞水平上的人类肾脏发育研究提供了全面的基因表达谱。肾脏scRNA-seq研究使人们对于肾脏细胞的认识与分类从形态学逐渐发展到了分子水平。 卵巢是女性重要的生殖器官，卵巢衰老和女性生育能力下降的分子机制尚不清楚。Wang 等 [ 38 ] 通过scRNA-seq鉴定出7种具有不同基因表达特征的灵长类卵巢细胞，同时通过深入分析卵母细胞的基因表达动态，充分了解了动物卵巢细胞衰老的特异性机制，获得了与卵巢疾病相关的新的诊断标志物和潜在治疗靶点。
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user: 5. 展望 单细胞测序技术的更新和发展将提供给研究者更多维度更精准的研究角度，去系统、全面地揭示和解析细胞的功能。目前，在胚胎发育早期，由于细胞过少，不能很好的研究其特性；胚泡期细胞异质性明显；胚胎形成过程中控制细胞分化的机制尚不清楚。但随着scRNA-seq技术的发展，这些问题得到了深入研究，极大地促进了发育生物学的发展，其应用范围包括：1) 绘制细胞谱系；2) 揭示细胞异质性；3) 发现新的细胞类型和标记基因；4) 研究不同细胞的基因表达特征和发育分化机制。总之，从单细胞水平分析不同胚胎发育阶段重要组织器官中细胞的生物学特性，有助于分析细胞异质性和细胞在发育过程中的分化机制，进一步加深对胚胎发育的认识。此外，scRNA-seq技术在胚胎发育领域的研究进展，为先天性心脏病、神经和免疫功能缺陷和先天性肾脏病等疾病的防治提供理论依据，具有重要的临床意义。
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user: 摘要 针对现有基于MMC的电压源型直流融冰装置在电气设计方面研究较少的问题，以及为设备研发和工程调试提供支撑的目的，本文围绕全桥MMC型直流融冰装置电气设计开展仿真校核研究工作。首先，对全桥MMC型直流融冰装置的运行原理进行了介绍，并提出了10.8 MW直流融冰装置设计方案。其次，对直流融冰装置开展了电气设计，给出了详细的主电路计算方法。最后，在PSCAD/EMTDC中搭建了直流融冰模型，仿真校核了所提电气设计方案的有效性及直流融冰装置的融冰和无功补偿功能，为工程实际应用提供了依据。
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user: 1. 引言 电力系统遭受的各种自然灾害中，冰灾是最严重的威胁之一。与其它事故相比，冰灾给电网造成的损失往往更为严重，轻则发生冰闪，重则会造成倒塔断线，甚至电力网络瘫痪。例如2008年我国南方地区受冰灾影响最严重的贵州、湖南两地发生了因冰灾引起的电网解列等严重问题，给国家造成了巨大的经济损失。因此，电气行业的科研院所、企业等进行了融冰装置的研制攻关，直流融冰相比交流融冰具有较大优势而成为融冰装置工程化应用的研究热点 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。 目前，应用于输电线路融冰的直流融冰装置主要分为以下三类：第一类是基于不控整流型的直流融冰装置 [ 4 ] [ 5 ]，采用不可控二极管器件，输出电压、电流无法实时调节，融冰范围相对较窄；第二类是基于可控硅的直流融冰装置 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]，采用半控型晶闸管器件，因谐波较大需要配置滤波器组，故占地面积相对较大，且融冰电流无法“零起”；第三类是基于MMC的电压源型直流融冰装置 [ 10 ] - [ 15 ]，采用全控型IGBT器件，因MMC拓扑输出电平数较多，对交流电网的谐波影响小，可实现“零起”升压、“零起”升流，在不需要融冰时，换流器可作为STATCOM运行，提高装置利用率，因此得到了广泛关注。综合现有文献，主要涉及全桥MMC直流融冰技术的原理 [ 10 ]、控制策略 [ 12 ]、实验技术 [ 13 ] 等方面，对于适用于工程领域的MMC拓扑直流融冰装置电气设计尚无深入的报道，而这是直流融冰装置工程化应用的关键因素之一。 为了解决上述问题，本文围绕全桥MMC型直流融冰装置电气设计仿真校核开展研究工作。论文首先简要描述了全桥MMC型直流融冰装置的原理；其次，根据其具体应用场合，给出了详细的设计方案，并提出了主电路参数的设计方法；最后，通过PSCAD仿真验证了电气设计方案及主电路参数设计方法的正确性，并验证了直流融冰装置的直流融冰及无功补偿功能。
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user: 2. 工作原理及设计方案 2.1. 工作原理 全桥型MMC融冰装置的电路拓扑如图1所示 [ 12 ]。3相MMC共有6个桥臂，单桥臂均由N个全桥子模块与一个电抗器串联组成。图1中， u s a 、 u s b 、 u s c 表示交流电源三相电压； i a p 、 i a n 分别为上桥臂与下桥臂电流。从图1可知，全桥型MMC换流器等效于两个结构和参数完全相同的级联时星形连接的STATCOM并联在同一交流母线上。融冰时，控制器控制两套STATCOM的中性点分别作为融冰电源的正、负极，电压逐渐升高至 U d c / 2 、 − U d c / 2 ，使得接在正、负极的被融冰导线上的直流电压逐渐上升到额定的融冰电流值( I d c = U d c / R d c )，其中， R d c 为融冰导线的等效电阻， I d c 为融冰直流电流， U d c 为直流融冰电源的输出直流电压。 图1. 全桥MMC型直流融冰装置电路拓扑图 2.2. 12 MW直流融冰装置设计方案 针对以往直流融冰装置存在的高次谐波含量高、体积较大、开关方式复杂、故障率高等各种问题，本文提出一种电压源型直流融冰装置(基于MMC拓扑直流融冰装置)，该装置基于全桥型MMC的新型结构，具有结构简单，在输电线路正常运行时，该装置作为STATCOM实现对电网的动态无功补偿；在电网覆冰条件下，该装置可输出从零到额定值范围内的连续可调直流电压和电流来实现融冰功能，不仅提高了装置的利用率，也实现了对不同长度及型号的覆冰导线融冰的需求。当装置在融冰模式下额定交流电压10 kV，额定直流电压为9 kV，额定直流电流为1200 A，融冰功率为10.8 MW。装置在无功补偿运行模式下，额定交流电压10 kV，额定无功输出容量不小于16 MVar。
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user: 3. 直流融冰装置电气设计 直流融冰装置的电气设计至关重要，其对于设备总体性能能否达到标准要求及设备经济性影响巨大。电气设计部分主要包括以下五部分，分别是IGBT器件选型、功率模块数量确定、功率单元支撑电容计算、启动电阻计算及桥臂电抗器设计。 3.1. IBGT器件选型 IGBT器件的选型应充分考虑融冰装置运行在直流融冰工况和无功补偿工况下的电流应力。以下为直流融冰工况计算的推导过程： 交流侧额定电流为： I s = S 3 * U s (1) 换流器桥臂电流分量为： I V _ A C = 0.5 ∗ I S (2) 换流器桥臂直流分量为 I V _ D C = 1 3 ∗ I D C (3) 换流器桥臂电流有效值为： I V _ R M S = I V _ A C 2 + I V _ D C 2 (4) 换流器桥臂电流峰值为： I V _ P E A K = I V _ D C + 2 I V _ A C = 841   A (5) 以下为无功补偿工况计算的推导过程： 交流侧额定电流为： I S = S 3 ∗ U S = 924   A (6) 桥臂电流有效值为： I V _ R M S = I S 2 = 462   A (7) 根据两种工况下的电气应力可知，直流融冰工况下的全桥IGBT模块承受的电流值最大，有效值为507 A，峰值为840 A。据此，功率器件可选择富士公司1700 V/450A等级的半桥封装IGBT2个并联，单个模块4个IGBT，且裕量足够。 3.2. 功率模块数量确定 根据直流融冰需求，交流输入电压为10.5 kV (变电站电压较为稳定，暂不考虑长时过电压)直流侧额定输出电压为10 kV，无功补偿模式下单桥臂的等效输出电压为： U V = U d c 2 + U a c = 13.6   kV (8) 设定模块运行电压为900 V，最大调制比为0.95，单桥臂所需模块数量为： N = U V U c ∗ D = 15.9 (9) 考虑系统过压因数，每个桥臂共配置20个模块，不配置旁路冗余功能。 3.3. 功率单元支撑电容计算 利用桥臂电压与桥臂电流可得到桥臂瞬时功率，对桥臂瞬时功率积分运算可得到每一个子模块的能量变化值(积分上下线在相邻2个零点位置)，子模块的能量变化值表示为： Δ W S M ( m ) = 2 3 P s m N ω 0 [ 1 − ( m cos ϕ 2 ) 2 ] 3 2 (10) 电容的平均储能可表示为： W C = 1 2 C U 2 (11) 计及电容电压U c 波动百分比 ε 的条件下，最大值为 U c max = U c ( 1 + ε ) ，电容电压U c 的最小值为 U c min = U c ( 1 − ε ) 。可推导出： W C ( ε ， U c ) = 1 4 ε Δ W S M (12) 因此，可推导出直流支撑电容大小与MMC的额定功率P s 、桥臂模块个数N以及模块直流电压U c 之间满足下述公式： C = P S 3 m N ω 0 ε ( U c ) 2 [ 1 − ( m cos ϕ 2 ) 2 ] 3 2 = 7.33   mF (13) 从式中可以看出，按无功运行时所需模块电容为最大边界条件。式中： ε 一般取为15%；功率因数 cos ϕ 按无功运行为0。 选用单体110 V/420uF 18只，共7.56 mF。 3.4. 启动电阻计算 对启动回路中预充电阻的设计主要考虑三方面，预充期间的累积能量、充电时间及最大瞬时功率。理论推导及试验已经证明，预充电阻在预充期间所累积的能量等于换流器预充电时间后模块电容所储层的能量，也即单相电阻的累积能量： W = 2 N ∗ 0.5 ∗ C ∗ U c 2 = 19   kJ (14) 式中 N = 2 0 ， U c = 371   V ， C = 7 . 56   mF 。设定预充电时间为4 s，预充电阻与桥臂等效电容的等效时间常数为 τ = R C e q 。根据RC回路充电原理，即 4 τ = 4   s C e q = C 0 N ∗ 2 = 0.756   mF (15) 电阻计算值为 R = 1300   Ω 。电容充电电压和充电时间留取裕量，实际电阻取500 Ω。由于上电瞬间电容电压不能突变，模块电容相当于短路状态，在初始时刻单只预充电阻瞬时功率达到最大值，也即 P max = U P 2 4 R = 50   kW (16) 综合以上计算，考虑直流融工况及无功补偿工况时对设备充电，可承受最大瞬时功率50kW，选取电阻器阻值为500 Ω。 3.5. 桥臂电抗器设计 基于全桥MMC拓扑的直流融冰装置的联结电抗由上、下桥臂电抗并联组成，等效为图中所示的X L /2，换流器的正序基波等效电路如下图2所示。对于X L 的取值，其数值越小装置响应速度越快，且无功损耗越小，但从输出交流电流谐波性能以及电源抵御交流系统负序电压的能力，其值越大越好。由于基于MMC拓扑的直流融冰装置桥臂模块数量相对较多，且可以通过提高功率模块开关频率以控制输出电流谐波，因而桥臂电抗的主要作用从抑制基波负序电流出发。 图2. 全桥基于MMC拓扑的直流融冰装置桥臂阻抗等效原理图 结合理论及已有工程实际，等效桥臂电抗值按0.08 pu取值，也即 L e q = U s 2 S ∗ ω ∗ 0.08 = 2.3   mH (17) 桥臂电抗取值为 L = 2 L e q = 4.6   mH 。桥臂的LC固有谐振频率如下，可避开二频倍环流谐振。 ω r e s = 1 2 N L C = 0.96 ω 0 (18) 根据实际经验桥臂电抗取值为4.5 mH，铁芯电抗。电抗额定功率损耗，每台按15 kW考虑。
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user: 4. 仿真验证 采用PSCAD/EMTDC构建全桥MMC型直流融冰装置仿真模型，见图3。对所提出的直流融冰装置电气设计方案的合理性以及直流融冰和无功补偿功能进行验证。其中，相关仿真参数的设置如下：融冰装置交流侧为220 kV的三相电压源通过三绕组变压器(220 kV/110 kV/10 kV)输出10 kV的交流电压，功率器件选择富士公司1700 V/450A的IGBT，单桥臂模块数量为20个，功率单元支撑电容为7.56 mF，启动电阻为500 Ω ，桥臂电抗为4.5 mH。 图3. 全桥MMC型直流融冰装置仿真模型 4.1. 直流融冰模式 装置在直流融冰模式下，以控制直流电流为目标值，直流电压、直流电流可实现零起连续可调。结合系统交流电流、功率模块电容电压、直流电压、直流电流波形校核模型功能和性能是否满足要求。0~2 s为启动过程，具体如下：0.2 s合交流断路器，融冰装置带电，0.2~0.5 s为换流器不控充电阶段，0.5 s下发可控充电命令，1 s时系统直流电流抬升，时间设置为1 s。 直流电流I dc 波形如图4(a)所示，可以看出，0~1 s时，直流线路未接入直流侧，在1 s时接入系统，系统控制直流电流从0开始以斜坡上升，2 s时直流电流达到期望值1.2 kA附近，进入稳态后，波动范围很小，从仿真波形看模型控制精度负荷要求。直流电压波形如图4(b)所示，2 s时直流电压波形达到9.1 kV，比实际值略大，从仿真波形看其响应与设置一致。交流电流波形如图4(c)所示，0~1 s装置为闭锁状态，其交流电流几乎为0，2 s时交流电流达到1 pu。图4(d)为功率模块电容电压，可以看出，在0 s时，其电压值为0.125 kV，与设置(20个功率模块)和为2.5 kV一致，0.5时因子模块投切导致功率模块电容电压瞬时冲击达1.1 kV，1 s时，系统解锁，功率模块电容电压被控制到期望值0.9 kV附近，其波动百分比小于7%，符合工程要求。综上所述，仿真校核结果与方案一致。 图4. 直流融冰模式下的波形：(a) 直流电流I dc ；(b) 直流电压U dc ；(c) 交流电流I ac 标幺值；(d) 功率模块电容电压V c 4.2. 无功补偿模式 装置在无功补偿模式下，以控制无功功率为目标值，结合系统交流电流、功率模块电容电压、直流电压、直流电流波形校核模型功能和性能是否满足要求。与直流融冰模式类似，0~2 s为启动过程，具体如下：0.2 s合交流断路器，融冰装置带电，0.2~0.5 s为换流器不控充电阶段，0.5 s下发可控充电命令，1 s时系统电压源换流器发出无功。 图5(a)为交流电流波形，可以看出，0.5 s时因可控充电阶段子模块投切导致交流瞬时冲击达3 pu，0.5~1 s换流器闭锁状态，电流几乎为0。图5(b)为无功和有功功率波形，在1 s时，设置电压源吸收无功，随后无功达到16.2 MVar，有功近似为0 MW，系统进入稳态，仿真波形响应与模型设置一致。图5(c)为功率模块电容电压波形，可以看出，在0 s时电容电压值为0.125 kV，与设置桥臂电容电压20个功率模块和为2.5 kV一致，0.5 s时因进入可控阶段功率模块电容电压瞬时冲击达1.1 kV。0.5~1 s换流器为闭锁状态，功率模块电容电压逐渐控制到期望值附近。1 s时，设置电压源换流器发出无功，交流电流相应增加，功率模块电容电压受影响波动，随后功率模块电容电压平均值逐渐稳定在0.9 kV附近。图5(d)为桥臂电流波形，可以看出，在2 s后，桥臂电流波形保持在期望值，波动很小，系统逐渐进入稳态。综上所述，仿真校核结果与方案一致。 图5. 无功补偿模式下的波形：(a) 交流电流I ac 标幺值；(b) 有功功率P s 、无功功率Q s ；(c) 功率模块电容电压V c ；(d) 桥臂电流I module
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user: 5. 结论 针对现有基于MMC的电压源型直流融冰装置在电气设计方面研究较少，以及为设备研发和工程调试提供支撑的目的，本文开展了全桥MMC型直流融冰装置电气设计仿真校核研究工作，主要内容如下： 1) 根据融冰装置的应用场景，提出了额定融冰功率10.8 MW、额定无功补偿能力不小于16 MVar的全桥MMC型直流融冰装置的设计方案。 2) 考虑融冰装置运行在直流融冰工况和无功补偿工况下的电气应力，本文提出了融冰装置主电路参数计算方法，并在PSCAD/EMTDC中仿真校核了所提电气设计方案的有效性及直流融冰装置的融冰和无功补偿功能，为工程实际应用提供了依据。
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user: 摘要 中国是恶性肿瘤的高发国家，目前针对恶性肿瘤的治疗方式各种各样，其中药物治疗是常见治疗手段之一。而骨髓抑制是常见的毒副作用，尤其当白细胞降低时，容易导致机体发生严重的感染，从而危及生命。重组人粒细胞集落刺激因子是预防和治疗白细胞降低的常用药物，但临床针对该药的不良反应研究较少，机制尚不明确。本例病例希望为临床上因应用重组人粒细胞集落刺激因子所致不良反应的发生机制、形式和相应的处理提供参考。使临床能更好的应用重组人粒细胞集落刺激因子。
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user: 1. 引言 恶性肿瘤的发病率与死亡率在我国较高，随着科技发展，相应的治疗方式日渐增多，最主要的有手术治疗、药物治疗、放射治疗三种治疗手段。其中化疗是最常见的药物治疗方式，而化疗最常见的副作用有消化道反应、骨髓抑制等。临床上对于具有强烈致吐作用的化疗药，常用三药联合止吐方案 [ 1 ]，效果较好，目前大部分患者的消化道反应可耐受。而严重的骨髓抑制，尤其是白细胞降低与中性粒细胞减少时会提高患者发生感染的几率，从而造成严重的不良后果 [ 2 ]。临床常使用粒细胞集落刺激因子预防和纠正患者的白细胞减少。
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user: 2. 病例摘要 患者，女，49岁，于202年3月2日因“宫颈鳞癌ⅢCp期术后化疗后3周”之主诉入院。患者2021年2月5日于当地医院行根治性手术治疗。术后病检提示：宫颈内生型中–低分化鳞状细胞癌，侵及深肌层。右侧盆腔淋巴结查见转移癌(1/11)。诊断为宫颈鳞癌ⅢCp期。结合患者病史与各项检查，存在预后不良高危因素，根据患者身高体重，计算体表面积和药物剂量。术后给予多西他赛120 mg ivgtt d1 + 奈达铂120 mg ivgtt d2方案化疗1周期，化疗过程顺利。现为继续治疗收住我科。
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user: 3. 主要诊疗经过 入院当天完善相关检查，患者血常规、心电图、肿瘤标志物、凝血系列、肝功能及肾功电解质等检查均未见明显异常。胸部、腹部及盆腔CT未见肿瘤复发转移征象。故于2021年3月3日给予地塞米松预处理。于2021年3月4日继续原方案多西他赛120 mg ivgtt d1 + 奈达铂120 mg ivgtt d2治疗，给予盐酸帕洛诺司琼及福沙匹坦止吐治疗。同时给予抑酸、护肝、心电监护等对症支持治疗。化疗顺利结束后，于2021年3月8日复查血常规：白细胞计数2.55 × 10 9 /L。考虑化疗所致骨髓抑制Ⅱ级，给予聚乙二醇化重组人粒细胞刺激因子对症治疗。2021年3月10日行调强放疗PTV46Gy/23f/5W。2021年3月11日复查血常规：白细胞计数0.93 × 10 9 /L，此时考虑骨髓抑制Ⅳ级，给予抗感染、病房消毒等对症治疗，同时给予重组人粒细胞集落刺激因子200 ug皮下注射。2021年3月18日复查血常规：白细胞计数3.52 × 10 9 /L。患者白细胞回复正常，提示治疗有效。因患者处于放射治疗过程中，故给予定期复查血常规，2021年4月2日复查血常规：白细胞计数2.25 × 10 9 /L，白细胞低，给予重组人粒细胞集落刺激因子100 ug皮下注射。2021年4月4日复查血常规：白细胞计数22.53 × 10 9 /L，但患者出现全身皮肤瘙痒，巩膜明显黄染的症状与体征，给予复查肝功能：丙氨酸氨基转移酶(ALT) 156 U/L、天门冬氨酸氨基转移酶(AST) 69 U/L、碱性磷酸酶(ALP) 252 U/L，总胆红素(TBiL) 107.3 umol/L、直接胆红素(DBiL) 103.3 umol/L。考虑患者出现肝功能受损，给予保肝、退黄对症治疗。2021年4月13日患者放疗结束，要求行后装治疗，故复查肝功能：ALT 122 U/L、AST 59 U/L、ALP 200 U/L，TBiL 78.9 umol/L、DBiL 73.4 umol/L。血常规示：白细胞计数2.1 × 10 9 /L。患者肝功能较前有所好转，但仍处于异常值，告知患者及家属后装治疗有可能造成的不良后果，如加重肝功能损伤，血常规白细胞低，考虑患者使用重组人粒细胞集落刺激因子后出现肝功损伤，故暂予密切观察，但患者及家属仍坚持要求后装治疗，同时给予保肝治疗，密切监测肝功能变化情况。2021年4月16日患者后装治疗结束，复查血常规白细胞计数1.61 × 10 9 /L。肝功能：ALT 80 U/L、AST 45 U/L、ALP 195 U/L，TBiL 60.1 umol/L、DBiL 50.9 umol/L。继续给予保肝治疗同时给予重组人粒细胞集落刺激因子200 ug皮下注射，同时密切观察患者是否再次出现肝损症状。2021年4月22日复查血常规白细胞计数11.42 × 10 9 /L。肝功能：ALT 74 U/L、AST 33 U/L、ALP 190 U/L，TBiL 55 umol/L、DBiL 50.9 umol/L。给予重组人粒细胞集落刺激因子200 ug皮下注射。患者肝功能好转，血常规未见明显异常，患者及家属要求出院，口服保肝药物治疗，告知患者及家属出院可能延误治疗，使病情加重，但患者仍然坚持出院，签署相关知情同意书，于2021年4月23日办理出院，嘱患者出院后定期复查肝功能，如有不适，及时就诊。
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user: 4. 讨论 4.1. 肝功能受损和可疑药物的相关性 患者在放疗过程中，出现肝功能受损，首选分析可能存在的原因，排除非药物因素后再考虑可能的药物因素。引起患者肝功能损伤可能的非药物因素有：患者饮食不当、本身疾病及放疗的影响。经过询问患者及家属，住院期间饮食较前无明显变化，未食用损肝药物。而患者本身疾病为宫颈恶性肿瘤，既往无慢性病毒性乙型肝炎病史，自身疾病造成肝功能受损的可能性较小。而患者采取的是调强放疗，实际靶区并不包括肝脏。放疗期间患者无其他用药，使用重组人粒细胞集落刺激因子100 ug后，3天后患者出现明显肝功能受损的症状与体征，实验室指标异常，故肝功能异常与重组人粒细胞集落刺激因子的使用呈明显的时间相关性。故考虑药物因素的可能性更大。患者之前从未使用过100 ug剂量的重组人粒细胞集落刺激因子，给予保肝药物，肝功能有所好转。因为治疗患者再次出现骨髓抑制，选用200 ug剂量的重组人粒细胞集落刺激因子，患者肝功能处于稳定状态。 根据不良反应因果关系判断的几项原则 [ 3 ]，该患者的不良反应发生与重组人粒细胞集落刺激因子100 ug存在时间关系、换药后不良反应消失且当时治疗过程中未使用其他药物、排除其他原因导致的可能，故认为该不良反应的发生与重组人粒细胞集落刺激因子的关联性评价结果为“很可能”。 4.2. 重组人粒细胞集落刺激因子导致肝功能损伤的可能机制 患者使用长效升白药物聚乙二醇化重组人粒细胞刺激因子和重组人粒细胞集落刺激因子200 ug时并未出现肝功能受损的情况。目前关于重组人粒细胞集落刺激因子造成肝功能受损的机制尚不清楚 [ 4 ]，根据本例病例的特征，考虑或许与该药剂量有关，该患者使用低剂量时肝功能受损，而用高剂量时肝功能未出现损伤。在动物实验中，部分动物使用重组人粒细胞集落刺激因子后，会出现ALP、AST、TBiL的一过性增高，严重超出安全剂量时肝脏可出现明显病变。故考虑该药物中可能含有影响肝功能的物质，部分患者对该物质较敏感，导致肝功能异常 [ 5 ]。 4.3. 出现骨髓抑制与肝功能受损时如何平衡两者 肿瘤患者放化疗过程中常见的不良反应之一就是骨髓抑制，据相关统计，大约80%的肿瘤患者在治疗过程中会出现骨髓抑制，常见的处理方式是化疗后24~72小时使用重组人粒细胞集落刺激因子 [ 6 ]。但部分患者会出现不良反应，建议给予对症治疗。还可使用中医药进行对症治疗 [ 7 ]。针对本例患者出现肝功能受损，停用最可能造成该不良反应的药物，考虑患者既往使用长效与高剂量重组人粒细胞集落刺激因子时并未出现肝功能受损，故在治疗过程中，若患者出现Ⅲ级或Ⅳ级的骨髓抑制，可以尝试使用不同剂量的药物进行治疗，同时给予保肝对症治疗，密切监测患者的肝功能，如有不适，立即停药进行相应的处理。同时对于既往化疗过程中有严重骨髓抑制的患者，建议提前给予重组人粒细胞集落刺激因子进行预防 [ 8 ]，降低患者发生感染的可能。
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user: 5. 结论 重组人粒细胞集落刺激因子能有效预防和治疗肿瘤患者放化疗过程中所致的骨髓抑制，但部分患者使用后，会发生不同的不良反应，及时停药给予对症治疗。大部分患者的不良反应较轻，容易改善。对既往发生过严重骨髓抑制的患者，可提前给予预防，同时，中医药也可作为一种治疗手段。 该病例报道已获得病人知情同意。
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user: 摘要 空调负荷已经成为电网负荷中非常重要的组成部分，特别是在非工楼宇空调，对非工楼宇空调负荷进行准确负荷预测，可以进行更加合理的需求响应，提高区域用电质量。MM-LSTM (多路多层LSTM网络)预测方法对非工楼宇中央空调的用电负荷进行预测精度较高。通过数据实验表明，该负荷预测方法在适当的数据特征工程后，预测普遍优于一般LSTM网络的空调负荷预测方法，具有良好的预测精度。该方法可有效满足非工楼宇空调需求响应的需要，具有良好的实用价值。
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user: 1. 引言 在经济高速发展的大趋势下，人们对高质量生活水平的追求越来越高，空调用电负荷逐渐成为电网负荷中非常重要的组成部分，特别是非工楼宇空调。2017年江苏省的最高用电负荷达到10，219万千瓦，其中空调负荷占比超过40%。随着社会经济的发展以及人们生活水平的不断提高，空调负荷占比还将继续上升。对非工楼宇空调负荷进行准确负荷预测，可以进行更加合理的需求响应，提高区域用电质量 [ 1 ] [ 2 ]。 国内外学者对电力负荷预测方法及空调用电负荷预测方法做了大量的研究，也得了许多研究成果。当前，学者们对空调负荷预测通常采用的方法包括：多元分析法、时序分析法、灰色理论法以及人工神经网络法。在空调负荷预测方面，Forrester等在1984年采用多元线性回归预测方法，对某大型商业建筑的短期用电负荷进行预测，取得了不错的效果 [ 3 ]。李爱旗，2006年对重庆市城镇住宅建筑室内热环境进行分析和负荷预测，但把未考虑因素当成固定因素，有一点局限性 [ 4 ]。谢艳群，2007年采用问卷调查对长沙市住宅建筑的冬、夏季室内环境和家庭能耗进行统计分析，使用多元线性分析法建立影响能耗的回归模型，并提出了一些住宅建筑节能措施，但存在数据分析方面的不足 [ 5 ]。Macarthur等人于1989年提出在线回归估计负载剖面预测的方法，指出温度和辐射的预测算法是简单和有效的，但存在预测精度不够准确的问题 [ 6 ]。何大四、张旭在2004年采用季节性指数平滑预测模型，根据空调负荷和温度之间的关系，对上海市某医学中心周内的空调用电负荷进行预测，实证表明季节性指数平滑预测模型不仅结构简单，同时在空调用电负荷方面有一定的效果 [ 7 ]。孙靖、程大章，2004年采用时间序列法对上海市某医学中心2002年的空调负荷进行预测，结果表明季节性时间序列模型结构不仅简单，预测精度也比较理想 [ 8 ]。孙光伟等人，1999年采用BP网络对某办公楼的空调负荷预测的建模方法进行研究，并对神经网络的输入进行了比较研究，结果表明，将前几天的负荷数据、日气象参数和预测目的特性作为网络输入时，预测精度最高 [ 9 ]。石磊等人在2003年采用人工神经网络模型，对西安市楼宇用电负荷进行预测，结果表明神经网络预测模型对楼宇冷负荷预测具有较强的适应性 [ 10 ]。王蕾等在2014年构建了基于粒子群与控制误差回馈的BP神经网络预测技术，其预测精度较BP神经网络和粒子群BP神经网络分别提高5.94%和0.82% [ 11 ]。在电力负荷预测方面，Vermaak和Botha在2002年将RNN用于短期负荷预测，实证表明RNN模型可以较好地捕获输入数据的特性，同时保留历史信息的影响 [ 12 ]。Marino等在2016年采用标准长短期记忆网络(LSTM)和S2S-LSTM对个人住宅的负荷进行预测，实证结果表明，相对于标准LSTM模型，S2S-LSTM在长期和短期预测方面均表现良好 [ 13 ]。 综合以上，不同学者在负荷预测方法的研究都有其各自的优势，但是其模型的应用也具有一定局限性。在对空调系统进行负荷预测时，选择合适的预测方法，不仅需要考虑预测的精准性，同时也要照顾到对象所在的背景条件。不同空调负荷预测模型所纳入的影响因子不同，决定空调运行采集端的测量点的部署，过多的测量点造成前期工程成本过大，同时其后期的软硬件的维护成本也会较高，给用户造成一定负担，给模型的应用性造成比较大的困难。 据此，本文提出一种基于MM-LSTM (多路多层LSTM网络)的非工楼宇中央空调负荷预测模型。在模型的输入端，采用多路LSTM对不同类型的影响因子进行处理，对多路输入进行合并后采用多层LSTM进行非工楼宇中央空调负荷预测，解决了单序列LSTM网络存在模型过拟合严重、泛化能力差等问题。
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user: 2. 长短期记忆网络(LSTM)原理 长短期记忆网络(LSTM)是一种改进的时间循环神经网络(RNN)，LSTM由Hochreiter & Schmidhuber (1997)提出 [ 14 ]，并由Alex Graves进行了改良和推广 [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ]。LSTM可以学习时间序列长短期依赖信息，由于LSTM网络中包含时间记忆单元，因此适用于处理和预测时间序列。 2.1. 循环神经网络 循环神经网络(RNN)是一种改进的多层感知器网络(见图1)，包括输入层、隐藏层、输出层，在隐藏层中有输入到下一时间隐藏层的连接。按时间展开后，可以发现当前时刻隐藏层的输入包括两部分，即当前时刻的输入层输入和上一时刻的隐藏层输入。 图1. 循环神经网络结构图 x是输入层，h是隐藏层，o为输出层；V、W、U是权值，同一类型的权连接权值相同。在前向传播过程中，当前层按照网络连接及权值对输入数据进行计算并输出到下一层，计算过程为： h ( t ) = f ( x ( t ) ⋅ u + h ( t − 1 ) ⋅ w + b ) (1) o ( t ) = h ( t ) ⋅ v + c (2) 式中 x ( t ) 是在时刻t的输入层输入， h ( t − 1 ) 是在时刻t的隐藏层输入，b为隐藏层偏置， f ( ⋅ ) 为激活函数， h ( t ) 为t时刻的隐藏层输出和输出层输入，c为输出层偏置， o ( t ) 为t时刻输出层输出。循环神经网络计算过程中虽然加入了上一时刻的输入，但是随着时间的推移，后面节点对前面时间节点的感知能力下降，即存在RNN的梯度消失问题。 2.2. 长短期记忆网络 鉴于RNN只能对较短的时间序列数据进行记忆，引起梯度消失而导致预测模型失效。LSTM可以提供一种有效的解决方案，该网络通过传递转移函数来处理输入的时间序列，LSTM在保持RNN网络结构的基础上重新设计了隐藏层，相比于RNN，LSTM增加了细胞状态C (Cell State)，输入门，遗忘门和输出门，细胞状态包含了历史信息，输入门决定隐藏层信息是否进行更新，遗忘门决定更新后的信息是否包含上一时刻的信息，输出门决定输出更新后信息的哪个部分，LSTM的隐藏层如图2所示。 LSTM隐藏层“门”由神经网络层(图中灰色部分，如sigmoid层和tan层)和运算操作(图中圆形和椭圆部分，如加法、乘法和tanh函数)构成；细胞状态保存了历史信息，代表了长期记忆；通过控制各种“门”删除或增加信息来更新节点状态。 图2. 长短期记忆网络隐藏节点结构图 2.2.1. 遗忘门 LSTM中的第一步是决定我们从细胞状态中舍弃什么信息，这个决定通过一个称为遗忘门完成，遗忘门计算过程为： f ( t ) = σ ( W f ⋅ ( h ( t − 1 ) ， x ( t ) ) + b f ) (3) 公式中 h ( t − 1 ) 是在时刻t时的隐藏层输入(下同)， x ( t ) 是在时刻t的输入层输入(下同)， b f 是遗忘门偏置， σ ( ⋅ ) 是遗忘门激活函数， f ( t ) 是遗忘门输出；遗忘门通过乘法运算，决定网络记住细胞状态的历史信息比例，激活函数 σ ( ⋅ ) 使输出结果在0到1之间，1表示“完全保留”，0表示“完全舍弃”。 2.2.2. 输入门 LSTM中的第二步是确定新信息被存放在细胞状态中，通过一个输入门来完成，这里包含两个部分，一是sigmoid层决定什么值我们将要更新，二是tanh层创建一个新的细胞状态候选值加入到状态中。遗忘门计算过程为： i ( t ) = σ ( W i ⋅ ( h ( t − 1 ) ， x ( t ) ) + b i ) (4) C ˜ ( t ) = tanh ( W C ⋅ ( h ( t − 1 ) ， x ( t ) ) + b C ) (5) 公式中 b i 为输入门sigmoid层偏置， i ( t ) 是输入门sigmoid层输出， b c 输入门tanh层偏置， tanh ( ⋅ ) 是输入门tanh层激活函数， C ˜ ( t ) 是输入门tanh层输出；输入门通过乘法运算得到 i ( t ) ⋅ C ˜ ( t ) ，即为新的细胞状态候选值。通过遗忘门舍弃部分历史信息和输入门新增新的信息，我们可以更新细胞状态，计算过程为： C ( t ) = f ( t ) ⋅ C ( t − 1 ) + i ( t ) ⋅ C ˜ ( t ) (6) 2.2.3. 输出门 LSTM中的最后一步是确定输出信息，通过一个输出门来完成，首先要确定输出哪些内容，通过一个sigmoid层来完成，接着用tanh函数处理状态信息并将它和sigmoid层的输出相乘来确定输出的内容，输出门计算过程为： o ( t ) = σ ( W o ⋅ ( h ( t − 1 ) ， x ( t ) ) + b o ) (7) h ( t ) = o ( t ) ⋅ tanh ( C ( t ) ) (8) 公式中 b o 为输出门sigmoid层偏置， o ( t ) 为输出门sigmoid层输出， h ( t ) 为输出门输出，也是时刻t时的隐藏层输出。 2.3. 多路多层LSTM 本文提出的MM-LSTM (多路多层LSTM网络)结构如下图3： 图3. MM-LSTM网络结构图 在本模型中，不同的影响因子组构成的两路输入序列，通过两个LSTM被编码为特征向量两路特征向量被Merge层组合在一起，输入到下一层的LSTM模型；在该模型中，我们将两路三层LSTM堆叠在一起，是该模型能够学习更高层次的时域特征表示。开始的两层LSTM返回其全部输出序列，而第三层LSTM只返回其输出序列的最后一步结果，从而其时域维度降低(即将输入序列转换为单个向量)。
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user: 3. 多路多层LSTM模型的空调负荷预测 根据使用空调负荷单序列数据训练LSTM网络预测空调负荷时，存在模型过拟合严重、泛化能力差等问题。为了解决此类问题，本文提出了利用多类型外部因子序列与多层LSTM相结合的方案，基于MM-LSTM模型的空调负荷预测模型。 3.1. 数据特征工程 3.1.1. 数据标准化 各指标值在标准化后都处于同一个数量级别上，让神经网络模型不同维度之间的特征在数值上有比较性，可以提高神经网络预测的准确性；另外，标准化还可以提升模型的收敛速度以及防止模型梯度爆炸。 1) 线性标准化 常用的线性标准化方法有Min-max标准化(极差标准化)和Z-score标准化(标准分数)。 a) Min-max标准化 Min-max标准化是对原始数据的线性变换，使结果落到[0， 1]区间，转换函数为： x ˜ = ( x − x min ) / ( x max − x min ) ；其中 x max 为样本数据的最大值， x min 为样本数据的最小值；如果想要将数据映射到[−1， 1]，则通过 2 ⋅ x ˜ − 1 进行转换；或近似值 2 ⋅ ( x − x mean ) / ( x max − x min ) ，其中 x mean 为样本均值。这种方法有一个缺陷就是当有新数据加入时，可能导致 x max 和 x min 的变化，需要重新定义，否则映射值会超出设定区间。 b) Z-score标准化 Z-score标准化也叫标准差标准化，这种方法通过原始数据的均值和标准差进行数据的标准化。经过处理的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1，转换函数为 x ˜ = ( x − μ ) / σ ，其中 μ 为样本均值， σ 为样本标准差；Z-score标准化方法适用于样本的最大值和最小值未知的情况，或有超出取值范围的离群数据的情况。该种归一化方式要求原始数据的分布可以近似为高斯分布，否则归一化的效果会变得很差。 2) 非线性标准化 在处理非均匀分布的样本时，尤其是样本头尾局部集中数据的处理存在一定局限性，无法提升数据辨识性。刘学之等2008年提出了利用Logistic曲线函数的特性构建S型曲线模型，对数据进行非线性标准化处理，在不改变数据序列及整体分布的前提下对各数据点的取值进行非线性放缩，在将数据稠密的区间进行扩大的同时将数据稀疏的区间进行压缩 [ 18 ]。转换函数为 x ˜ = 1 / ( 1 + e − α ( x − β ) ) ，经过Logistic函数将数据映射到[0， 1]，其中 α 和 β 为待定系数，由样本中实际数据确定，确定方法如下： a) β = media ( X ) ，即样本的中位数； b) α = ( ln 9 ) / t ，其中 t = min ( | X 90 % − β | ， | X 10 % − β | ) ，即为90%分位点到中位点的距离和10%分位点到中位点的距离的最小值。 3.1.2. One-Hot编码 神经网络模型是基于向量空间中的度量来进行计算的，为了使非偏序关系的变量取值不具有偏序性，并且到圆点是等距的。使用one-hot编码，将离散特征的取值扩展到了欧式空间，离散特征的某个取值就对应欧式空间的某个点。将离散型特征使用one-hot编码，会让特征之间的距离计算更加合理。如工作日、节假日、风向等变量。 3.2. 数据集构建 模型前，将特征工程后的样本数据划分为训练样本集、验证样本集和测试样本集3个部分。其中，验证样本集的作用对训练后的网络进行评估。为了避免验证样本集过小或偶然性影响参数的调节和对模型的可靠评估，采取了K折交叉验证法进行验证。具体做法为：将数据划分为K个分区；然后，实例化K个相同的模型，对于每个模型，将K-1个分区作为其训练集，余下的1个分区作为验证集；最终，将K次结果的均值作为对算法误差的验证结果，本文K取4。
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user: 4. 算例分析 本文通过基于tensorflow的Keras深度学习库搭建神经网络算法平台进行模型训练和预测。以南京市某楼宇2017年5月~9月的数据作为研究样本，采用多路序列LSTM建立空调负荷预测模型，并进行负荷预测。将2017年5月~2018年9月23日作为模型训练和验证样本，2017年9月24日~30日样本模拟模型预测，查看模型效果。 为了验证模型的效果，将模型的结果与普通LSTM进行对比，输入变量的选择如表1中所述： Table 1 Input characteristics of air conditioning load forecastin 因子组 特征 特征描述 特征步长(天) 历史信息 Power 空调负荷 −31~−1 temp_max 最高温度(历史温度) −31~−1 temp_min 最低温度(历史温度) −31~−1 预报信息 temp_max 最高温度(预报温度) 1~7 temp_min 最低温度(预报温度) 1~7 可获得信息 work_type 工作日类型(工作、节假、双休日) 1~7 Month 月 1~7 Day 年积日 1~7 Week 星期 1~7 Week_num 周数 1~7 表1. 空调负荷预测模型输入特征 本模型预测未来7天的空调负荷，将上表中的因子根据步长分成两组，一组为历史数据步长为历史的31期，一组为预测同步数据，为所需预测的时间同期数据7期；神经网络模型中第一层LSTM隐藏节点数即输出数据维度设定为两路输入数据数据维度的孰大值，四三层LSTM隐藏节点设定为100。为了减少过拟合对预测模型的影响，添加dropout正则化，dropout取值为0.2，激活函数采用tanh函数，损失函数选择平均绝对误差(mean absolute deviation， MAE)。 模型预测精度比较如下表2： Table 2 Results comparison of MM-LSTM and LST 模型 误差(MAPE) 双路三层LSTM 6.82% LSTM 9.43% 表2. MM-LSTM与LSTM所得结果的比较 由表中可知双路三层LSTM方法预测结果的预测精度高于LSTM方法。
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user: 5. 结语 本文通过对LSTM模型的剖析，得出其改进模型MM-LSTM模型。并且，使用MM-LSTM预测模型对非工楼宇空调用电负荷进行短期预测，得到了精度较高的预测结果。实测数据实验表明，MM-LSTM模型在适当的特征工程后，预测效果普遍优于一般LSTM网络的空调负荷预测方法，具有良好的预测精度。该方法可有效满足非工楼宇空调需求响应的需要，具有良好的实用价值。
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user: 摘要 本文提出了一种新的基于双树四元数小波(DTQWT)和奇异值分解(SVD)的非盲数字图像水印算法，该算法对几何攻击和普通图像篡改具有较强的鲁棒性。在把双树四元数小波应用于原始载体图像后，我们将奇异值分解应用于它的低频幅度子带LL，然后对原始水印图像进行Arnold置乱，利用置乱后的水印图像修正载体图像的奇异值。该算法的优点是对大多数常见的攻击具有较强的鲁棒性。分析和实验结果表明，与基于RDWT-SVD的方法相比，本文算法具有更好的性能。
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user: 1. 引言 互联网的发明改变了人类的生活方式。在互联网上获取、交换和传输多媒体数据成为一项简单的任务。然而，通过网络向他人提供数字数据也为盗版侵权创造了机会 [ 1 ]。水印算法由嵌入算法和提取算法组成。根据检测器所需信息类型的不同，主要有三种水印算法：需要原始载体图像和密钥提取水印的非盲算法，需要密钥和水印本身的半盲算法，只需要密钥的盲算法 [ 2 ]。嵌入水印可以在空间域或变换域中进行。空间域水印算法比较简单，但在抵抗各种攻击时鲁棒性不如变换域方法 [ 3 ]。变换域水印中最常用的技术之一是对载体图像的奇异值分解(SVD)得到的矩阵进行修改。基于奇异值分解的数字水印算法最早是由Liu等人提出的 [ 4 ]。在该算法中，作者对载体图像进行奇异值分解后，通过添加水印对这些矩阵进行修改。他们对生成的矩阵再次应用奇异值分解(SVD)，以求出修正的奇异值矩阵。将这些奇异值矩阵与已知分量相结合，得到嵌入水印的图像。基于奇异值分解的算法最大的缺点是水印图像的质量下降，同时提取的水印存在严重的对角线问题。变换域水印中最常用的技术还有在频域进行水印的嵌入，例如离散余弦变换(DCT) [ 5 ]、离散傅立叶变换(DFT) [ 6 ]、离散小波变换(DWT) [ 7 ]。研究表明，人类视觉对低频和中频系数更敏感 [ 1 ]。因此，变换域中的水印算法可以获得良好的性能，特别是当水印嵌入在低频范围内时，研究人员通常将奇异值分解(SVD)与DCT、DWT，RDWT等算法相结合。在文献 [ 7 ] 中，作者将离散小波变换与奇异值分解技术相结合。在将载体图像分解为四个子带后，对每个子带进行奇异值分解，并将水印的奇异值嵌入到子带中。在文献 [ 8 ] 中，作者将冗余离散小波变换与奇异值分解相结合，同时对载体图像和水印图像进行RDWT变换，然后对所有子带进行奇异值分解，从而将水印各个子带的奇异值矩阵嵌入到载体图像低频子带的奇异值矩阵中，实现了水印图像的嵌入。然而，由于缺少相位信息，这些方法不能有效地描述局部结构，因此容易受到几何攻击的影响。为了克服这一缺点，人们提出了一系列基于四元数的方法，如四元数傅立叶变换(QFT)和四元数阿达玛变换(Quaternion Hadamard Transform)，将相位信息集成到水印过程中 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]。文献 [ 12 ] 中，作者将四元数小波变换(QWT)应用于数字水印的研究中，提出了一种基于四元数小波变换(QWT)的数字水印算法。从本质上讲，QWT是一个具有移位不变幅度和三个相位的解析信号，可以显式地描述图像内容。因此，基于QWT的水印方法不仅通过提供移位不变的特性 [ 12 ] 解决了标准小波变换中常见的缺点，而且由于其多尺度特性而显示出优于QFT的优点。然而，这种基于QWT的水印方法容易受到混合图像攻击的影响。因此，本文提出了一种基于双树四元数小波和奇异值分解的数字图像水印算法，并进行了仿真实验，结果说明本文算法具有较好的鲁棒性。 本文其余部分的结构安排如下：在第二节中，介绍了双树四元数小波、奇异值分解、Arnold变换的基本知识和相关性质。在第三节中，介绍了本文所提出的数字水印嵌入与提取算法。在第四节中，给出了图像质量评估的一些指标。在第五节中，给出了实验结果分析。在第六节中，给出了结论。
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user: 3. 数字图像水印算法 本文对载体图像进行DTQWT变换，然后对其低频幅度子带进行奇异值分解(SVD)，得到奇异值矩阵，对水印图像进行Arnold置乱，选取水印嵌入强度因子 α 将置乱后的水印嵌入奇异值矩阵中，在此基础上对奇异值矩阵进行修正，然后对修正后的奇异值矩阵进行逆奇异值矩阵分解，生成修正的DTQWT低频幅度子带信息。由于基于奇异值修改的水印算法将水印图像的奇异值嵌入到宿主图像中，所以在提取的水印内容中可以看到对角线。本文对原始水印图像进行Arnold变换，可以从提取的水印中去除对角线 [ 17 ]。 3.1. 水印嵌入算法 本文所提出的水印嵌入算法的流程图如图2所示。 图2. 水印嵌入算法流程图 水印嵌入算法的具体步骤如下： 第一步：对原始载体图像做一级双树四元数小波变换，得到16个子带图像，取其中低频幅度信息子带LL作为水印的待嵌入区域； 第二步：对原始载体图像的低频幅度信息子带LL进行奇异值分解，得到正交矩阵 U L L 、 V L L 以及对角矩阵 S L L ； L L = U L L × S L L × V L L T (7) 第三步：对原始水印图像进行Arnold置乱变换，置乱密钥 k e y = [ 3 0 ， 1 ， 1 ， 1 ， 2 ] ，得到置乱后的图像W； 第四步：选择水印嵌入强度因子 α ，然后利用置乱后的水印图像W对奇异值对角矩阵 S L L 进行修正，嵌入水印图像； S L L M = S L L + α × W (8) 第五步：对嵌入水印后的奇异值矩阵 S L L M 进行奇异值分解，从而对奇异值矩阵进行修正，得到正交矩阵 U L L M A 、 V L L M A 以及奇异值对角矩阵 S L L M A ； S L L M = U L L M A × S L L M A × V L L M A T (9) 第六步：利用原始载体图像低频幅度信息子带LL进行奇异值分解得到的正交矩阵 U L L 和 V L L 以及第五步中得到的对角矩阵 S L L M A 进行奇异值分解的逆过程，得到修正后的低频幅度信息子带newLL； n e w L L = U L L × S L L M A × V L L T (10) 第七步：对修正后的低频幅度信息子带newLL以及在第一步中得到的其他15个子带做一级逆双树四元数小波变换，得到嵌入水印后的图像。 3.2. 水印提取算法 本文所提出的水印提取算法的流程图如图3所示。 图3. 水印提取算法流程图 水印提取算法的具体步骤如下： 第一步：对嵌入水印后图像做一级双树四元数小波变换，得到16个子带图像，取其中低频幅度信息子带nLL作为水印的待提取区域； 第二步：对低频幅度信息子带nLL进行奇异值分解得到正交矩阵 U n L L 、 V n L L 以及对角矩阵 S n L L M A ； n L L = U n L L × S n L L M A × V n L L T (11) 第三步：利用水印嵌入算法第五步中奇异值对角矩阵 S L L M 进行奇异值分解得到的正交矩阵 U L L M A 和 V L L M A 以及水印提取算法第二步中得到的 S n L L M A 进行奇异值分解的逆过程，得到 S n L L M ； S n L L M = U L L M A × S n L L M A × V L L M A T (12) 第四步：利用 S n L L M 和 S L L 重构置乱后的水印nW； n W = ( S n L L M − S L L ) / α (13) 第五步：根据置乱密钥 k e y = [ 3 0 ， 1 ， 1 ， 1 ， 2 ] ，对上述得到的水印nW进行逆Arnold置乱变换，得到提取后的水印图像。
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user: 4. 图像质量评估 图像质量评估在任何应用中都是至关重要的一部分。它给出了具体数字图像水印算法的稳健性、隐蔽性和有效性的数学证明。本文使用的评估指标包括峰值信噪比(PSNR: Peak Signal to Noise Radio)、均方误差(MSE: Mean Square Error)、归一化相关系数(NCC: Normalized Correlation Coefficient)、结构相似性指数(SSIM: Structural Similarity Index Method)和误码率(Bit Error Ratio， BER)。用于计算PSNR值(以dB为单位)的数学公式如下 [ 18 ]： PSNR = 10 log 10 255 2 MSE (14) MSE = 1 M × N ∑ i = 1 M ∑ j = 1 N [ C ( i ， j ) − C ∗ ( i ， j ) ] 2 (15) 在(23)式中，M和N分别代表数字图像的行数和列数， C ( i ， j ) 为原始载体图像的像素值， C ∗ ( i ， j ) 为原始载体图像嵌入水印后图像的像素值。用于计算NCC值的数学公式如下： NCC = ∑ i = 1 M ∑ j = 1 N W ( i ， j ) W ∗ ( i ， j ) ∑ i = 1 M ∑ j = 1 N W 2 ( i ， j ) ∑ i = 1 M ∑ j = 1 N W ∗ 2 ( i ， j ) (16) 在上式中， W ( i ， j ) 为原始水印图像的像素值， W ∗ ( i ， j ) 为利用本文算法所提取的水印图像的像素值。用于计算SSIM值 [ 19 ] 的数学公式如下： SSIM ( x ， y ) = ( 2 μ x μ y + c 1 ) ( 2 σ x y + c 2 ) ( μ a 2 + μ b 2 + c 1 ) ( σ a 2 + σ b 2 + c 2 ) (17) 在上式中， μ x 和 μ y 分别是x和y的均值， σ a 2 和 σ b 2 分别是x和y的方差， σ a b 是x和y的协方差， c 1 = ( k 1 L ) 2 ， c 2 = ( k 2 L ) 2 ， k 1 = 0.01 ， k 2 = 0.03 ，L是像素值的动态范围。用于计算BER值 [ 20 ] 的数学公式如下： BER = N error / N bits (18) 在上式中， N error 为本文算法所提取出的水印与原始水印比对，信息错误的比特值的个数， N bits 为原始水印中比特数的总数。
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user: 6. 结束语 本文提出了一种新的基于DTQWT-SVD的水印嵌入方法，在DTQWT域内修改载体图像的奇异值，对常见的攻击以及几何攻击都具有很强的鲁棒性。同时，水印图像的高物理峰值信噪比(PSNR)和相关系数(NCC)是该算法的另一个优点。实验结果表明，与基于冗余离散小波变换(RDWT)的算法法相比，本文算法对各种攻击具有更强的鲁棒性。DTQWT是近似移位不变性的，同时其也是具有四倍冗余的完备的紧框架，冗余性增强了其抵抗加性噪声的能力。因此，基于DTQWT的数字图像水印算法比基于RDWT的算法具有更好的鲁棒性，抵抗几何攻击的能力更强。
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user: 摘要 新冠疫情在我国各地爆发后，关于“新冠疫情研究”主题的文献频繁出现在国内各类期刊上。为了探究新冠疫情研究的发展现状和趋势，借助软件CiteSpace5.6.R5和中国知网的可视化知识图谱对该主题文献进行分析。通过对文献的发文作者、发文机构、关键词与主题、高被引文献以及热点演变进行分析，对该主题研究进行阶段性概括描述，旨在为后续研究者提供一定的参考资料。研究发现：在应对突发公共卫生事件、疫情防控问题、经济复苏政策等方面，仍然是新冠疫情研究未来需要发展的方向。
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user: 1. 引言 自新冠爆发以来，“新冠疫情”便成为了人们关注的社会热点。国家和政府纷纷出台了许多政策，为疫情的防控提供了保障，也构建了一个公开透明的疫情信息网络系统，让人们能够获得实时数据。在过去的一年里，不同领域的学者针对新冠疫情做了各方面的研究，在此之前，虽然也有学者对新冠疫情研究的可视化进行分析，但分析内容比较少，研究周期较短以及各领域对新冠疫情的研究没有形成系统性。本研究将依托可视化的研究方式，从发文学者、研究机构、关键词等方面制作知识图谱，通过分析，提出可行性建议，为未来新冠疫情研究提供一个更为科学的研究方向。