DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 未来的研究方向 首先基于机器学的构建预测模型的方法是未来神经领域的不可或缺的一部分，尤其是应用在抑郁的诊断和治疗上，这方面的研究较少。抑郁症的发病机制目前认不清楚，从而在个体的治疗上人存在问题，在过去50年抑郁症的药物治疗中，大约有70%的病人是症状改善，还有30%的抑郁症病人是药物不起作用(Stimpson， Agrawal et al.， 2002)。使用机器学习的方法对于抑郁中的诊断和治疗是未来的研究方向。其次是预测方法的改进。比如使用独立成分分析和实验范式联系在一起将预测模型结合实现90%准确预测抑郁症病人治疗效果(Crane， Jenkins et al.， 2017)。但是预测个体水平实现准确预测还需要进一步研究(Crane， Jenkins et al.， 2017)。最后，目前的基于抑郁症神经影像的预测研究的结果呈现多样性，未来元分析的方法能够提供更为有效的预测特征。
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user: 摘 要 毛建草是多年生草本植物，具有很高的药用价值和商业价值。由于野生毛建草资源缺失，因此野生毛建草的引种驯化是解决毛建草资源日益减少的根本途径。本研究以包头九峰山采集的野生毛建草种子为试验材料，在呼和浩特地区进行引种驯化栽培试验。结果表明：野生毛建草引种栽培方式简单，生长能力强，管理方便，抗性强，是适宜集约化、规模化、标准化栽培的野生品种。 关键词 :野生毛建草，引种，驯化 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/
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user: 1. 引言 野生毛建草(Dracocephalum rupestre Hance)属唇形科(Lamiaceae)，香青兰属(Subgen. Ahaphlis)的多年生草本植物 [ 1 ] ，别名岩青兰，毛尖茶等。毛建草主要分布于我国内蒙古、山西、辽宁、宁夏、青海和甘肃等部分地区，具有较高的观赏价值、药用价值和商品价值。根据《植物志》记载，毛建草主要生长于海拔2000 m的高山上 [ 1 ] ，杨延青 [ 1 ] 调查发现，海拔在1400 m~1900 m之间的毛建草资源较少。《内蒙古植物药志》记载其具有清热解表、止痛的功效，由于其独特的药理作用，被当地人们广泛采集，造成野生毛建草资源的缺失，濒临灭绝。由于其特有的药用功能和效果，近年来，对毛建草的研究报道日益增多。梁永锋 [ 2 ] [ 3 ] 对毛建草的化学成分进行了分析，韩海兰 [ 4 ] 对毛建草产地的土壤肥力进行了研究，刘俊 [ 5 ] 等人对其离体栽培快繁体系进行试验分析，在引种驯化栽培方面，张彦广 [ 6 ] 在河北进行野生花卉及部分种的引种栽培研究中，对毛建草进行了初步的引种栽培试验研究，而关于内蒙古自治区毛建草引种驯化的试验尚未见报道 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 。本研究通过对内蒙古自治区阴山山脉野生毛建草进行引种驯化栽培试验，为内蒙古自治区毛建草的引种驯化及集约化、规模化、标准化栽培和利用提供理论依据及技术支持 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] 。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 试验地概况 试验于2016~2018年在内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区内蒙古自治区园艺研究院黄合少镇西讨速号基地进行，试验地属中温带半干旱大陆性季风气候，日照充足，昼夜温差较大，冬季漫长寒冷，夏季短暂温热，年平均气温在6.2℃。一月平均气温为−12.8℃，七月平均气温为22.1℃，年日均气温在5℃以上的时间在195 d左右，日平均气温0℃以上时间为233 d左右，年平均降水量为392.8 mm，土壤pH值为8.5 [ 5 ] 。 2.2. 试验材料 试验材料于2015年9月在内蒙古自治区包头市九峰山采集到的野生毛建草种子，发芽率达90%。 2.3. 试验方法 将2015年秋天收集到的毛建草种子干籽播种于内蒙古自治区园艺研究院黄合少镇西讨速号基地，试验地土壤为黏质土，播种日期为2016年5月20日，种植3个小区，试验小区面积3.6 m 2 ，畦宽1.2 m，长3 m，采用条播技术，行距50 cm。播种前灌水，播于3 cm的浅沟内，覆土。播后适时浇水，观察其出苗及生长情况，出苗后进行田间常规管理，观察其生长情况。播种第2年土壤解冻后移栽定植在同等面积的3个小区内，行距50 cm，株距50 cm，生长期间及时除草。 2.4. 试验观察指标 2016~2018年对物候期连续观察3年，具体包括：出苗期(75%发芽)、展叶期(75%植株有1、2片的叶片平展)、开花期(10%露出花序)、种子成熟期(75%种子成熟)、叶片枯黄期(75%植株的基生叶黄枯)。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 物候期观察 3.1.1. 播种苗的物候期观察 5月20日播种，15天左右开始陆续出苗，播种20 d后出苗率达75%以上，播种30 d左右植株出现1、2片平展叶，进入展叶期。7~8月，幼苗持续生长，10月中上旬，地上部叶片仍呈现绿色，10月底，基部叶片黄枯，进入叶片枯黄期。播种第一年，植株仅能进行营养生长，没有开花及种子成熟过程出现。播种苗在第二年3月中旬开始萌发，随着温度升高，4月进入快速生长期，5月下旬开始开花，持续至9月份，开花期持续3个多月，8月下旬种子成熟，10月底，进入叶片枯黄期。 毛建草10月底进入叶片枯黄期，播种第二年出苗期较早，且出苗率较好，说明毛建草具有较好的抗寒性。而毛建草种子成熟后极易散落，生产中应注意种子的收集，当年散落的种子当年即可发芽，且长势旺盛，说明毛建草具有很强的野生性，建植速度较快等优点(表1)。 Table 1 Observation on phenological period of wild Dracocephalum rupestre (Month， Day 处理 Treatment 播种期(栽植期) Sowing date (Planting date) 出苗期 Seedling period 展叶期 Leaf Development Period 开花期 Anthesis 种子成熟期 Seed Maturity Period 叶片枯黄期 Leaf Blade Yellow Period 播种一年 First year of sowing 5.20 6.10 6.25 - - 10.28 播种二年 Second year of sowing - 3.21 4.3 5.24 8.22 10.28 栽植一年 First year of planting 5.12 3.22 4.2 5.26 8.24 10.26 栽植二年 Second year of planting - 3.25 4.5 5.26 8.28 10.25 表1. 野生毛建草物候期观察(月，日) 3.1.2. 栽植苗物候期观察 根苗移栽第一年，由于呼和浩特地区土壤解冻时间较晚，因此在植株出苗展叶后进行移栽，移栽后发现植株的开花结果期没有受到影响，8月底进入种子成熟期，同年10月下旬进入叶片枯黄期。移栽第二年，植株3月下旬发芽，4月底至5月初植株生长铺满地面，5月下旬进入开花期，开花期持续将近3个月，与播种苗情况相同，开花后3个月种子开始成熟。移栽第二年，毛建草生长情况良好，7月下旬测得植株冠幅可以达到60 cm~70 cm，株高可以达到50 cm~55 cm，同时毛建草的生长对杂草的生长有着很强的抑制作用，移栽第二年的毛建草在发芽后两个月后基本可将杂草完全抑制(表1)。 3.2. 毛建草其他抗性观察 经过播种苗和移栽苗的栽培驯化过程发现，野生毛建草种植在土壤pH值为8.5的试验地中，生长情况良好，说明野生毛建草具有很强的抗盐碱能力。同时，由于野生毛建草具有一定的特殊香草味，在整个生长过程中，没有发生病虫害现象，说明野生毛建草具有较强的抗病虫害的能力(图1)。 图1. 野生毛建草栽植试验地
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user: 4. 讨论 野生毛建草在驯化栽培过程中，在呼和浩特地区可以完成整个生长过程，在播种第一年时，不能完成开花结果的过程，这说明在植株生长的第一年，以营养生长为主 [ 13 ] ，生长第二年即可开花采种，这证明野生毛建草驯化栽培方式简单，种子发芽率高，生长情况良好。 野生毛建草散落的种子落在地里在当年即可发芽，这说明毛建草种子可以进行快速繁殖。同时在驯化栽培过程中，野生毛建草表现出野生型较强，适应性强，抗性强等特点 [ 4 ] ，移栽试验表明，毛建草在移栽第一年即可开花结果，同样也证实了毛建草生长发育旺盛的特点 [ 1 ] ，是非常适宜规模化、标准化栽培的野生品种。
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user: 5. 结论 经过播种和栽植试验发现，野生毛建草引种栽培技术简单，适应性强，管理方便，抗病虫害能力强。野生毛建草是适合集约化、规模化、标准化的野生品种。
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user: 摘 要 从知觉类别学习的视角对学习策略识别与解释的相关方法和技术进行了回顾。从知觉类别学习和被试学习策略的识别与解释视角出发，对二十多年来的主流研究进行梳理和分析。通过对决策界限模型、外显推理模型、程序性学习模型等既往模型应用的情况和存在的不足进行分析，对该领域未来发展手段，即迭代决策界限建模(IDBM)技术的原理和应用进行探索，希望能为推动我国认知心理学和神经心理学实验评估手段的完善提供借鉴。 关键词 :学习策略，策略识别，知觉类别学习，迭代决策界限建模 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/
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user: 1. 引言 认知心理学中，识别在实验室实验中被试所用的策略对于解释行为实验的结果十分重要。而类别学习研究作为理解人们类别学习认知加工过程和机制的一个重要方向和目标，知觉类别学习对于被试反应策略的识别与解释，具有十分重要的影响。本文从知觉类别学习的视角出发，在对知觉类别学习进行界定和理论梳理的基础上，对被试反应策略的相关内容进行论述。通过对过去二十年来国内外学者对该研究领域的研究成果进行梳理，探索该领域未来的发展趋势。
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user: 2. 知觉类别学习 分类行为对于正常人而言在日常生活必不可少的。从分辨物品是否可食用到分辨敌人朋友，每天我们都在做着成千上万的分类的决策。类别学习是个体通过不断的分类练习，学会类别判断的过程，即学会如何将类别刺激进行分类的过程。在类别学习研究中，可将类别分为知觉类别和概念类别两种。其中知觉类别是指依据事物的特性或是属性之间的共同点而形成的一种客观群体；而概念结构则是指以抽象化的概念而形成的客观群体(Mandler， 1998)。本文主要论述的是知觉类别学习的范畴。 一直以来，研究者们都致力于解答这样一个问题——人类获得类别知识的认知过程是如何进行的(Ashby & Madox， 2005)？针对这一研究主题，发展出很多不同的理论解释。这些理论可以分为单系统理论和多系统理论。单系统理论认为整个类别学习系统是合作的关系，并且所有的类别学习由同一个系统来支配。首先简略阐述一下单系统理论的理论历程。 2.1. 早期知觉类别学习的相关理论 概念学习最早用来解释类别学习，认为学习的过程是使用概念的内涵外延作为标准来进行判断的，这需要人们对于某种类别具有非常具体全面而又细致的认识。掌握某种类别要求能够准确地把我目标类别的全部特性，并且熟练地做出判断，显然这样的学习需要很强的逻辑推理能力和规则总结能力。然而这种理论并不能解释在日常的生活中的所有问题，实际上会有人虽然不知道所有概念的外延和内涵，但依然能对相关的类别做出清晰的判断。 之后出现了以类别标签和空间区域形成链接的认知过程为基础的决策界限理论(Boundary model)。该理论认为类别学习其实就是学习刺激的反应空间。决策界限理论是基于信号检测论而逐渐发展成为的一个新理论，其认为当个体在接触一个新刺激时，需要其所反映的知觉区域，然后再将其划分入该区域内的类别中。这样一来就能够形成一个标准化的决策界限。 后来出现了以相似性为基础解释类别学习的理论，最典型的有两种——原型理论和样例理论。原型理论(Prototype model)是一种表征、属性的综合化概念，是一种分级归类的模式。此理论认为类别学习其实是学习类别的原型。在这种理论下，假若事物与哪一个类别原型之间的相似性最为接近，那么我们就可以将其立即归入该类别。例如，我们一提到鸟，可能就会更多的想起麻雀，而非鹌鹑，这就是原型理论的效应。样例理论(Exemplar model)则假设个体的潜意识里存在诸多的样例，且这些样例各具特征。当需要外部的刺激来对样例进行划分类别时，我们就应该先提取出所有的样例，将各种样例的表征作为原型。在实际识别的过程中，将刺激与自身所划分的类别进行对比分析，以此来确定刺激的类别。这种理论可以有效的论证出原型理论中所无法论证的现象。Love和Medin (1998)提出了一种用来分析个体样例类别的模型——SUSTAIN模型(Supervised and Unsupervised Stratified Adaptive Incremental Network)。该模型认为，在实际学习的过程中，我们可以先假设出一种简单的结构，在必要的情况下可以模拟出一种复杂性的解决方法，以此来论证该类别是否能够被论证。在这个过程中其他群集必然会来表征这个复杂的事件，也就是对这一复杂事件进行解释，从而形成一种新型的类型或是规则。该模型在运用的过程中，不会受到其他因素的影响，也不会受到学习目标或是其他任务的影响，其会专注于推理学习、监督学习以及学习环境等等。 2.2. 知觉类别学习的多重系统理论 1998年，Ashby和Turken在研究中假设类别学习是由至少两个分离的系统进行主导的，并且依赖于两个平行且功能上相互独立的神经环路传导：一个是在意识控制下的基于外显推理的言语分类系统，另一个则是内隐的基于程序学习的非言语分类系统。在类别学习的过程中，这两个系统存在着竞争的关系(competition between verbal and implicit systems)。在此基础上，他们提出了类别学习的多重系统理论(COVIS)。 此理论从提出开始就获得了大量实验数据的支持并在类别学习领域获得了广泛的影响。这其中包括其成功预测了许多两种系统在实验中的分离现象。所谓分离现象，是指在一定的情况下，某些实验条件只单独影响其中的一种类别结构，而对于另外一种类别结构并没有影响，比如反馈的性质和时机(Smith等人，2014)、按键位置的变化(Natal， McLaren， & Livesey， 2013)、任务学习阶段的难度(Spiering & Ashby， 2008)等。这些分离现象在大量的研究中都依赖于基于规则(rule-based)和信息整合(information-integration)分类任务的研究范式才得以证实。该范式包含两种类别结构(category structures)：基于规则的类别结构和信息整合的类别结构。在基于规则的类别结构中，理想化的分类规则可以使用语言进行描述，而学习的结果会在很大程度上受到功能与行为的影响。这种类别结构的实验材料选择性较为宽泛。Konishi和 Miyashita等人(1999)使用WCST来对额叶后脑沟进行实验的过程中，发现帕金森症主要是因为大脑中的多巴胺含量急剧下降所促成的，在这种情况下，大脑中的黑质腹区则会被完全覆盖，进而导致帕金森患者的多巴胺水平不断下降，这对于区域涉及的学习会造成巨大的影响。Ashby、Ell和Waldron (2003)在经过长期研究分析后发现，帕金森症患者在类别学习的过程中，其规则并非是固定的，常常会受到外界的影响，这反映出患者的脑部对于规则任务的影响还是比较显著的；而信息整合是指在类别结构中，理想化的类型划分应该是在两个或是多个纬度之间的整合完成以后的结果，且这种整合的结果是无法使用语言进行描述的。而结合现有的参考文献来看，其认为信息的整合应该是与大脑的反应有紧密关联性的，其需要个体的反馈信息来强化对自身的刺激。Seger、Miller在对此问题进行研究分析的过程中使用fMRI技术进行研究，其二人发现在进行信息整合时，个体的纹状体与枕叶会被激活。这一系列的研究结论都有效地反应出信息整合的类别学习在很大程度上依赖于纹状体结构。以经典的二维光栅图实验材料为例，下图展示了基于规则的类别结构与信息整合的类别结构的区别。在图1(A)中基于规则的类别结构的规则能够清晰地口头表达出来：“光栅频率小于300的分为A类，大于300的分为B类”。此类结构的学习过程首先需要在语言系统内形成一个标准化的规则，这种规则应该是与个人的存储记忆相关联的；其次，显示出反馈信息，假若反馈信息与之前的规则并不相同，那么这就说明其与预期之间存在一定的差异，最后，在规则形成以后，进行循环就能够得到最终的结果。而在图1(B)中所示的信息整合类别结构的规则需要整合光栅图的两个维度——频率和方向，且其难以明确地口述出来。所以，信息整合的类别学习是通过一种内隐状态的非语言性系统主导的，个体在无意识下进行判断，需要大量练习以形成刺激–反应联结(Filoteo & Maddox， 2014)。 图1. 基于规则(A)和信息整合(B)类别结构示意图 类别学习在实验中，由于学习内容与方式，刺激材料的维度数量和类别数量，刺激材料的呈现方式，个体特征，认知资源，情绪状态等不同，对被试实验结果会有一定的影响。而在对实验数据进行分析的层面上，也不能忽视识别被试分类策略的方法和技术给实验结论带来的影响。
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user: 3. 知觉类别学习的学习策略 人类的类别学习主要有两种策略——规则策略和相似性策略。个体在不同的情境下会倾向性地使用某一种策略。在上文中所提到的早期类别学习理论大体上属于基于单系统模型的类别理论，其中原型理论和样例理论其实都是一种基于相似性的理论，是通过与原型或样例进行相似程度的比较来进行分类的，在进行类别学习时认为个体使用的是相似性策略。而在多重系统理论中，假设在基于规则的类别学习中个体在使用规则策略的情况下能达到最佳分类效果；类似的，在信息整合的类别学习中使用相似性策略才能达到最佳效果。近年来有许多文章致力于研究这两种类别结构策略上的特点。Smith等人通过二维光栅图研究了人类和恒河猴的显性及内隐学习的区别(Smith等人，2010)。实验结果表明人类和恒河猴的基于规则的类别学习成绩更好，说明了恒河猴与人类也许具有类似的外显学习能力。这一结果也表明人类的这种学习能力较为原始，其所主导的大脑皮层也较为基础。此外，Couchman等人的研究表明，人类与恒河猴相比，更倾向于规则策略，而恒河猴更倾向于相似性策略(Couchman， Coutinho， & Smith， 2010)。而且在实验过程中，人类能够针对任务选择相适应的分类策略，这一点是恒河猴不能做到的。这两个实验说明了人类和高级灵长类动物都有分类策略的倾向性，而人类能够根据不同情境的变化完善其策略。 在多重系统理论的研究中，有研究者发现在学习过程中，被试存在着优先使用规则策略的倾向性。特别是在基于信息整合类别结构的分类任务中，在学习开始无法确定分类信息的时候，被试倾向于通过刺激的特征进行分类(即规则策略)，因为这种策略有更好的前后内部一致性(Griffiths， Hayes， & Newell， 2012)。直到被试发现当前的反应策略并不能有效提高分类正确率时，才会慢慢改变策略来适应当前的任务。换句话说，在之前没有分类学习的类似训练的情况下，当被试接触到新颖刺激时并不会一开始就使用相似性策略。 根据上文所述，分类任务中研究者能够根据分类的正确率及反应时来粗略地确定被试所使用的策略，却并不能确定被试在学习过程中的策略变化情况。在这种情况下，实验过程中对被试所用策略的识别就有了更高的要求。
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user: 5. 迭代决策界限建模技术 针对上述DBM模型存在的问题，研究学者提出了新技术的识别目标，即：1) 被试使用的所有反应策略，2) 反应策略的变化，3) 每个变化发生的实验次数，并据此构建了一种新的建模过程，称为迭代决策界限建模(iterative decision-bound modeling， IDBM)，它以逐次迭代的方式对DBM进行改进。研究学者使用基准模拟数据引入并验证IDBM，探讨了不同类别的重叠对知觉分类中的反应策略的影响。 5.1. IDBM的原理 Hélie et al. (2016)开发了基于迭代的决策界限建模法(IDBM)。IDBM可以说是DBM的升级，它试图识别每个被试的每一个策略变化。最终产生的结果是被试使用的所有策略的列表、每个策略使用的试次编号以及每一个策略转移发生时的确切试次位置——这些额外的信息，是DBM所不能提供的。IDBM可以提供对类别学习中个体差异的更好理解，并允许对类别学习理论和模型进行更复杂的测试。例如，COVIS (Ashby， 1998)预测，被试在类别学习早期偏向于使用简单规则，并且只有在他们放弃了外显的策略之后，他们才会考虑程序性策略，甚至在程序性策略表现最佳的信息整合任务中也是如此。然而，由于缺乏一种能够在早期学习中观察策略转变的有效方法，COVIS的强预测能力在很大程度上还未被完全开发出来。 IDBM基于DBM之上，将DBM定义为基本模型，对于二维变化的刺激，设立了四个基本模型：1) 猜想；2) 基于X维刺激值的一维规则模型(1DX)；3) 基于Y维度上刺激值(1DY)的一维规则模型；4) 一般线性分类器(GLC)。IDBM假设在实验期间，每个被试在基本模型之间进行了一些未知(尽管相当少)次数的切换。策略切换的次数和这些切换发生时的试次位置都是未知的。对于整个数据集，这将产生大量可能的基本模型组合。IDBM使用一种迭代的方法来对所有这些进行排序，并找到一种组合来提供每个被试反应的最佳说明。 在信息整合类别学习任务中，类别的重叠增加了放弃外显规则的被试的比例，并且减少了为了程序策略而放弃规则所需的训练实验次数。IDBM通过被试使用的所有反应策略、反应策略的变化、每个变化发生的实验次数等方面对被试反应策略进行识别，将决策界限模型与感知分类实验中单个被试产生的逐次实验反应进行拟合。仿真结果表明，IDBM能够在实验过程中检测和识别策略切换，并能够准确地估计在低到中等噪声条件下策略切换的实验次数。 5.2. IDBM方法的讨论 不同于传统的DBM，IDBM并不假定被试使用相同的决策策略，对每一个实验，不需要数据被任意分块再进行模型拟合。IDBM通过验证其在噪声模拟数据中识别反应策略的能力，验证了新方法的有效性。基准仿真结果表明IDBM能够检测和识别策略的切换。在高噪声条件下的策略变化更难以检测，但检测时这些变化通常被正确识别。重要的是，IDBM很少产生虚假警报。当数据太嘈杂时，通常错过的是策略切换而不是错误检测。基准测试仿真还表明，IDBM比经典DBM的拟合优势随着数据中噪声的降低而增加。 IDBM又重新分析了Ell和Ashby (2006)关于类别重叠如何影响策略选择的实验研究数据。IDBM的结果表明，与一维规则相比，提高程序性策略的准确性优势不仅增加了被试放弃规则的比例，而且减少了为了放弃规则而支持程序性规则所需的训练实验次数。这一结果与以前的研究(Spiering & Ashby， 2008)一致。分析进一步表明，当基于规则的策略和程序性策略都产生低的分类准确率时，被试往往会灰心丧气，或者猜测，或者在许多反应策略之间摇摆，而从未确定一个稳定的策略。这些结论与先前关于策略切换的研究(Kalish et al.， 2005)是一致的，这些结果没有出现在Ell和Ashby (2006)的原始文章中，因为早期使用的方法不允许调查这种详细的假设。 5.3. IDBM方法的一般局限性 IDBM不限于随机化实验，而是可以应用于任何类型的分类实验。进一步说，运用过DBM的研究都可以使用IDBM进行再次分析。而且，迭代算法可以与任何可以使用最大似然和BIC拟合优度统计进行拟合的模型一起使用。例如Donkin et al. (2015)发现，在使用DBM时添加更多模型可以改变结果的解释，得出的结论取决于哪些模型属于基本模型集合，并且一些其他未测试的模型可能比任何基本模型更适合。因此，IDBM确定的策略在测试的替代方案中是最好的。 IDBM也有一定的局限性，其没有解决策略中参数的小改进或调优的可能性。对于IDBM，应用策略方式上的小变化(例如，规则标准的小变化)可能无法检测到，而较大的变化将作为策略的变化而检测到。尽管这些小调整未能让IDBM检测到，但其实实在在在模型中对结果产生了影响。这种简化是IDBM关注策略切换的结果，策略调整却不在所提出的方法范围之内。因此，基于这个局限性，IDBM在未来的发展趋势可能致力于同时解决策略中的连续学习和策略中的突然变化对结果的影响。 与所有迭代拟合过程一样，IDBM可能陷入局部极小值的风险中。因此，在任何给定的迭代中，所选择的切换模型并不包含在切换模型集合中的真实最佳拟合模型设定。然而，IDBM的迭代性质可能有助于避免这种陷阱，因为对于许多连续的迭代，在识别切换之前需要一致地选择相同的切换模型。因为拟合过程的起点是不同的，所以对于连续几个实验，IDBM不太可能系统地落在相同的局部最小值中。因此，虽然不消除局部极小值的风险，但在使用IDBM时不太可能成为严重的问题。
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user: 6. 小结 从知觉类别学习的视角对被试反应策略的识别与解释方法和技术进行了回顾。通过研究成果的回顾，推导出识别被试反应策略方法和技术的进步。并通过对决策界限模型、外显推理模型、过程学习模型等既往模型应用的情况和存在的不足进行分析，对IDBM模型的原理和应用进行探索。 IDBM相对于传统模型，在解决策略转换的频率方面有十分积极的意义。包括COVIS和ATIUM (Erickson & Kruschke， 1998)在内的所有当前多系统分类学习模型都只能预测逐次切换。面对实验切换的情况，IDBM存在低估切换频率的风险。这是因为IDBM在识别策略切换方面是保守的。即便如此，IDBM也能够回答切换频率的问题。此外，IDBM还可以用来比较内部切换与系统切换之间的频率。例如，被试在两种外显策略(例如，从1DX到1DY)之间切换比从外显策略切换到程序性策略(例如，从1DX切换到GLC)是否更常见的问题。如果一维规则和过程对偶策略由不同的神经系统介导，那么两个神经系统之间的切换应该不同于两个策略之间的切换，这两个策略都由相同的神经系统介导。传统的模型由于没有识别策略切换的方法，所以无法研究这些问题。如今学者们开发了IDBM来填补这个空白，尽管IDBM在探索类别重叠对策略选择的影响方面具有明显的拟合优势，但IDBM仍有许多需要探索和完善的方面。但总的来说，研究方法的进步，使得识别策略切换的可能性进一步提升，希望IDBM的发展能开辟心理学上一个识别与解释被试分类的新时代。
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user: 摘 要 工作记忆(Working memory， WM)是个体认知能力的一个重要指标，在研究中往往采用工作记忆容量(Working memory capacity， WMC)来体现个体的工作记忆能力大小，顿悟属于聚合思维(Convergent Thinking， CT)的一部分，是创造性思维的一种体现。在以往研究中对于工作记忆容量大小是否会影响顿悟问题解决一直没有得到一个统一的结论，本文从顿悟问题解决属于一般问题解决过程还是属于特殊问题解决过程的争议出发，对工作记忆容量与顿悟问题解决的关系进行梳理，分析相关研究存在的一些不足以及造成研究结论不统一的原因，最后结合当前的研究现状对未来研究进行了一个展望。 关键词 :工作记忆容量，顿悟问题，一般问题解决过程，特殊问题解决过程 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/
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user: 1. 工作记忆与工作记忆容量 工作记忆(Working Memory， WM)是一个对当前的任务信息进行暂时储存和加工的容量有限的记忆系统，与我们日常的学习活动有着紧密的关系，个体之间工作记忆的差异往往是导致个体之间认知能力存在差异的主要因素之一(Conway， Cowan， Bunting， Therriault， & Minkoff， 2002; Conway， Kane， & Engle， 2003; Engle， Tuholski， Laughlin， & Conway， 1999)。目前被广泛接受的工作记忆模型由Baddeley和Hitch于1974年提出，他们认为工作记忆的模型主要由3个部分组成，分别是语音环路、视空画板和中央执行系统，此后Baddeley在2000年又为此模型加入了第四部分：情景缓冲器(Baddeley， 2000)。 工作记忆容量(Working Memory Capacity， WMC)是评价个体工作记忆能力的一个指标。工作记忆容量的测量大部分采用的是复杂广度任务，比较常见的复杂广度任务有阅读广度任务(Reading Span Task， Rspan )、操作广度任务(Operating Span Task， Ospan )、对称广度任务(Symmetry Span Task， Sysan) (Daneman & Carpenter， 1980; Engle， 1989; Shah， & Miyake， 1996)，它们需要被试在执行认知任务的同时记住一些数字或者字母信息，这种任务范式统称为双任务范式。工作记忆的刷新能力也是评价工作记忆能力的指标之一，但是在某些方面也可以反映出个体的工作记忆容量(Wilhelm et al.， 2013)，在工作记忆刷新能力测量方面，使用较多的实验范式是n-back任务(McElree， 2001; Owen et al.， 2005)，该实验范式要求被试将刚刚出现过的刺激与前面第n个刺激进行比较，通过控制当前刺激与目标刺激之间的间隔个数来操纵负荷。
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user: 2. 顿悟与顿悟问题 顿悟是聚合思维(Convergent Thinking， CT)能力的一种体现，是创造性的一部分，指一种明显的，突然灵光一闪的体验。顿悟问题的解决过程会伴随着一种突然的、“啊哈”式的体验，这种过程不同于一般的算法问题解决需要一步一步的过程才能得到答案，具有意外性和突然性(Davidson， 1995)。在当前的研究中，研究者们往往把顿悟问题解决的过程看作是一种对问题进行重构的过程(Ohlsson， 1984a， 1984b; Ash & Wiley， 2006)，主要有两种理论去解释这种重构的发生：一是选择理论，这一理论强调重构的发生以及最终问题的解决是个体对一些问题元素以及这些元素的组合进行选择，同时选择性的忽略一些与解决问题无关的问题元素，重构能力强的个体往往会对这些问题元素和问题元素的组合进行更多的正确的选择(Davidson， 1995)；二是“机遇”理论(e.g.， Seifert et al.， 1995)，这一理论强调对问题解决有利元素出现的时机性，当这些元素适时地与问题的一些表征联系到一起时，问题便能得到成功解决。 在顿悟问题分类方面，Dow和Mayer (2004)的研究提出，顿悟问题可以分为言语类顿悟问题、算术类顿悟问题、空间类顿悟问题(Dow & Mayer， 2004)，这一分类主要从问题的表征方式上进行分类，是一种比较直观的分类，也被称为经典分类(Chu & Macgregor， 2011)。但随着研究的需要以及为了在顿悟问题的解决过程中对一些无关变量控制更为严格，研究者们对顿悟问题的种类进行了延伸，常见的这些新近的顿悟问题有火柴棍算式问题(Knöblich et al.， 1999)、远距离联想问题(Compound Remote Associates， CRA) (Bowden & Jung-Beeman， 2003a) 以及谜语拼图问题(MacGregor & Cunningham， 2008)。
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user: 3. 工作记忆容量与顿悟问题解决的关系 长久以来，对于顿悟问题的解决过程属于普通问题的解决过程还是属于特殊问题的解决过程一直存在争议。目前，主要有两方面的观点，一是认为顿悟问题的解决过程与算法问题(比如解一元一次方程)一样属于普通的问题解决过程，有特定的步骤和方法，高工作记忆容量者将会具有更好的顿悟问题解决能力；二是认为顿悟问题的解决过程与普通算法问题解决过程不同，是一种特殊问题解决的过程，工作记忆在顿悟问题的解决过程中不会起到任何作用，甚至高工作记忆容量者表现出较差的顿悟问题解决能力。 3.1. 高工作记忆容量促进顿悟问题的解决 持普通问题解决过程观点的研究者们认为顿悟问题的解决过程与算法问题解决的过程一样，同样需要相应的认知成分以及注意的参与，因此高工作记忆能力者在顿悟问题的解决上具有更好的表现(Bowden， Beeman， Fleck， & Kounios， 2005; Chein & Weisberg， 2014; Ohlsson， 2011; Schooler， Ohlsson， & Brooks， 1993)；一些研究表明，工作记忆容量对于顿悟问题的解决有一个预测的作用。例如Chein在2010年的一个关于九点问题的实验研究中发现，高空间工作记忆容量的个体更倾向于打破固有的思维定势，跳出常规思维找到其他有利的线索(Chein， Weisberg， Streeter， & Kwok， 2010)，他们认为高容量的个体有更好的前瞻能力，可以在头脑中对图形进行更多的前瞻性操作，因此高空间工作记忆容量的个体会更快的想到正确的答案。另一方面，高工作记忆容量的个体往往被认为具有更好的执行控制能力，但在一项研究中发现，顿悟问题的解决并不仅与个体的执行控制能力有关，工作记忆容量也在顿悟问题解决过程中起到了举足轻重的作用，更加说明了顿悟问题与工作记忆解决的关系是一个直接的关系，并不会受其他因素的影响(Gilhooly & Fioratou， 2009)。相类似的实验中，Edward (2016)的研究通过控制智力在顿悟问题解决过程中的影响，也发现了一个工作记忆容量与顿悟问题解决的相关性，证明了工作记忆容量对顿悟问题解决具有一个促进作用(Edward， Zak， & Gruszka， 2016)。在另外一个研究中，研究者从相关眼动研究中也发现了高工作记忆的个体更有利于在解决顿悟问题中保持更好的注意力，以及具有更有利于顿悟问题解决的眼动轨迹(Yeh et al.， 2014)。 3.2. 高工作记忆容量阻碍顿悟问题的解决 持特殊问题解决过程观点的研究者们认为顿悟问题的解决过程是一个特殊的过程，这一过程的发生是一种突然并且随机的(Ball & Stevens， 2009; Chein， Weisberg， Streeter， & Kwok， 2010; Chronicle， MacGregor， & Ormerod， 2004)，高工作记忆容量的个体由于具有较强的注意监控能力，导致在解决顿悟问题的时候过于集中于当前问题本身，难以跳出问题本身对问题进行一个有效的重构。另外一方面，高工作记忆容量的个体在问题的初始表征阶段，比如对于问题题目的理解、阅读题目的速度等会优于低工作记忆容量的个体，而在顿悟问题解决的关键阶段，比如重构阶段和问题解决阶段，高工作记忆容量的个体往往会倾向用更为复杂的算法和思考的方式去解决顿悟问题，而低工作记忆容量的个体更偏向于简单但有效的方法去解决顿悟问题，结合顿悟问题本身具有的一些特性，在顿悟问题解决上，低工作记忆容量的个体往往有更好的表现(Beilock & DeCaro， 2007; DeCaro et al.， 2008; Gaissmaier et al.， 2006; Wolford et al.， 2004)。Marci S & DeCaro在2016年的一项研究中，实验一把火柴棍问题区分成顿悟型和非顿悟型的火柴棍问题，结果发现高工作记忆容量的个体在顿悟型火柴棍问题上表现出更低的正确率，在实验二中收集了言语类顿悟问题和言语类算法问题，经过统计控制，发现工作记忆容量对于言语类顿悟问题和言语类算法问题的初始表征有正向的预测，而在顿悟问题的解决阶段又再一次发现工作记忆容量对顿悟问题的解决具有负向的预测(Decaro， Van Stockum， & Wieth， 2016)。除此，其他研究者也同样发现了工作记忆容量对于顿悟问题解决具有负向的预测作用(Jarosz et al.， 2012; Reverberi et al.， 2005; Wieth & Zacks， 2011; Wiley & Jarosz， 2012b)。除了高工作记忆容量对顿悟问题的解决有一个负向的预测以外，一些研究者还发现工作记忆容量只与普通算法问题有相关性，而与顿悟问题没有直接的相关性(Ash & Wiley， 2006; Fleck， 2008; Gilhooly & Murphy， 2005)。
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user: 4. 不同结果原因分析 关于工作记忆容量与顿悟问题之间的关系国内外至今仍然没有得到一个统一的结论，除了顿悟问题不同于普通算法问题，具有一定的特殊性以外，在以往对顿悟问题的研究中，研究者往往在研究中只采用单一类型的顿悟问题进行研究，比如DeCaro在2015年的研究中只使用了火柴棍问题作为研究中的顿悟问题(DeCaro et al.， 2016)；De Dreu在2012年的研究中只使用了远距离联想测验(Compound Remote Associates， CRA) (Mednick， 1962)任务作为研究中的顿悟问题(De Dreu et al.， 2012)。另一方面，Marci S. DeCaro在2016年的研究中发现工作记忆容量对于顿悟问题产生积极影响取决于顿悟问题和算法问题在初始表征方面的重合度，这种重合度越大，工作记忆对顿悟问题的影响也越大，比如当顿悟问题类型为言语顿悟时，对于顿悟题目的理解就需要参与更多的注意，需要对顿悟问题题目本身进行一个初始表征，就会发现工作记忆容量在顿悟问题解决中有一个积极的影响(Decaro， Van Stockum， & Wieth， 2016)，而通过对比以往关于工作记忆容量与顿悟问题的相关研究可以发现，不同研究中的顿悟问题在问题的初始表征上都是不统一的，因此这很可能是造成工作记忆与顿悟问题结果不一致的原因之一。另一方面，在研究者的一些顿悟研究中，往往采用的都是经典顿悟问题，这些问题已经存在了很长的一段时间，在顿悟感受度和顿悟问题熟悉度上的控制在不同研究中很难保持一致性。最后，在以往研究中，对于工作记忆容量的测量在不同的研究中都会有很大的不同，主要表现在工作记忆容量测量的类型上不同，表现为一些研究中测量的是空间工作记忆，而另外一些研究中测量的是言语工作记忆，这一不同又会导致工作记忆类型与顿悟类型上匹配性的不同从而造成研究结论的不统一。
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user: 5. 小结与展望 工作记忆作为我们认知能力一个重要指标，与智力、注意监控能力等等有着密切的关系(Zabelina & Beeman， 2013)，从目前的研究来看，研究者在研究工作记忆与顿悟问题解决关系的时候往往研究的是工作记忆容量与顿悟问题的关系，在研究切入点和材料上都有很大的不同。本研究从顿悟问题属于一般问题解决过程还是属于特殊问题解决过程出发，分析了可能造成当前研究结论不统一的原因，并对今后的研究提出以下四点建议： 第一，在研究工作记忆与顿悟问题解决关系的时候，未来研究可以搜集不同类型的顿悟问题来进行研究，而不是仅仅对单一类型顿悟问题进行研究。 第二，以往研究很少考虑到工作记忆类型与顿悟问题类型的匹配性，今后研究可以从类型匹配上去探索工作记忆与顿悟问题解决的关系。 第三，今后的研究在空间和算式类顿悟问题的选取上可以多采用CRA这样无关变量(题目长度一致、评分标准客观)控制更为严格的实验材料进行研究。 第四，目前的研究主要集中在工作记忆容量与顿悟问题解决能力关系上的探索，未来研究可以考虑从工作记忆能力的其他指标出发，比如工作记忆的刷新能力、抑制能力等，对工作记忆和顿悟问题解决关系进行更为全面的探索。
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user: 摘 要 采用事件相关电位(ERP)技术，探讨辣食渴求者的辣食相关线索反应性。结果发现，辣食渴求者在辣食线索暴露后状态辣食渴求程度显著增加；相比较与非辣食线索，辣食相关线索诱发了辣食渴求者更大的P3波幅。这可能意味着辣食渴求者对辣食相关线索有着更多的情绪效价评估和注意资源分配。 关键词 :辣食渴求者，线索反应，ERPs，P3 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/
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user: 1. 引言 辣食渴求是指一种难以抵抗地想要吃辛辣食物的强烈欲望，是食物渴求的从属概念。食物渴求(food craving)是一种难以抵抗地想要消耗某一种特定食物(或者食物类型)的强烈欲望(Hormes & Rozin， 2010)。这个定义有两个重要方面，一个是强烈的欲望，强烈程度将食物渴求与普通食物选择区分开来；另一个是特异性，这将食物渴望与饥饿进行了对比，当饥饿时，各种各样的食物都能让人感到满足，然而只有特定类型的食物才能满足食物渴求。正是强度和特异性将对食物的渴望与普通的饥饿感区分开来(Hill， 2007)。 在美国、加拿大和英国的调查研究发现食物渴求是普遍存在的，近100%的年轻成年女性报告在过去一年的某个时刻里经历过食物渴求(Pelchat， 1997)。有较多研究都发现食物渴求可以显著预测暴食行为、零食行为和体重增减(Buscemi， Rybak， Berlin， Murphy， & Raynor， 2017 事件相关电位(event-related potential， ERPs)有助于揭示个体对食物线索反应的神经机制。本研究采用线索反应范式(cue-reactivity paradigm)，该范式广泛的运用与成瘾和食物渴求领域(Franken et al.， 2008; Littel， Franken， Littel， & Franken， 2007)。有研究发现吸烟者比非吸烟者在额中区有着更大的波幅(Littel et al.， 2007)，相比较于中性线索和非香烟相关线索，香烟相关线索激活了吸烟者更大的P3波幅(Warren & Mcdonough， 1999)。越来越多的证据表明，物质渴求与食物的渴求之间存在共通之处(Pelchat， 2002 因此，本研究的目的：首先探讨辣食渴求者与非辣食渴求者在面对辣食相关线索时脑神经反应的差异；其次，探讨辣食线索暴露是否会增加辣食渴求程度。研究假设：辣食相关线索会诱发辣食渴求者更大的P3波幅，辣食相关线索暴露增加主观辣食渴求程度。
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user: 2. 方法 2.1. 被试 根据辣食渴求问卷(Spicy Food Craving Questionnaire， SFCQ)分数按照心理测量学中的27%比例，划分高分组和低分组，最终样本包括辣食渴求者25人(女12，男13)，非辣食渴求者23人(女10，男13)。年龄18~25岁之间(M = 19.68， SD = 1.68)。所有参与者均获得经济补偿和受试者的书面知情同意。 2.2. 测验工具与实验材料 辣食渴求问卷(Spicy Food Craving Questionnaire， SFCQ)：采用在中国文化背景下编制《辣食渴求问卷》(Zhou， Gao， Small， & Chen， 2018)，问卷包含两个维度，维度1为行为和积极强化，维度2为想法和意图。采用7点评定(1 = 完全不符合，7 = 完全符合)，总分越高表示辣食渴求程度越高，反之表示渴求程度越低。 辣食摄入频率(The frequency of spicy food intake)：采用Lawless等人的辣食摄入频率问题：“你多久消耗一次含红辣椒并且能引起灼热感的食物？”(Lawless， Rozin， & Shenker， 1985)。回答以7点计分，1 =少于1次/年，2 = 少于1次/月，3 = 1~3次/月，4 = 1次/周，5 = 3~4次/周，6 = 1次/天，7 = 多于1次/天。 状态辣食渴求：采用视觉模拟评分(VAS)评估实验参与者当前时刻的主观辣食渴求程度。 图片材料：选取周一舟等(Zhou et al.， 2018)评定的辣食图片和非辣食图片各20张，所有图片均使用Photoshop 7.0软件进行后期尺寸、像素统一，尺寸为433 × 315，分辨率为100。辣食图片材料与非辣食图片材料在辣度上差异显著，在美味度、愉悦度、熟悉度等主要维度上无显著差异。 2.3. 实验程序 被试要求被动浏览刺激图片，无需任何额外任务。共200个trail，在500 ms的注视点消失后图片刺激呈现2000 ms，随后黑屏2000 ms，进入下一个trail。在实验开始前和实验结束后采用VAS测量被试当前主观辣食渴求程度。 2.4. 脑电数据记录和分析 采用德国Brain Products公司脑电记录仪器(64导电极帽)和分析系统，双侧乳突平均值为参考，接地点为FPz和Fz电极点的中点位置， 同时记录水平眼电(HEOG)和垂直眼电(VEOG)。采样率为1000 Hz，所有电极处的头皮电阻保持在5 kΩ以下。 实验完成后采用MATLAB R2014a，EEGLAB14.1.1b工具包对数据进行离线分析，步骤包括去除眼电伪迹、分段、基线校正、去除其他伪迹、叠加平均等。其中分段选择时程为1000 ms，以刺激界面出现之前的200 ms作为基线时间，滤波带通为0.1~45 Hz。根据拓扑图和以往文献，选取的成分和时间窗为：N1 (80~120 ms)，P2 (130~190 ms)，P3 (260~310 ms)；研究中选取五个脑区进行分析，分别为前额区(F3， Fz， F4)，前额中央区(FC3， FCz， FC4)，中央区(C3，Cz， C4)，中央顶叶区(CP3， CPz， CP4)和顶叶区(P3， Pz， P4)，每个脑区选取的三个电极点的平均值作为该脑区的计算数值。 对脑电数据进行2 (组别：辣食渴求组、非辣食渴求组) × 2 (刺激类型：辣食相关刺激，非辣食相关刺激) × 5 (电极位置：前额、额中、中央、中顶、顶叶)的重复测量方差分析，统计结果使用Greenhouse-Geisser 矫正p值。统计显著水平选用<0.05，统计的效应值则使用η2 p，事后比较选用Bonferroni-adjusted相关。
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user: 3. 结果 3.1. 初步信息 辣食渴求者与非辣食渴求者在年龄无显著差异T(1，44) = −1.09，p = 0.281；两组在BMI上无显著差异T(1，44) = −0.872，p = 0.388；辣食渴求者的SFCQ得分显著高于非辣食渴求者，T(1，44) = 19.39，p < 0.001，说明分组有效。 3.2. 状态辣食渴求前后测 采用2 (时间：前测，后测) × 2 (组别：辣食渴求者，非辣食渴求者)重复测量方法分析，发现组别主效应显著，F(1，46) = 101.08，p < 0.001，ηp 2 = 0.69；时间主效应显著，F(1，46) = 64.57，p < 0.001，ηp 2 = 0.57；时间与组别的交互作用显著，F(1，44) = 26.52，p < 0.001，ηp 2 = 0.37。事后检验发现，辣食渴求者在辣食线索暴露后辣食渴求显著增加，而非辣食渴求者在暴露前后没有显著差异，如图1。 图1. 辣食线索暴露前后辣食渴求者和对照组状态辣食渴求程度变化 3.3. ERP结果(图2) 图2. 总平均波形图
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user: 4. 讨论 研究表明，辣食线索暴露后，辣食渴求者的状态辣食渴求显著增加；辣食渴求者对辣食相关线索有着更大的P3波幅。P3波幅与注意、情绪等多种因素有关，在一项使用高阶条件反射任务的研究中发现，香烟线索能诱发吸烟者更大的P3波幅，表示相对于中性线索来说，吸烟者对香烟线索有着更多的注意资源分配(Littel， 2012)。与中性线索相比较，酒精相关线索诱发了饮酒者前额叶更大的P3波幅，对酒精线索分配了更多的注意资源(Herrmann et al.， 2000; Herrmann， Weijers， Wiesbeck， Böning， & Fallgatter， 2001)。本研究结果与在香烟、酒精等物质渴求领域的研究结果相一致。此外，情绪刺激比中性刺激能诱发更大的P3波幅(Schupp et al.， 2010)。因此，与非辣食线索相比，辣食线索诱发了辣食渴求者更大的P3波幅，这可能是辣食渴求者对辣食线索有着更积极的情绪效价和注意偏向的结果。 N1和P2与早期无意识的注意分配有关(Ying， Xu， Ke， An， & Sun， 2015)，辣食渴求者和非辣食渴求者的N1、P2上没有显著差异，这表明辣食渴求者与非辣食渴求者在早期注意上是没有差异的。辣食相关线索暴露后，辣食渴求者的状态辣食渴求显著增加，这与前人在物质渴求领域的研究结果相一致，这表明辣食相关线索与渴求之间存在条件反射(Boswell & Kober， 2016)。 本研究尚存以下不足：首先，样本样本来源均是在校大学生，导致本研究结果的可推广性较差，未来研究可考虑进一步扩大样本来源，应选取包含不同年龄、教育程度的样本，以增强实验结果的可推广性。其次，本研究只局限于被动浏览任务和ERP技术，未来研究应该结合fMRI和更多的实验范式探讨辣食渴求者的线索反应性。
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user: 5. 结论 辣食相关线索暴露会增加辣食渴求者的状态辣食渴求，并且辣食相关线索诱发了辣食渴求者前额叶区更大的P3波幅。
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user: 摘 要 目的：观察免疫营养疗法在成年胃肠功能紊乱患者的临床治疗操作性、治疗效果及副作用。方法：将我院康复医学科治疗的1例确诊为缺血缺氧性脑病的成年患者选作此项研究的对象。综合分析病史、疾病情况和实验室检查结果，经与临床医护人员及其家属沟通后，对该患者进行免疫营养治疗。结果：营养治疗期间患者胃肠功能紊乱纠正、消化吸收功能改善、蛋白质能量营养不良解决，无其他不良反应。此外，依据患者病情发展、结合康复治疗所需、设立阶段性治疗目标、制定个性化营养治疗方案、密切跟踪提高方案执行度，可起到良好的营养治疗效果。结论：免疫营养疗法对该患者胃肠功能紊乱的疗效较好，阶段个性化治疗方案制定对改善其整体营养状况有显著效果，多学科诊疗机制的设立和实施对营养治疗的全过程起到保障治疗效果、缩短住院周期并降低住院总费用的作用。 关键词 :免疫营养疗法，胃肠功能紊乱，谷氨酰胺 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/
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user: 1. 引言 胃肠功能紊乱又称胃肠神经官能症，多种病因均可影响胃肠功能正常活动，进而引起胃肠道的功能障碍。合理的营养治疗既能预防及纠正营养不良，还可以调节机体免疫、改善消化道结构及功能、保障疾病及其它临床治疗所需。重症外科术后患者体内大量谷氨酰胺被消耗，导致肠粘膜屏障萎缩、肠通透性增高、肠道细菌异位和肠毒素入血 [ 1 ] 。为在纠正患者胃肠功能紊乱基础上纠正营养不良，本研究选用免疫营养疗法，联合免疫营养制剂和高蛋白型全营养素制剂，以探索免疫营养治疗的效果，为临床应用提供借鉴。