DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 广义线性模型的选择性推断 4.1. 选定模型下的参数推断 在上一章中，已经得到了选定的模型 M ^ ，和它所对应的选择性事件 { M ^ = M } 。在本章中，我们考虑以选定的模型 M ^ 作为条件，响应向量y的分布的推断。此分布表示为， L { y | { M ^ = M } } 4-(1) 数据y服从带有干扰参数的p维参数的指数族分布， f θ ， φ ( y ) = exp { θ ′ T ( y ) + φ ′ U ( y ) − c ( θ ， φ ) } h 0 ( y ) 4-(2) 其中， θ 是感兴趣参数， φ 是讨厌参数。T(y)和U(y)是它们相对应的充分统计量，它们分别是k维和p-k维的向量。 对于任意给定的事件E，在 y ∈ E 的条件下，y的这个条件分布也是指数族分布，并且与数据y自身的分布拥有相同的参数和充分统计量，即，可以被表达成下面的形式， f θ ， φ ( y | y ∈ E ) = exp { θ ′ T ( y ) + φ ′ U ( y ) − c E ( θ ， φ ) } h 0 ( y ) 1 E ( y ) 4-(3) 我们上面提到的模型选择事件 { M ^ = M } ，它作为任意事件E的子集，故样本数据y在选定模型 M ^ 下也是服从指数族，且它们的参数和充分统计量都是相同的。例如，在第三章中，我们提到的模型选择事件 { M ^ = M } ，此选择事件被表示成数据y的相关表达式，是事件 { y ∈ E } 的一中特例，故y的条件密度函数具有类似的形式，也可以写成指数族分布， f θ ， φ ( y | M ^ = M ) = exp { θ * ′ T * ( y ) + φ * ′ U * ( y ) − c * ( θ * ) } h 0 * ( y ) 1 M ^ ( y ) 4-(4) 其中 θ * ， φ * 为选定模型的参数， T * ( y ) 和 U * ( y ) 为相应的充分统计量。接下来，我们通过消除干扰参数，来对感兴趣的参数进行推断。 如果一维参数 θ 是感兴趣参数，其它参数 φ 是干扰参数，T和U是它们分别对应的充分统计量，那么，当讨厌参数的充分统计量 { U = u } 作为已知条件时，以下条件分布仅依赖于感兴趣参数 θ ， ( T | U = u ) ~ ψ θ ( t | u ) = exp { θ ′ t − c ψ ( θ | u ) } ψ 0 ( t | u ) 4-(5) 上述条件分布通过在U上的条件分布消除了讨厌参数φ，当k=1时，我们得到了充分统计量T的单参数指数族。 根据公式(4-(4))，在选择事件 { M ^ = M } 下，y的分布仍然是指数族分布。根据公式(4-(5))感兴趣参数 θ 可由下面的条件分布进行推断， L θ ( T ( y ) | U ( y ) ， M ^ = M ) 4.2. UMPU选择性检验 给出了原假设 H 0 : θ ∈ Θ 0 和备择假设 H 1 : θ ∈ Θ 1 。如果满足以下不等式，则水平 α 检验 ϕ ( y ) 可以成为是选择性无偏的， p o w ϕ ( θ | E ) = E θ [ ϕ ( y ) | E ] ≥ α ， θ ∈ Θ 1 4-(6) 在所有满足上述公式的水平 α 的检验中，UMPU水平 α 选择性检验的势函数是一致最优的。 引理3. (UMPU检验)y服从指数族分布(4-(2))，k=1，在水平 α 检验下，考虑以下原假设和备择假设， H 0 : θ = θ 0 ↔ H 1 : θ ≠ θ 0 ， 有UMPU检验 ϕ ( y ) = f ( T ( y ) ， U ( y ) ) ，其中， f ( t ， u ) = { 1 t < d 1 ( u ) 或 t > d 2 ( u ) π i t = d i ( u ) 0 d 1 ( u ) < t < d 2 ( u ) 其中， d i 和 π i 是下面方程组的解， E θ 0 [ f ( T ， U ) | U = u ] = a E θ 0 [ T f ( T ， U ) | U = u ] = a E θ 0 [ f ( T ， U ) | U = u ] 由公式(4-(4))可知，当y服从指数族分布时，条件分布 L ( y | { M ^ = M } ) 也是指数族分布，所以我们得到如下定理。 定理3. (UMPU选择性检验) y遵循指数族分布(4-(2))，k=1，考虑以下在选择事件 { M ^ = M } 下的原假设和备择假设， H 0 : θ = θ 0 ↔ H 1 : θ ≠ θ 0 有UMPU选择性检验， ϕ ( y ) = f ( T ( y ) ， U ( y ) ) ，满足， f ( t ， u ) = { 1 t < d 1 ( u ) 或 t > d 2 ( u ) π i t = d i ( u ) 0 d 1 ( u ) < t < d 2 ( u ) 这里的 d i 和 π i 满足下面的方程组， E θ 0 [ f ( T ， U ) | U = u ， M ^ = M ] = a E θ 0 [ T f ( T ， U ) | U = u ， M ^ = M ] = a E θ 0 [ f ( T ， U ) | U = u ， M ^ = M ] 在下一章中，让我们关注广义线性模型选择性推断的几个特定示例。
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user: 5. 例子 例1. 针对于前面讨论的指数族框架下的一些结论，本章中，我们打算举几个具体例子。当数据y来自于多元正态分布时， y ~ N n ( μ ， σ 2 I n ) ， μ = X β 在选定的模型 M ^ 的指数族分布形式如下， y ~ exp { 1 σ 2 β ′ X M y − 1 2 σ 2 ‖ y ‖ 2 2 − C ( β ， σ 2 ) } 若误差方差 σ 2 已知， X ′ j y 是用来推断参数 β 的充分统计量， L β j ( X ′ j y | X ′ M \ j y ， M ^ = M ) . 若误差方差 σ 2 未知， ( X ′ j y ， ‖ y ‖ 2 2 ) 是参数 ( β j σ 2 ， σ 2 ) 的充分统计量，依据下面的分布进行参数推断， L β j σ 2 ( X ′ j y | X ′ M \ j y ， ‖ y ‖ 2 2 ， M ^ = M ) ， 同样地，对于参数 σ 2 的推断，根据下面的分布， L σ 2 ( ‖ y ‖ 2 2 | X ′ M y ， M ^ = M ) 例2. 假设数据y由伯努利分布生成，即， y i ~ b ( 1 ， p i ) 。 y i ~ p i y i ( 1 − p i ) y i ，   ln p i 1 − p i = θ i ，   i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n 我们把上面这个分布写成指数族的表达形式， y ~ exp { ∑ i = 1 n y i ln p i 1 − p i + c ( p i ) } 其中，这个分布有n个参数和相应的充分统计量。如果我们想要对感兴趣参数 θ 1 进行推断，则我们先选定需要的模型 { M ^ = M } = { i = 1 } ，和讨厌参数 { θ i } ， i = 2 ， 3 ， ⋯ ， n 及所对应的充分统计量，故对它的推断依赖于以下的条件分布， L θ 1 ( y 1 | y 2 ， ⋯ ， y n ， { i = 1 } ) ， 例3. 若数据 y = ( y 1 ， ⋯ ， y n ) 服从伽马分布 G a m m a ( α ， λ ) ，即， y i ~ Γ ( α ， λ ) ， f ( y i ) = λ α Γ ( α ) y i α − 1 exp − λ y i ，   α ， λ > 0 ，   i = 1 ， ⋯ ， n 把上述分布进一步写成概率密度的表示形式， y ~ exp { ( α − 1 ) T ( y ) + λ N ( y ) − c ( α ， λ ) } 其中， T ( y ) = ∑ i = 1 n ln y i ， N ( y ) = ∑ i = 1 n y i 分别是参数 α ， λ 的充分统计量。 在任一选择事件E下，我们想要对参数 α 进行推断，则依赖于下面的分布表达式， L α ( T ( y ) | N ( y ) ， E )
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user: 6. 模拟 6.1. 多元高斯分布 我们用平方根lasso对线性回归模型来选择变量。例如，设置n=100，p=200，X的行是来自变量之间具有成对相关系数为 ρ = 0. 4 的等相关多元正态分布，y服从以下的多元正态分布， y = X β + e ，   E e = 0 ，   V a r ( e ) = I n 将β设置为200维向量，它的前7个分量为7，调整参数设置成 E ( ‖ X T e ‖ ∞ ‖ e ‖ 2 ) 。设置置信水平 α = 0.0 5 。 我们考虑将数据分成独立的两部分，以获得Pscreen和参数β的区间长度。其中，Pscreen表示所有的7个变量被成功选择的概率。Carve(n)表示使用样本y的前n个数据进行模型选择，用剩余的数据和选择模型的数据对模型进行推断，以及No carve意味着使用所有的数据进行模型选择，然后再使用所有的数据进行推断。表1展示了我们的模拟运行结果。 Table 1 Pscreen & confidence interval length Pscreen 置信区间长度 Carve (50) 0.894737 0.415657 Carve (70) 0.932692 0.460035 Carve (80) 0.9375 0.717047 Carve (90) 0.953947 0.734330 No Carve 0.961539 0.568038 表1. Pscreen和置信区间长度 此外，Fithian et al. [ 25 ] 利用lasso方法对线性模型进行了后选推断。当n = 100和p = 200时，X服从多元正态分布，其变量之间两两相关 ρ = 0. 3 ，y服从多元正态分布，列被规范化为长度为1。Pscreen和carve (n)的含义与上面表1中的相同。Power是样本观测值落到拒绝域的概率。表2的模拟运行结果表示如下。 Table 2 Pscreen & powe Pscreen Power Level Carve (50) 0.09 0.99 0.06 Carve (75) 0.68 0.97 0.05 No Carve 0.99 0.80 0.05 表2. Pscreen和power 通过对上述结果的分析，用数据雕琢方法推断参数得到的表1的结果与表2的结果是一致的。Pscreen表示通过雕琢选择所有7个变量的概率，概率会随着我们有更多数据用于变量选择而增加，并且它趋于1。上面表1中的Pscreen符合这个理论规律，所得结果与表2的变化趋势一致。在表2中，power随着用于选择模型的数据n的增加而逐渐减小，通过不进行数据雕琢的方式获得的power，比数据雕琢获得的power小。结果表明，通过数据雕琢的得到的power较大。在表1中，通过数据雕琢获得的间隔的长度也随着用于模型选择的数据n的增加而增加。没有用数据雕琢方法得到的置信区间长度介于使用两次不同的数据雕琢后模型选择推断得到的两个区间长度值之间，说明数据雕琢方法可以使得参数区间估计更小。表1中的区间长度和表2中的power变化趋势表明，数据雕琢所得结果与表2的结果一致。 6.2. 伯努利分布 我们用平方根lasso模拟高斯分布，然后将此方法推广到非高斯分布。例如，我们使用数据雕琢方法来选择和推断logistic回归模型，在模型选择阶段，我们使用平方根lasso方法。当n = 100，p = 200，预 测变量y服从伯努利分布，且连接函数为 g ( y ) = ln ( y 1 − y ) 时，我们有以下广义线性模， g ( y ) = X β + e ，   E e = 0 ，   V a r ( e ) = I n 将β设置为200维向量，其前7个分量为7。在数据雕琢方法中，我们使用一部分数据进行选择，另一部分数据和选择模型数据一起用于推断。我们用平方根lasso选择模型，并在推断过程中设置置信水平 α = 0.0 5 。我们考虑使用数据雕琢方法，将数据分别拆分成不同的部分，来获得Pscreen，参数β的置信区间和覆盖率。其中，Pscreen和置信区间的含义与第一个模拟中的含义相同，覆盖率表示参数β的覆盖率。表3显示了模拟结果。 Table 3 Pscreen & confidence interval lengths & coverag Pscreen confidence interval lengths coverage Carve (50) 0.92045 0.42066 0.974 Carve (75) 0.93913 0.72218 0.986 Carve (90) 0.95679 0.85426 0.984 No carve 0.96067 0.67334 0.995 表3. Pscreen和置信区间长度和覆盖率 通过分析表3中得到的数据，我们得到以下结论：第一，对于广义线性模型，随着用于模型选择的数据的增加，我们得到的Pscreen会逐渐增大。结果表明，随着模型选择所用数据的增加，模型选择的效果会更好。第二，随着用于模型选择的数据的增加，参数的置信区间将会增大，但是，发现使用数据雕琢会比不使用数据雕琢方法获得的区间长度短。比如，直接用所有数据进行选择性推断获得的置信区间长度值，是在carve (50)和carve (75)之间的。这说明我们可以利用数据雕琢来减小参数的置信区间，从而使我们的选择性推断效果更好。第三，通过数据雕琢获得的参数覆盖率约为0.97~0.98，而不通过数据雕刻获得的覆盖率略大。因此，结合这三个方面，可以利用数据雕琢进行模型选择性推断，这样使得结果更好。
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user: 摘要 针对时间分数阶Swift-Hohenberg方程，本文提出了基于Laplace变换的高效数值算法。首先利用Laplace变换将原Caputo型分数阶方程转化为整数阶方程，然后利用算子分裂法进一步将其分解成线性方程和非线性方程，其中，非线性方程通过积分法近似求解，线性方程通过Crank-Nicolson差分格式求解，最后通过数值实验验证了所给格式的有效性。
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user: 1. 引言 Swift-Hohenberg方程是1977年Swift和Hohenberg通过Rayleigh-Bénard不稳定球面波的模型 [ 1 ] 给出的，近年来相关研究涉及激光器 [ 2 ]、平面几何 [ 3 ]、时滞动力学 [ 4 ]、图灵分叉 [ 5 ] 等多方面，在物理学领域发挥着重要的作用，特别在流体力学和激光的对流问题中有着广泛应用。 关于Swift-Hohenberg方程的求解，中外研究者们已经提出了很多可行的解析方法和数值方法，例如指数法 [ 6 ]、同伦摄动法 [ 7 ] (Homotopy perturbation Method)、微分变换法 [ 7 ] (Differential Transform Method)、分数变分迭代法 [ 8 ] (Fractional Variational Iteration Method)、同伦分析法 [ 9 ] (Homotopy Analysis Method)等。 分数阶微积分诞生后的很长时间内，研究都局限在理论数学领域内，直到二十世纪七十年代，研究人员发现自然科学与工程领域的分形几何、记忆过程等相关现象与分数阶微积分存在密切的联系，才掀起了研究热潮。整数阶导数往往局限于某个物理过程在特定时刻的变化和性质，而分数阶导数模型既克服了经典整数阶微分理论模型实验结果吻合度低的缺点，又能较好地体现系统函数发展的历史依赖过程，为我们研究复杂物理力学问题提供了很大的帮助。 Riemann-Liouville型和Caputo型是目前最常用的两种分数阶导数的定义方式 [ 10 ]。观察发现，时间分数阶导数的计算常使用Caputo定义，而空间分数阶导数的计算更多使用Riemann-Liouville定义和级数定义，当然分数阶导数的不同定义也可以理解为不同的方法分别求解分数阶导数。 本文研究如下的时间分数阶Swift-Hohenberg方程： { D 0 c t α u ( x ， t ) = − [ ( 1 + ∂ 2 ∂ x 2 ) 2 u + f ( u ) ] ，     a ≤ x ≤ b ，     0 ≤ t ≤ T ，     0 < α < 1 u ( a ， t ) = 0 ，     u ( b ， t ) = 0 ，     0 ≤ t ≤ T u ( x ， 0 ) = u 0 ( x ) ，     a ≤ x ≤ b (1) 其中， D 0 c t α u ( x ， t ) 是Caputo分数阶导数， f ( u ) 是函数 F ( u ) 关于u的导，参数 η > 0 ， ε ≥ 0 都是具有物理意义的常量。 D 0 c t α u ( x ， t ) = 1 Γ ( 1 − α ) ∫ 0 t u τ ( x ， t ) ( t − τ ) α d τ ，     0 < α < 1 (2) F ( u ) = 1 4 u 4 − η 3 u 3 − ε 2 u 2 (3) f ( u ) = F ′ ( u ) = u 3 − η u 2 − ε u (4) 首先，利用Laplace变换逼近时间分数阶Swift-Hohenberg方程的分数阶项，将其转化为整数阶问题，然后，利用算子分裂法将得到的整数阶方程分解为线性部分和非线性部分，将解算子分别记为 S 1 和 S 2 ，最后通过以下格式求解，得到方程的数值解。其中，非线性部分利用左矩形法近似求解，线性部分利用Crank-Nicolson差分格式求解。 u ( t + Δ t ) = S 1 ( Δ t 2 ) S 2 ( Δ t ) S 1 ( Δ t 2 ) u ( t ) + O ( ( Δ t ) 2 ) (5)
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user: 3. 数值算例 3.1. 精度测试 验证该数值格式的精确性时，在原方程的基础上引入右端项 g ( x ， t ) 。 { D 0 c t α u ( x ， t ) = − [ ( 1 + ∂ 2 ∂ x 2 ) 2 u + f ( u ) ] + g ( x ， t )                                                                                 ( 24 ) u ( x ， t ) = t 2 sin ( π x )                                                                                                                                                         ( 25 ) 特殊的初值函数求分数阶导，有如下求解公式： D 0 c t α t n = n ! Γ ( n + 1 − α ) t n − α (26) 代入公式求解式(26)的分数阶项： D 0 c t α t 2 sin ( π x ) = 2 Γ ( 3 − α ) t 2 − α sin ( π x ) (27) 移项整理得到 g ( x ， t ) 的表达式： g ( x ， t ) = 2 Γ ( 3 − α ) t 2 − α sin ( π x ) + ( t 2 sin ( π x ) ) 3 − η ( t 2 sin ( π x ) ) 2 + [ ( π 2 − 1 ) 2 − ε ] t 2 sin ( π x ) (28) 选取区域范围 [ 0 ， 1 ] × [ 0 ， 1 ] ，网格剖分 M = 20 ， N = 1000 ， α = 0.5 ， η = 0.5 ， ε = 0.2 ，给出数值解图像和误差图像，分别如图1，图2所示。 图1. 数值解图像 图2. 误差图像 选定时间方向的最后一层 t = T ，给出最大相对误差 E ( M ， N ) 的计算公式： E ( M ， N ) = max 0 ≤ i ≤ M − 1 | u ( x i ， T ) − u i N | | u ( x i ， T ) | (29) 其中， u ( x i ， t k ) 和 u i k 分别对应节点 ( x i ， t k ) 的精确解和数值解。 取定不同的时间和空间网格剖分，并改变参数值，列表观察最大相对误差变化，如表1所示。 Table 1 The maximum relative error of different time-space meshing and different parameter value E α = 0.1 α = 0.5 η = 0.3 η = 0.6 η = 0.3 η = 0.6 ε = 0.2 ε = 0.5 ε = 0.2 ε = 0.5 ε = 0.2 ε = 0.5 ε = 0.2 ε = 0.5 E ( 10 ， 200 ) 1.774E−02 1.785E−02 1.792E−02 1.801E−02 1.782E−02 1.791E−02 1.795E−02 1.803E−02 E ( 10 ， 500 ) 1.778E−02 1.787E−02 1.792E−02 1.800E−02 1.783E−02 1.790E−02 1.795E−02 1.802E−02 E ( 20 ， 500 ) 4.344E−03 4.380E−03 4.393E−03 4.425E−03 4.450E−03 4.472E−03 4.482E−03 4.503E−03 E ( 20 ， 1000 ) 4.356E−03 4.383E−03 4.395E−03 4.419E−03 4.453E−03 4.472E−03 4.483E−03 4.501E−03 E ( 40 ， 1000 ) 1.025E−03 1.040E−03 1.042E−03 1.055E−03 1.137E−03 1.143E−03 1.146E−03 1.152E−03 E ( 40 ， 2000 ) 1.032E−03 1.041E−03 1.044E−03 1.052E−03 1.138E−03 1.143E−03 1.146E−03 1.151E−03 表1. 不同时空网格剖分和不同参数值的最大相对误差 观察发现，数值解逼近精确解具有较高的精度，并且空间方向网格剖分越密， α 越小，精度越高。验证了本文所采用格式的有效性和精确性。 3.2. 长时间动力学行为 考虑如下初值问题： u ( x ， 0 ) = sin ( π x ) ，     x ∈ [ 0 ， 6 ] (30) 两端的边值条件均为零，取定参数 η = 0.5 ， ε = 0.2 ， t ∈ [ 0 ， 100 ] ，时空剖分 [ M ， N ] = [ 40 ， 1000 ] ，给出 α = 0.1 的数值解图像，时间方向最后一层 t = T 的数值解曲线，分别如图3，图4所示。 图3. 数值解图像( α = 0.1 ) 图4. t = T 的数值解曲线
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user: 4. 结论 基于Laplace变换，将时间分数阶Swift-Hohenberg方程转化为整数阶Swift-Hohenberg方程，然后，利用算子分裂法将其进一步分解成两个子问题分别求解，最后通过数值算例验证格式的有效性。本文对Swift-Hohenberg方程的求解方法，为今后该方程的深入研究提供了有力的支持。
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user: 摘要 超声诊断与CT诊断和核磁诊断已经逐渐成为了各种疾病诊断的重要方法及手段，与此同时，伴随着超声造影技术的不断发展，超声造影剂也广泛应用于临床的诊断及治疗当中，比如腹部疾病及其介入治疗、儿科疾病、炎性关节炎、血管病变、乳腺疾病、泌尿系统疾病，同时也包括妇产科疾病。除此之外，超声造影也能更好的帮助临床医生判断患者的病情，对患者此后的诊断及治疗提供了一个可靠的方向。本文就超声造影在子宫肌瘤和子宫腺肌瘤的鉴别、宫颈癌浸润程度及范围的评价、子宫内膜癌浸润深度及范围的评价、卵巢良恶性肿瘤鉴别、异位妊娠的诊断、产后胎盘类型的诊断中的应用等方面的临床应用进行综述。
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user: 1. 引言 超声造影(Contrast enhanced ultrasound， CEUS)技术现已广泛应用于临床的诊断及治疗当中，也是当今超声医学领域发展得最快的医学技术之一。近几年来，不同超声造影剂的出现以及超声造影技术的不断发展及改良，超声造影技术已经涉及并应用于各个医学学科，比如腹部疾病及其介入治疗 [ 1 ]、儿科疾病 [ 2 ]、炎性关节炎 [ 3 ] [ 4 ]、血管病变 [ 5 ] [ 6 ]、乳腺疾病 [ 7 ] [ 8 ]、泌尿系统疾病 [ 9 ] [ 10 ]，同时也包括妇产科疾病 [ 11 ] [ 12 ]，其对疾病的诊断、治疗以及判断患者预后的评估等方面起着举足轻重的积极作用，甚至在某些器官疾病的小病灶诊断方面具有独具一格的优势。与此同时，超声造影技术应用于妇产科疾病，例如子宫肌瘤(Uterine myoma， CM)和子宫腺肌瘤(Uterine Adenomyoma， UA)的鉴别、宫颈癌(Cervical cancer， CC)浸润程度及范围的评价、子宫内膜癌(Endometrial carcinoma， EC)浸润深度及范围的评价、卵巢良恶性肿瘤(Ovarian tumor， OT)鉴别、异位妊娠的诊断、产后胎盘类型的诊断中的应用等同样引起了笔者的广泛兴趣，本文就超声造影技术在上述几个方面的临床应用进行综述。
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user: 2. 超声造影技术的发展 以前超声造影剂在实际的临床应用当中未得到明显普及是因为它不稳定的气体、无法经外周静脉注射、不能通过肺循环及显影效果差等。而如今，超声造影技术的广泛应用得益于超声造影剂显著提高的稳定性，以及能够通过外周静载注射过后通过血液循环到达患者的靶器官等特点。如此一来，超声造影剂已经广泛应用于实际临床工作当中，其中也包括了妇产科疾病的诊疗。除此之外，还有一些特殊的造影剂也应时而生，能够随着靶向微泡将一些化学药品直接作用在患者的病灶处，再联合其他临床治疗技术，比如开腹或腔镜手术，射频消融术，经血管动脉栓塞术等，除此之外，超声造影还可以实时即刻的观察到患者的治疗情况，及时继续治疗，或终止治疗，避免了短期内二次手术治疗，提高并改善了患者的预后。常规超声和多普勒超声可以实时的观察图像判断病灶，而利用超声造影剂的超声造影技术除此之外还可以通过对参数进行统计学分析。这些参数是通过对特定区域进行时间-强度曲线的半定量分析而得到的。通过此，可以得到一系列的数据从而帮助超声及临床医生更好的判断病灶的情况，以期选择最合适的诊疗方案，从而一切都是以数据说话，一切都遵循科学的诊断与治疗。很多时候，常规超声及多普勒超声均无法很好的检测出来肿瘤内迂曲的新生小血管。而超声造影剂的体积小，变形性好，可以使其很好的显影、在超声造影过程中，各个时相不同的变化，对判断及诊断疾病起着举足轻重的作用，对后续治疗提供一个可靠的方向。所以随着这些超声造影剂以及超声造影技术的不断发展，使得超声可以较好的评价肿瘤内的微小血管以及组织的灌注过程，这大大的提高了超声在判断良恶性肿瘤的敏感性和特异性 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ]。
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user: 3. 超声造影在妇科疾病当中的应用 在妇科疾病的应用中可以根据患者的病情选择不同超声造影剂的注入方法让相应的疾病显影，而得到对应的影像学资料。其中一种方法为通过外周注射的方法通过血液循环而到达盆腔，在动脉期可以使病灶周围及其周围组织器官回声及多普勒强度增强，从而提高了超声的检测能力；另一种方法则为通过宫腔置管使其造影剂置生殖系统弥散而显影，从而得到相应的影像学图像。从而超声造影及超声技术为妇科疾病的诊断提供了很好的技术支持，医生可以根据患者的影像学资料对患者的病情进行准确的判断，并选择最合适的治疗方案。 3.1. 超声造影在子宫肌瘤和子宫腺肌瘤的鉴别 由于子宫肌瘤为实质性球形包块，表面光滑，可以压迫周围肌壁间组织形成假包膜 [ 15 ]。而子宫腺肌瘤属于子宫内膜异位症的表现，也就是子宫内膜长大了子宫肌层，但子宫腺肌瘤没有假包膜。所以，在超声造影图上可以发现两者的增强显影模式有所不同，子宫肌瘤的假包膜会首先增强，然后造影剂会从外周先内快速充盈，直到整个包块显影 [ 16 ] [ 17 ]。而子宫腺肌瘤并没有假包膜，所以在包块内部首先出现散在的点状或短线状增强影，从而整个包块增强。除此之外，在造影剂达到高峰时，子宫肌瘤包块的回声会比正常的肌层增强，而子宫腺肌瘤与周围的组织无明显差异。通过超声造影剂显影的这种特点可以对这两种疾病进行鉴别，对后续治疗方案的选择提供了一个有效的方向。 3.2. 超声造影在宫颈癌浸润程度及范围的评价 多项研究表明超声造影剂较常规超声能加大肿瘤组织与周围正常组织的回声差异，可以更好明确肿瘤的大小、侵犯的部位以及深度等，注射造影剂后的包块边界更加清晰，也可以显示出肿瘤也与正常组织的边界。这对于宫颈癌的的临床分期、治疗方式及临床预后具有指导意义 [ 18 ] [ 19 ]。有文献表明用超声造影的方式来探索宫颈癌的灌注模式，并可以定量分析宫颈癌的灌注情况及血管生成模式，它们都具有在动脉期过早的过度增强等共同特征，这些特点表明了超声造影是一种可以用于评估整个宫颈肿瘤血管生成活性的非侵入性技术 [ 18 ]。另有文献表明，可以利用超声造影技术寻找通过灰度或多普勒超声检查而遗漏的一些小肿瘤，所以超声造影很有可能成为一种很有价值的诊断工具，以识别那些处于早期宫颈癌阶段的妇女，该方法有助于女性选择适合保留生育能力的手术 [ 19 ]。 3.3. 超声造影在子宫内膜癌浸润深度及范围的评价 子宫内膜癌是最常见的妇科恶性肿瘤之一，它的大小和浸润深度与疾病的预后直接相关，从而，早期的诊断与分期相当的重要。子宫内膜癌在常规超声的图像往往显示为子宫内膜的不均匀增厚，或者为局灶性的不均匀的混合回声，而对于是否浸润以及浸润子宫肌层的的范围则很难判断。子宫内膜癌相较于正常和增生的子宫内膜有不同的增强方式，根据子宫循环的特点，子宫滋养动脉可以分为三个等级：弓形动脉，动脉分支和螺旋动脉。但有研究表明注射超声造影剂后，子宫内膜癌病灶内造影剂出现的时间、峰值的强度以及消退的时间均明显高于周围的正常子宫肌层。这表明超声造影可能有利于子宫内膜癌的早期诊断 [ 20 ]。另一篇文献表明，术前通过超声造影测得的ER与子宫内膜癌的生存率具体很大的相关性，并表明术前通过超声造影测量的ER值科用于识别有可能出现较差预后和疾病复发风险的患者，并为每个患者规划更多的诊疗方式。由于增生的子宫内膜和子宫内膜癌之间的时间–强度方式不同，超声早用可以间接反应血管病变的部位，以区分良性还是恶性肿瘤。子宫内膜癌的灌注时间参数较低且强度参数较高，显示出快速上升–快速下降的灌注曲线，而良性疾病的血流曲线则为缓慢上升–缓慢下降，因此超声造影可以作为子宫内膜癌术前诊断及术前评估的一项十分有用的工具。除作为术前诊断及评估的工具之外，超声造影期间获得的时间–强度曲线参数还可能与子宫内膜癌的预后有关。因此，超声造影的评估通过它的时间–强度曲线等参数应用于临床实践，可以预测患者的生存结果并指导子宫内膜癌患者的治疗计划 [ 21 ]。在研究表明的情况下，使用超声造影剂过后，能更加清楚的显示子宫内膜癌患者肌层浸润程度及其范围，对临床诊断、分期以及后续的治疗提供一个较为可靠的方向 [ 20 ] [ 21 ]。 3.4. 超声造影在卵巢良恶性肿瘤鉴别中的应用 卵巢肿瘤在常规超声检查当中尝尝出现漏诊误诊，这是由于它位置处于盆腔深处，且肿瘤的类型多，再加上早期并没有特异性表现等原因的存在。而对于注射了超声造影剂后，可以直观的观察到肿瘤内的多普勒信号，通过对血管数目、形态及走行，以及半定量评估造影剂的时间–强度曲线各参数指标，特别是对于早期卵巢肿瘤的小包块可明显提高包块诊断的准确性。以期对后续的诊疗有着举足轻重的临床意义 [ 21 ] [ 22 ] [ 23 ]。有文献表明超声造影可以清楚的显示肿瘤中的微血管血流，可以评估肿瘤血管灌注的序列及强度。除此之外，超声造影可以检测良性和恶性肿瘤之间微循环的差异，并且可以定性并诊断不同类型的病变 [ 21 ]。另一篇文献评估了超声造影在区分卵巢的癌和癌旁组织，以及对后续的可能情况进行研究发现卵巢恶性肿瘤在超声造影上病变显影特点是有明显较短的时间对比度增强，峰值强化度明显高于良性病变。许多中心及医院决定是使用开腹或者腹腔镜手术多数取决于恶性肿瘤的可能性，而这主要取决于影像学的诊断结果。有中心使用彩色多普勒超声未发现许多小的恶性包块，单靠常规的超声检测不足以区分早期卵巢肿瘤恶性病变是否可靠。因为增加的血管形成是确定恶性肿瘤病变的一项标注，因此需要使用超声早用来简化参数以改变血管结构，特别是微循环的血管结构可视化是特别重要的 [ 23 ]。
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user: 4. 超声造影在产科科疾病当中的应用 4.1. 异位妊娠的诊断 在异位妊娠中，滋养层绒毛会侵袭母体组织，如输卵管壁，子宫肌层和绒毛间隙的形成。超声图像识别血管的分布很大程度上取决于滋养细胞血管的活力，以及出血的数量和类型。而绒毛结构由于破裂和出血，或者当宫外孕而不能茁壮成长时，在彩色血流成像中，环就变得难以识别。在这种情况下，通过超声造影剂就可以为区分异位妊娠与其他血管较少的妊娠提供诊断帮助。且超声造影剂有助于异位妊娠患者彩色血流及滋养血流的显影，还有助于异位妊娠患者出血性包块内绒毛组织的定位诊断 [ 24 ]。 4.2. 产后胎盘类型的诊断 产后出血多见于胎盘胎膜的残留，从而严重影响了孕产妇的生命安全。而胎盘植入的超声特征主要体现在胎盘与子宫肌层的关系以及因此而导致的继发性改变。而在常规的超声检查当中，由于胎盘后壁和子宫肌层之间的关系受多种因素的影响，比如胎盘位于子宫前壁时往往无法清晰显示，而位于子宫后壁时若位置过深或受胎儿遮挡也显示不清。而利用超声造影，我们可以从图像上看出单纯的残留胎盘内未见明显增强的血流信号，而胎盘粘连及植入的患者胎盘内出现了增强的血流信号，且完全植入的胎盘内血流信号明显增强。这对于产妇的诊断以及医生的判断及手术方式的选择起到了特别大的作用，一定程度上减少了孕产妇产后大出血情况的发生 [ 25 ] [ 26 ]。
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user: 5. 展望 综上所述，超声造影技术安全、方便、具有实时性，在未来的疾病诊疗方面起着十分重要的角色，可以为妇产科疾病诊疗提供更多更可靠的信息，以期对恶性肿瘤可以早发现、早诊断、早治疗。当然，每一样技术都有其局限性，超声造影技术也不例外，但我们仍然期望通过对这一技术的不断改良以及超声造影剂的不断改进可以取得更好的临床效果，使各方收益。
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user: 摘要 目的：研究分析0.01%低浓度阿托品滴眼液在青少年近视防控中的疗效及安全性。方法：选取2020年4月~2021年4月在门诊就诊的青少年中低度近视(<−6.0D)近视者120例，用数字随机法进行分两组各60例；对照组给予维生素B12滴眼液常规方法治疗；研究组给予0.01%阿托品滴眼液治疗，对比两组的临床治疗效果和安全性。结果：研究组治疗效果显著优于对照组，差异有统计意义(P < 0.01)；控制眼轴的增幅也小于对照组，差异有统计意义(P < 0.01)；两组不良反应发生率相比较差异较小，无统计意义(P > 0.05)。结论：0.01%阿托品滴眼液在青少年近视防控中的效果及安全性均较好，值得临床推广使用。
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user: 1. 引言 近视是常见的屈光问题，也是引起视觉障碍的主要原因之一，随着科技的发展及生活习惯的改变，近视已成为全球范围内广泛关注的公共卫生问题，严重影响青少年的生理及心理健康 [ 1 ]。据我国最近一项中小学生近视流行病学调查显示，近视患病率高达55.7%，明显高于西方国家 [ 2 ]。研究表明，高度近视是视网膜脱离、青光眼、黄斑病变等致盲性眼病的危险因素，并且该风险随着近视程度的增加而增加。因此，为了降低这些致盲性眼病的风险，亟需采取有效的干预措施来减缓近视的进展 [ 3 ]。我们自2020年4月~2021年4月对本院门诊就诊的青少年近视120例，随机分成二组，分别给予常规方式治疗和0.01% 阿托品滴眼液治疗，以此分析0.01%阿托品滴眼液用于青少年近视防治的安全性及有效性，争取为更多的青少年近视患者带来福音，现总结如下。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 一般资料 选取2020年4月~2021年4月于本院门诊的青少年中低度近视(<−6.0D)近视120例，采用随机法分成研究组(n = 60，0.01%阿托品滴眼液治疗)和对照组(n = 60，维生素B12滴眼液治疗)，纳入标准：对研究组知情自愿参与，并经医学伦理委员会批准；排除标准：对本次研究所用阿托品药物有过敏､慢性眼表疾病､全身器质性疾病和临床资料不完善者｡分析入组者资料：近视时间(2.81 ± 1.25)年，基本均为中低度近视者(近视 < 6.0D)。研究组男28例(46.67%)，女32例(53.33%)，年龄7~13 (平均9.15 ± 2.01)岁；对照组男29例(48.33%)，女31例(51.67%)，年龄7~12 (平均8.92 ± 1.94)岁｡两组资料比较：在性别､年龄、近视时间等临床资料对比差异无统计意义(P > 0.05)。 2.2. 研究方法 1) 对照组按常规方法治疗，使用维生素B12滴眼液(参天制药有限公司、国药准字J20150129)进行滴用，每晚睡前点1次，每次1滴；研究组自行配制滴眼液，将0.5 mg的硫酸阿托品注射液(天津金耀药业有限公司、国药准字H12020382) 1 ml加入4 ml玻璃酸钠滴眼液(参天制药有限公司、国药准字 H20173248)，配成0.01%阿托品滴眼液，每晚睡前点1次，每次1滴，持续治疗6~12个月。2) 设备：① 眼科光学生物测量仪选用德国Zelss (蔡司) IOL-Master 5.5进行眼光学生物测量，每3个月监测1次；② 电脑验光仪选用日本Topcon (拓普康) RM-8900进行检测；③ 检影镜选用苏州六六YZ-24带状光检影镜；④ 使用电脑自动验光仪和视网膜检影镜进行客观屈光状态的扩瞳(1%阿托品滴眼凝胶每日点2次，连续点5天)检影验光，每学期(半年)监测1次。 2.3. 观察指标 疗效评定标准：1) 视力：单眼裸眼远视力 ≥ 5.0为显效，提高 ≥ 2行为有效，无改善为无效；总有效率 = (显效 + 有效)/总例数 × 100% [ 4 ]。2) 眼轴：增加幅度进行统计学比较；3) 不良反应的发生率：包括眼部不适、视物模糊、畏光、头晕等。 2.4. 统计学方法 统计学方法采用SPSS19.0统计软件进行处理分析。计量资料以 χ ¯ ± s 表示，计数资料以率(%)表示，两组间比较分别采用t检验和χ 2 检验。P < 0.05为差异有统计学意义。
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user: 3. 结果 3.1. 临床疗效比较治疗后的总有效率 研究组为96.67%，对照组为66.67% (χ 2 = 18.033， P = 0.000)，研究组总有效率明显高于对照组(见表1)。 Table 1 Comparison of clinical efficacy between the two groups [cases (%) 组别 例数 显效 有效 无效 总有效率 对照组 60 2 (3.33) 38 (63.34) 20 (33.33) 66.67 研究组 60 2 (3.33) 56 (93.34) 2 (3.33) 96.67 a 表1. 两组临床疗效比较[例(%)] 注：研究组与对照组总有效率比较， a P < 0.01。 3.2. 治疗前后眼轴长度比较 治疗前两组眼轴长度比较差异无统计学意义P > 0.05；治疗后两组眼轴长度均有所增加，但研究组增加幅度小于对照组P < 0.01 (见表2)。 Table 2 Comparison of axial length before and after treatment between the two groups ( χ ¯ ± s， mm 组别 例数 治疗前 治疗后 t值 P值 对照组 60 24.14 ± 1.11 26.52 ± 1.09 11.850 0.000 研究组 60 24.14 ± 1.11 25.26 ± 1.15 5.430 0.000 t值 P值 0.097 0.923 6.160 0.000 表2. 两组治疗前后眼轴长度比较( χ ¯ ± s， mm) 3.3. 不良反应比较 两组不良反应发生率相比较差异较小，无统计意义P > 0.05 (见表3)。 Table 3 Comparison of incidence of adverse reactions between the two groups [n (%) 组别 例数 眼部不适 视物模糊 畏光 头晕 总发生率 对照组 研究组 60 60 2(4.00) 0(0.00) 0 (0.00) 2 (4.00) 0 (0.00) 2 (4.00) 2 (4.00) 0 (0.00) 4 (8.00) 4 (8.00) 表3. 两组不良反应发生率比较[n(%)]
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user: 4. 讨论 眼睛是人类感官中最重要的器官，尤其是在信息时代，大脑中约有80%的知识和记忆都是通过眼睛直接获取。我国是近视眼患病大国，近视人群比例达47%，近视的总患病人数已超过4亿。其中青少年近视眼患病率达50%~60%，居世界首位 [ 5 ]。而在12~18岁这个阶段正是近视的高速发展时期，此时青少年学习任务繁重、压力最大、户外活动减少等均易导致近视发生。近年的研究发现，近视眼发病呈低龄化、且发展迅速，预计高度近视眼发病率将会增加，因此已成为严重影响青少年健康及生活质量的公共卫生问题。从长远看这对国家的经济、社会可持续发展及安全等都存在一个潜在的威胁。 阿托品是一种非选择性的M受体拮抗剂：最早用于治疗近视的药物，也是目前唯一经循证医学证实治疗近视有效的药物 [ 6 ]。具有阻断胆碱能神经对睫状肌和瞳孔扩约肌的支配作用，可以有效地阻断调节及调节痉挛，所以过去曾认为其阻断近视的机制是由于调节麻痹，减少近视发展中过度调节的作用所致。但最近实验认为阿托品对实验性近视的阻断作用是通过作用于视网膜外组织(脉络膜、视网膜色素上皮、巩膜等)的M1和M4受体实现的 [ 7 ]，从而影响巩膜重塑而延缓眼轴增长 [ 8 ]。 阿托品疗效与浓度呈正相关系：1%浓度是最常见的治疗剂量，浓度越高近视控制效果则越好，但药物引起的不良反应也越明显 [ 9 ]、依从性差；而0.01%浓度的阿托品能有效控制近视进展，且患者的依从性更好 [ 10 ] ｡在我们研究观察中，研究组的总有效率58 (96.67)､无效率2 (3.33)､眼轴长度(25.26 ± 1.15) mm等均明显低于对照组的40 (66.67)､20 (33.33)､(26.52 ± 1.09) mm，差异有统计学意义(t = 6.160， P < 0.01)，证明0.01%阿托品滴眼能够在一定程度上减缓近视度数的增加，并可减少高浓度阿托品引起的调节麻痹等不良反应，所以依从性也好。 阿托品的安全性及副作用分析：研究表明高浓度阿托品(1%)由于瞳孔被持续扩大后，畏光、视近物模糊、调节力降低等不良反应非常明显，因此依从性也差；另外也易发生过敏性结膜炎及长期瞳孔散大后可导致视网膜的光损害、白内障等并发症，以及停药后效果不易巩固而直接影响到临床的推广和应用。而低浓度阿托品可大幅度降低不良反应发生率，同时降低阿托品的给药浓度，可以提高患者的耐受性和依从性更好 [ 11 ]。Copper等 [ 12 ] 研究发现0.02%的阿托品是不引起临床症状的最佳浓度，瞳孔平均散大3 mm，调节力剩余8D以上，不会引起受试者的不适感。在我们所研究观察的两组病例里也证实没有明显差异，虽然出现了调节幅度有轻度下降，但仍然保存了足够的剩余调节力，因此并没有出现明显的近距离阅读困难和户外畏光、眩光等不适症状发生率均较为轻微，并随治疗时间延长症状消失，可能是由于机体出现药物耐受和代偿 [ 13 ]。因不影响正常学习及生活，所以无需采取特殊治疗措施。 综上所述，阿托品控制近视的作用具有剂量效应，越强的近视控制常伴随越明显的副作用，而所有的这些风险都可以通过低浓度阿托品来缓解。研究表明0.01%低浓度阿托品可以有效缓解近视进展，并减少了高浓度阿托品引起的调节麻痹等副作用和停药后的反弹效应，对青少年近视的干预、应用是安全有效的。但由于我们研究的样本量还不大，随访观察时间也不长，还需持续和更进一步的深入研究探讨，它将为青年近视提供新的治疗方法和思路，值得临床推广使用。
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user: 摘要 膝关节骨性关节炎简称膝骨关节炎(KOA)，其病理特征是慢性关节软骨的进行性磨损丧失、软骨代谢异常及继发性新骨形成。以往由于术者适应症把握不佳，技术经验不成熟，假体材料缺陷等诸多原因，患者术后疗效欠佳。近年来，诸多学者对KOA手术技术有了更深的了解，本文拟对多种手术方式做一简要综述，以期对临床手术治疗KOA提供参考。
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user: 1. 引言 骨关节炎(OA)是由多因素导致的关节疾病。其发病率在全球呈升高趋势，骨关节炎的经典放射学表现，如关节间隙变窄，骨赘形成。症状轻者可有疼痛及活动障碍，重者可有活动功能丧失，甚至残疾。但不同程度的关节炎有不同的症状。 KOA的手术治疗能更大程度的提高患者幸福指数，但手术越来越倾向于靶向化、个体化治疗，所以术前应对患者做出精确的病情评估，能准确把握适应症是提高患者术后疗效的基础。
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user: 3. 展望 膝骨关节炎的主要手术治疗方法是恢复关节力线，减轻关节负荷和磨损，延缓疾病的进展。尽管TKA在临床上取得了成功，并且在过去几十年里一直是首选的手术方法，但对于经过适当选择的患者来说，如膝关节炎等级较低者，精确执行的HTO是一种非常有效、适当和未充分利用的选择。OWHTO通过纠正异常膝内翻力线，楔形撑开胫骨，使力线外移，矫正关节外畸形，改进的器械和康复技术带来了更好的疗效。因此适用于患者骨量骨质较好、对日常活动要求较高、相对活跃的稍年轻患者，其运动结果比单独进行软骨表面置换或软骨表面置换的效果更好。 与TKA相比，UKA有许多潜在的优势，包括更小的切口、保存更多的原生组织、减少失血、更好的本体感觉、更少的围手术期并发症、减少疼痛、更大的ROM、更短的住院时间和更少的经济负担，利于患者术后恢复和提高患者满意度。UKA通过单间室假体置换磨损的关节或半月板，从而矫正关节内异常力线，UKA允许更紧密匹配的膝关节运动学，由于前后交叉韧带的完整，限制胫骨前后移动，不干预对侧间室和髌股解剖，使生物力学更接近于原生膝关节功能，所以具有更好的动态本体感觉和姿势控制，这使得步态更趋于正常。 总之，对于所有的骨性关节炎患者来说，准确的鉴别指征，包括年龄、活动度、骨性关节炎分级和膝关节ROM，以及仔细的患者选择都是至关重要的。手术应遵循KOA病理发展特点，根据不同膝关节炎分级，实施阶梯化治疗方案，精准把握适应症，在非手术治疗无效后行手术治疗。单间室OA根据软骨退变及关节畸形程度选择HTO或者UKA，多间室病损选择TKA。UKA具有快速康复优势，HTO能更好的满足术后运动及劳作需求。长期随访TKA更有优势。近年来，由于植入体设计和手术技术的改进，UKA在骨性关节炎治疗中的应用越来越广泛，但与TKA相比，尽管HTO和UKA的临床疗效总体上是好的，但其结果仍然比TKA的结果少一些可预见性。
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user: 摘要 目的：探讨高同型半胱氨酸血症患者动脉内膜中层厚度与冠状动脉粥样硬化严重程度的相关性，并分析血运重建临床预测价值。方法：本研究纳入167例高同型半胱氨酸血症患者，行颈部血管超声、冠状动脉造影检查(Coronary angiography， CAG)以及相关检验，计算Gensini积分和Leaman积分。根据CAG结果分为血运重建组81例，药物保守治疗组86例，应用受试者工作特征曲线(receiver operating curve， ROC)对血运重建组患者进行分析。结果：Crouse积分与Gensini积分和Leaman积分之间均呈现正相关表现，其相关系数分别是0.5303，0.57。CIMT的预测冠脉血运重建的概率AUC = 0.767。结论：高同型半胱氨酸血症患者颈动脉斑块与冠心病存在相关性，颈动脉斑块的有无对冠脉血运重建具有预测价值。
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user: 1. 引言 高同型半胱氨酸血症属于临床常见疾病，是动脉硬化产生的主要因素，也是心血管疾病发生的风险因子之一。诸多研究表明，颈动脉粥样硬化与冠心病相关。国际指南建议对于怀疑低风险稳定型心绞痛的患者应接受心电图和(或)心脏彩色多普勒超声检查等非侵入性检查，以评估风险，早期识别不良事件，不建议首先选用CAG。大量的证据提示，不适当的血运重建治疗不仅会导致高昂的医疗费用，甚至会导致病情恶化，无法改善患者的预后通过B超检测颈动脉粥样硬化程度，有望预测冠心病的严重程度。在本研究通过对行CAG的高同型半胱氨酸血症患者同时进行颈部血管超声检查，旨在评价动脉内膜中层厚度(carotid intima-media thickness， cIMT)与冠心病的相关性，及对冠脉血运重建的预测价值。
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user: 2. 资料和方法 2.1. 入选标准 回顾性选取自2019年02月至2019年12月在青岛大学附属医院行冠状动脉造影检查且7天内于超声室行颈动脉超声的高同型半胱氨酸血症患者(同型半胱氨酸 ≥ 15.9 μmol/L)。本研究已获得患者或家属同意。 2.2. 排除标准 1) 感染性疾病、外伤、恶性肿瘤、继发性高血压、瓣膜性心脏病、主动脉夹层及急性心肌梗死1周内；2) 患者合并其他复杂内科情况。 2.3. 数据纪录 登记所有入选患者的性别、年龄、体质指数(BMI)，记录吸烟与否、是否患有糖尿病和(或)高血压病，收集手术前3天内总胆固醇(total cholesterol， TC)、低密度脂蛋白(low-density lipoprotein cholesterol， LDL-C)、高密度脂蛋白(high-density lipoprotein cholesterol， HDL-C)、甘油三酯(triglyceride fatty acid， TG)等指标的检测结果。记录颈动脉超声Crouse积分 [ 1 ]。根据冠脉造影结果，计算Gensini积分 [ 2 ] 和Leaman积分 [ 3 ] 来评估冠状动脉狭窄的程度和严重性。由经验医师根据2018年血运重建指南分为血运重建组，药物保守治疗组。该研究符合伦理学，并得到青岛大学附属医院伦理委员会批准。 2.4. 统计学方法 采用软件SPSS21.0进行统计分析。计量资料采用均数 ± 标准差表示，计数资料用率(%)表示，计量资料比较采用x 2 分析，组间比较根据资料类型分别采用单因素方差分析(各组间比较采用LSD-t)并进行ROC分析并绘制ROC曲线。
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user: 3. 结果 3.1. 基线资料分析 组间性别比例，吸烟、酗酒、高血压患者所占比例，体质指数，高密度脂蛋白均无统计学差异(P > 0.05)。而低密度脂蛋白、总胆固醇存在组间统计学差异(P < 0.05) (如表1)。 Table 1 Comparison of baseline data between revascularization group and drug conservative grou 血运重建组 (N = 81) 药物保守治疗组 (N = 86) 年龄 62.2 ± 6.91 64.65 ± 3.50 女性，N 34 34 糖尿病，N 21 19* 高血压，N 46 43 吸烟，N 30 29 喝酒，N 18 16 体质指数，kg/m 2 25.2 ± 2.54 25.06 ± 3.01 总胆固醇，mmol/L 4.66 ± 0.44 4.12 ± 0.948 * 甘油三酯，mmol/L 1.68 ± 0.59 1.55 ± 0.45 低密度脂蛋白，mmol/L 2.91 ± 1.04 2.22 ± 0.75 * 高密度脂蛋白，mmol/L 2.24 ± 0.32 2.40 ± 0.96 表1. 血运重建组与药物保守组基线资料比较 * P < 0.05. 3.2. Crouse积分与冠心病的相关性 分别以Gensini积分、Leaman积分为纵坐标(y)行相关性分析，结果如表2所示，Crouse积分与Gensini积分、Leaman积分具有显著相关性(如图1、图2)。 Table 2 Correlation between Gensini score， Leaman score and Crouse scor 相关系数(r) P值 Gensini积分 0.5302 <0.001 Leaman积分 0.570 <0.001 表2. Crouse积分与Gensini积分与Leaman积分的相关性 图1. Crouse积分与Gensini积分的相关性分析散点图 图2. Crouse积分与Leaman积分的相关性分析散点图 3.3. CIMT对冠脉血运重建的预测价值 以冠心病患者是否需要血运重建进行ROC分析，CIMT的预测概率AUC = 0.767，CIMT对冠脉血运重建具有预测价值(图3)。 图3. Crouse积分对冠脉血运重建的预测价值
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user: 4. 讨论 在以往研究中，CIMT与冠心病存在相关性 [ 4 ] [ 5 ]。美国心脏协会基金会/美国心脏协会(ACCF/AHA)指南主张使用CMT来评估无症状人群的心血管风险 [ 6 ] [ 7 ]。在预测冠心病的严重性方面，Crouse评分可以作为一项独立的参考因素 [ 8 ] [ 9 ]。CIMT与AMI的发生风险明显相关，CIMT增厚0.01 cm，增加了大于10%的发生AMI的风险 [ 10 ]。Mu Y等人通过调查我国确诊为冠心病的207例患者，发现Crouse积分与Gensini积分(r = 0.455， P < 0.01)和Leaman积分(r = 0.358， P < 0.01)均呈正相关 [ 11 ]。 本研究用两种评分机制得出的冠状动脉钙化积分(Leaman评分、Gensini积分)分别与颈动脉Crouse积分相比较，均存在相关性。Gensini积分对冠脉节段做了比Leaman评分更详细的分层，根据不同节段血流量大小和传统血管名称分类，并根据血流量大小，得到不同的权重系数，将病变血管的数量、位置和狭窄程度等纳入考虑范围。Leaman评分依据冠脉供血的优势类型进一部划分了血管，考虑了冠状动脉病变程度和冠状动脉供血的优势类型，更好地反映了心脏血流动力学和左心室功能，但缺点是仅对于狭窄程度超过70%的冠状动脉血管纳入考虑范围，在评价早期血管病变略显不足，风险分层相对不确切。但是对于临床应用而言，当狭窄程度在大于70%时，往往提示针对病变血管需要进行进一步处理，如冠状动脉球囊扩张、支架植入术等操作，若存在多支血管狭窄大于70%，可能需要行心脏搭桥手术，Leaman评分对于预测患者血运重建价值更高。 本实验研究高同型半胱氨酸血症患者CIMT与冠心病的相关性，与以往结果相似，我们发现Crouse积分与Gensini积分和Leaman积分之间均呈现正相关表现，其相关系数分别是0.5303，0.57。Laclaustra等 [ 12 ] 在1423例中年男性研究中利用ROC分析，得出颈动脉斑块与冠状动脉钙化的相关性的AUC = 0.589，相比于股动脉与冠脉钙化相关性AUC = 0.719，表明股动脉粥样硬化与冠心病相关性更密切。以冠心病患者是否需要血运重建进行ROC分析，AUC = 0.767，CIMT对冠脉血运重建具有预测价值。临床上值得推广常规行颈部血管超声和下肢血管超声进行冠心病的早期筛查，指导临床工作。当患者检测颈动脉、下肢动脉超声发现血管硬化明显、易损斑块、斑块数量较多、较大厚度等情况时，若同时存在可疑冠心病临床症状时，应及时向患者说明、解释其危险性，采取有效措施，及时行冠脉造影以准确的了解患者冠状动脉血管情况，以免贻误病情、增加医患双方矛盾。颈动脉以及下肢均无斑块且临床症状相对较轻时，可不急于行冠脉造影手术，结合患者情况，可能更倾向选择冠脉CTA。在密切随访、观察的同时，择机选择合适的检诊手段，避免增加患者负担及有创检查的滥用、误诊等情况发生。
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user: 摘要 利用WASP 8.0模型模拟古蔺河水质情况，模拟结果与实际监测值相差不大。根据古蔺河污染情况制定3种污染控制优化方案，结果表明：3种污染控制优化方案对古蔺河水质有明显改善作用，方案1实施后能使古蔺河水质达到地表水水环境III类水质标准，方案3实施后能使古蔺河全流域水质能达到地表水II类水质标准，对古蔺河水生态环境保护，改善水环境质量有借鉴意义。