DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 系统测试 4.1. 整体方案设计 为了实现网络安全态势的动态感知和实时的告警预测，需要对告警事件进行深入挖掘，研究告警事件之间存在的某些必然联系，进而利用它们的关联关系，分析并掌握整个网络的发展趋势，从而达到态势感知的目的 [ 4 ]。为此设计了如图4的方案整体框架： 图4. 方案整体框架 利用三个模块构建对告警数据进行采集、预处理、关联分析最终到攻击场景重建。 数据采集模块：利用搭建的数据处理平台中的各个代理从不同环境采集系统日志信息、应用日志信息、安全日志信息和网络日志信息等格式未统一的数据，然后经过数据库统一整合后将这些信息递交给数据处理模块。 数据处理模块：由于从数据采集模块获得的安全事件格式是不一致的，而且它们往往存在重复冗余、误报率高、分散独立、价值密度低等问题。利用数据处理模块中已有的告警数据库比对，首先对这些数据进行预处理，合并在同一时刻重复的信息，去除误报信息，将针对同一属性的信息进行聚类融合，并统一格式，这个过程同时是迭代更新的，不断比对告警数据，不断增加新的告警信息 [ 5 ]。针对每一个告警类簇进行关联分析，统计出每条攻击之间的关联度，并构建起规则知识库。 攻击场景重建模块：再根据得到的具有关联规则的安全事件，还原出攻击场景，并提交到控制中心，当接下来再得到安全事件时，可直接与规则知识库进行匹配，来判断攻击类型。供决策者进行下一步处理。 4.2. 方案实现 测试采用的是DARPA2000的攻击场景测评数据集LLDOS1.0来进行因果关联分析的。DARPA2000是当下最具权威性的入侵检测攻击场景测评数据集，并被广泛用于验证针对各类告警事件的关联规则的有效性中。 DARPA2000是一个DDOS攻击的测评数据集，具体的攻击过程可以分为五个阶段，如图5所示：预探测网络环境，也就是初步探测是否具备攻击条件，漏洞扫描，通过扫描获得多个可以实施攻击的漏洞，root权限获取，安装木马软件以及实施远程DDOS攻击。 图5. 根据Sadmind漏洞进行的DDOS攻击流程 首先针对这五个阶段的告警事件进行基于地址相关性的聚类，从而得到了6个类簇： A 1 ~ A 6 然后再利用基于马尔可夫性质的因果关联知识挖掘算法对得到的6个告警类簇进行因果知识挖掘。得到同一类簇中各告警之间的关联度，如表2所示 [ 6 ]。 Table 2 The attack step is related to the corresponding alar 上一个攻击告警 下一个攻击告警 关联度 ICMP PING RPC Sadmind UDP PING 0.315 RPC Sadmind UDP PING RPC sadmind query with root credentials attempt UDP 0.719 RPC sadmind UDP NETMGT_PROC_SERVICE CLIENT_DOMAIN overflow attempt RSERVICES rsh root 0.240 RSERVICES rsh root DDOS mstream Handler to client 0.643 DDOS mstream Handler to client SNMP request udp 0.547 RPC sadmind query with root credentials attempt UDP RPC sadmind UDP NETMGT_PROC_SERVICE CLIENT_DOMAIN overflow attempt 0.584 SNMP request udp BAD-TRAFFIC Loopback traffic 0.351 表2. 攻击步骤对对应的告警关联度 然后对各个攻击类型进行编号，如表3所示： Table 3 Attack types and their corresponding Number 节点序号 攻击类型 1 ICMP PING 2 FTP Bad Login 3 TELNET Bad Login 4 RPC Sadmind UDP PING 5 RPC sadmind query with root credentials attempt UDP 6 RPC sadmind UDP NETMGT_PROC_SERVICE CLIENT_DOMAIN overflow attempt 7 WEB-IIS%2E-asp access 8 RSERVICES rsh root 9 DDOS mstream Handler to client 10 DDOS mstream client to Handler 11 SNMP request udp 12 BAD-TRAFFIC Loopback traffic 表3. 攻击类型及其对应编号 根据因果知识关联分析算法所得到的攻击类型之间的转移概率，再结合表2对各攻击类型的编号可以得出12种攻击类型的12 * 12转移概率矩阵 [ 7 ]。矩阵中各行和各列所对应的数值表示发生该行告警事件后发生该列告警事件的概率。例如a 12 = 0.633表示当发生告警事件1 (ICMP PING)后发生告警事件2 (FTP Bad Login)和转移概率为0.633。如图6所示： 图6. 基于DARPA2000告警攻击类型转移概率矩阵 图7是对概率矩阵图形化的表示，也是一个完整的攻击场景重建。 图7. DDOS攻击场景的马尔可夫链模型因果知识 根据攻击场景的重现，可以直观地展示出DDOS攻击的全过程，它主要分为了五个阶段：预探测网络环境(RPC Sadmind UDP PING)、漏洞的扫描(RPC sadmind UDP NETMGT_PROC_SERVICE CLIENT_DOMAIN overflow attempt)、利用solaris的漏洞sadmind进入系统(RSERVICES rsh root)、安装木马软件mstream DDOS (DDOS mstream Handler to client或DDOS mstream client to Handler)以及发起远程DDOS攻击(BAD-TRAFFIC Loopback traffic)。并且清楚地看到每一步攻击之间的转移概率为：a 46 = 0.257、a 68 = 0.260、a 89 = 0.500或a 810 = 0.250以及a 11，12 = 0.143。也可以发现，攻击者在采取关键攻击的同时，也会尝试采取一些其他的攻击活动。
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user: 5. 结束语 本课题主要研究了基于机器学习的网络安全态势感知技术，以机器学习方法作为主要手段，将关联分析法和事件因果关系相结合，在构建贝叶斯网络的基础下，对数据进行去除、分类和识别等处理，然后利用马尔可夫链模型，产生概率矩阵并构建出动态规则知识库。从而达到告警预测和攻击场景重建的目的，并向决策者提供处理意见。对传统的网络安全监控进行了改进，更适用于大数据、复杂网络的环境下。 通过试验发现各个看似独立分散的告警数据之间的确存在着必然的联系，例如源IP或目的IP地址相同的告警事件就很有可能是一个攻击行为中多个步骤。利用机器学习中因果关联分析的方法在对数据从采集、挖掘、处理到分析的全过程中，可以有效地快速地挖掘告警数据之间的关联度，并建立起规则知识库，从而达到针对现有的告警事件推测出下一步具有大概率发生的攻击的可能性，也能够对已发生的攻击进行场景还原，得到可视化的转移图，更加直观地为决策者提供支持。测试结果表明： 1) 一个攻击行为的确是分为多步实施的； 2) 具有地址相关性的告警事件的确存在必然联系； 3) 针对告警事件关联度预测可能发生的攻击是有效，可靠的； 4) 基于马尔可夫性质的告警关联规则能够更好地满足攻击种类不断更新的现状； 5) 因果知识库的动态建立提高了效率，更加适应于大数据环境下； 6) 对攻击类型一步转移矩阵的图形化表示，更加直观，清晰，有利于对网络态势的整体掌握。
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user: 摘要 不同组织器官辐射敏感性不同，且处于人体不同深度位置，因而复杂的空间辐射环境对各组织器官的危害不同。宽能谱质子是空间主要辐射粒子，获得质子能量和组织器官吸收剂量的对应关系对于飞行前辐射风险评估十分必要。国际辐射单位与测量委员会(ICRU)设定的组织等效模型相对人体模型质量小、形状规则，从任务实际出发更适于空间辐射监测与评估。本工作通过仿真计算建立了ICRU模型，分析了不同能量质子及γ射线与ICRU模型的相互作用过程，模拟了不同深度人体组织中探测到的吸收剂量，建立了基于ICRU模型的剂量监测校准和剂量预估仿真计算体系。
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user: 1. 引言 航天员在深空探索中面临着空间辐射的威胁，在其执行任务前应预先针对复杂的空间辐射环境进行风险评估，才能针对性地提出防护措施，降低航天员飞行过程中所受的空间辐射风险。按照来源不同，空间辐射可分为银河宇宙射线(GCR)和太阳质子事件(SPE)，以及在近地轨道中的地磁捕获辐射(TPR)。GCR辐射粒子能量很高，但其在空间环境中相对稳定且注量率较低；SPE是随机事件，虽然一年仅出现几次，但SPE注量率极高，若无有效措施防护，航天员健康将面临严重威胁。无论是近地还是深空飞行，质子均是航天员受到的主要辐射粒子，在空间中占比80%以上，其中，GCR质子的能量相对分散，能量以10~1000 MeV为主，而SPE质子能量主要集中在10~100 MeV [ 1 ]。 空间质子能量分布宽，不同能量的质子在人体组织器官中会产生不同的吸收剂量。此外，不同组织器官处于人体不同深度位置且辐射敏感性不同，因此空间辐射对各组织器官的危害也不同。获得不同能量的质子在组织器官中的吸收剂量，研究不同能量的质子对人体组织的作用，可为辐射防护策略的制定提供输入，对于飞行前辐射风险评估十分必要。 由于直接获取人体器官剂量数据困难，航天国家使用国际辐射单位与测量委员会(ICRU)设定的组织等效球/板 [ 2 ]、人体模型 [ 3 ] [ 4 ] 等方法进行器官辐射效应研究。人体模型质量大、探测器取放复杂，在航天应用中有一定局限，而ICRU球/板与探测器整合构建的监测体系 [ 5 ] [ 6 ] 与人体模型相比载荷小、操作简便，是空间监测设备研发和校准的基础工具，从任务实际出发更适于空间辐射监测评估。然而实际制作ICRU球/板工艺、辐射源条件等因素会略有差异，不同监测体系的实测结果可能存在偏差，因此，基于ICRU球/板进行辐射剂量仿真计算，获得特定照射条件下的吸收剂量，是建立ICRU球/板与探测器构成的监测体系的前提，基于ICRU球/板进行辐射剂量仿真计算可为剂量监测有效性验证及校准、深部组织剂量预估提供参考和方法体系。本工作基于Geant4程序建立了ICRU模型，通过仿真计算分析了空间主要能量质子及地面常用辐射源γ射线与ICRU球和平板相互作用，模拟了不同深度等效人体组织内探测到的吸收剂量，为ICRU球/板与探测器整合构建的监测体系的有效性验证和空间辐射风险评估提供了参考依据。
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user: 2. 研究方法 2.1. ICRU模型 国际辐射单位与测量委员会(ICRU)设定的球模型和平板模型如图1所示。ICRU球模型直径为30 cm，平板模型尺寸为30 cm × 30 cm × 15 cm，二者材料均由71.39%的O，14.89%的C，10.00%的H，3.47%的N，0.15%的Na和0.10%的Cl组成，密度均为1 g/cm 3 。基于ICRU模型，可计算个人剂量dp(H)用于辐射监测。通常取深度为10 mm的剂量，作为躯干所受有效剂量的近似值；取深度为3 mm的剂量，作为晶状体所受当量剂量的近似值；取深度为0.07 mm的剂量，作为皮肤所受当量剂量的近似值。 图1. ICRU设定的球模型(a)和平板模型(b) 2.2. 辐射源 1) 质子 入射质子与靶材料相互作用包括弹性和非弹性物理过程。与阻止介质的核外电子的非弹性碰撞，使核外电子激发或者电离，是质子能量损失的最主要形式。此外，与原子核发生弹性碰撞，原子核因获得动能而发生反冲产生原子位移缺陷，也是质子的能量损失方式之一，而质子与原子核的非弹性碰撞、与核外电子的弹性碰撞的能量损失较小可忽略不计 [ 7 ]。 质子穿入物质与材料中的电子和原子相互碰撞而损失能量，通常用单位距离上的平均能量损失(−dE/dx)对该过程进行描述。质子的能量损失主要为电离能量损失，遵循Bethe-Block公式 [ 8 ]： ( − d E d x ) i o n = 4 π z 2 e 4 Z N m 0 v 2 [ ln ( 2 m 0 v 2 I ) − ln ( 1 − β 2 ) − β 2 ] Bethe-Block公式中m 0 是电子静止质量，ν是入射粒子的速度，z是带电粒子电荷，Z是阻止介质原子序数， β = v / c ，c是光速，I是介质原子的平均电离电势。 质子在某物质中沿入射方向穿过的最大距离为质子的射程。图2是利用SRIM软件，计算的不同能量质子在人体组织等效材料内的射程。质子与物质相互作用时在射程末端形成布拉格(Bragg)峰，随着质子穿入介质的深度增加，不断产生电离，质子能量减少，运动速度降低；而慢速的质子又会引起更多的电离即Bragg峰，Bragg峰后粒子能量基本全部释放，电离能力突变降为0。 2) γ射线 γ射线本身不带电，因而用相互作用截面、能量转移和能量吸收的几率来描述其在物质中的行为。γ射线与物质相互作用最主要的方式为光电效应、康普顿效应、电子对效应等，γ射线能量主要转换为次级电子能量，通过计算次级电子能量沉积可得到γ射线能量沉积。 图2. 质子在人体组织等效材料内的射程 2.3. 方法程序 蒙特卡罗方法是使用随机数或伪随机数来解决大量随机样本中某一事件发生概率的方法 [ 9 ]。在辐射评估方面，参与核反应的辐射粒子在物质中输运的过程具有一定的统计规律性，适用蒙特卡罗方法分析。运用蒙特卡罗方法，通过在计算机上随机的模拟粒子的运动过程，并追踪这些粒子的运动信息，从而得出这些粒子运动的统计规律，分析粒子在物质中的输运问题。该方法的核心是随机数产生器目前蒙特卡洛方法中随机数并行化的技术已经较成熟，常见的蒙特卡洛程序包有MCNP、FLUKA、GEANT等。 图3. GEANT4的主要模块结构图 GEANT4是欧洲核子中心(CERN)开发的一种蒙特卡洛程序，在核物理实验模拟、空间辐射、加速器模拟、放射医学等领域均有广泛应用。该程序程序代码开放，采用面向对象的C++语言编写，具备完整的粒子与物质相互作用过程的材料库，包括几何跟踪，探测器响应，可视化和用户界面等模块的软件包，是粒子物理与核物理实验模拟最好的工具之一。本工作选用GEANT4程序基于ICRU模型对吸收剂量进行模拟计算。GEANT4主要模块图如图3所示。其中Global模块包含了程序所需要的常数、单位、数值运算以及随机数产生等，Particle和Material模块描述粒子和材料的物理特性，Tracking和Track模块与粒子的运输过程有关，Process模块描述粒子与物质相互作用，可设置粒子的能量、动量以及种类、对参与过程的物质等，Run是对模拟事件的控制指令，Visualization模块可以将探测器、粒子径迹等转化为图形。在模拟时，首先要明确粒子会与物质会发生哪些重要的物理过程。在各种粒子与物质的相互作用的过程中，Geant4中主要有7种物理过程包括电与磁相互作用、强子之间相互作用过程、原子核的衰变过程、光轻子与强子之间的相互作用过程、光学的光子的过程、设置参数过程以及粒子输运过程。 2.4. 输入条件 本计算使用Geant4.9.6版本，根据ICRU平板模型和球模型的几何构造和元素组成建立了物理模型，采用质子和γ射线两种辐射源进行仿真计算，选用的物理模型有强相互作用G4QGSM模型，光电效应、康普顿效应、电子效应、EM输运等物理模型，粒子的截止阈值为1 mm [ 10 ]。 1) 基于空间质子能谱及地面质子加速器试验能段范围，质子能量选取10 MeV、20 MeV、40 MeV、50 MeV、60 MeV、80 MeV、100 MeV、120 MeV、150 MeV及200 MeV；基于空间舱内屏蔽后的γ能谱分布、地面钴60的γ平均能量1250 keV，γ射线能量选取1000 keV、1173 keV、1320 keV、1500 keV、2000 keV、2500 keV、3000 keV及3500 keV； 2) 质子、γ射线均采用入射角为cos分布、度数0~90度之间照射； 3) 质子注量选取SPE典型恶劣环境注量10 7 cm −2 且为归一化常数，γ射线注量与质子一致； 4) ICRU模型深度选取0.07 mm、3 mm、10 mm、30 mm及100 mm，探测在该深度下的吸收剂量。
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user: 4. 结论 本工作建立了ICRU球模型和平板模型，基于Geant4软件获得了ICRU模型不同深度的吸收剂量与质子、γ射线能量的对应关系，建立了空间辐射剂量监测校准和剂量预估仿真计算体系。由仿真结果可见，平板模型和球模型中组织等效材料的吸收剂量随着质子能量和探测深度变化的规律一致，随着单能质子能量的增加，吸收剂量均先变大，达到一定阈值后缓慢衰减；由于4π方向入射，相同条件下球模型的吸收剂量比平板模型略高。对地面常用参考辐射源γ射线进行了仿真计算，结果表明不同能量γ射线、不同探测深度下，γ射线在平板模型和球模型中的作用规律和吸收的剂量基本一致。
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user: 摘要 道路空车位实时检测是解决城市停车难的一个关键环节，本文提出了一种改进的faster RCNN深度学习道路空车位检测方法。首先，利用K-means聚类算法对标注框进行聚类，以获得适合的空车位形状特征；然后，调整区域建议框网络(Regional proposals network)框架，以便网络提取更多的数据特征；最后，利用soft NMS算法提取可能包含目标的框。实验结果表明，建议的方法对道路空车位的检测结果较好，在采集的道路空车位检测数据集准确率达到95.3%，比只用faster RCNN方法提高了2个百分点。
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user: 1. 引言 随着汽车保有量的不断增加，为解决停车难问题，会将部分交通不太繁忙的城市道路旁和其它一些空旷区域划出车位以供停车。但由于没有这些车位是否空闲的信息，车主在寻找空车位时会花费许多时间。因此，如何快速准确地检测道路空车位，成为计算机视觉的一个研究热点。 道路可用空车位检测是智慧交通的一个重要组成部分，一个实时的道路可用空车位检测系统能帮助车主获取离他最近的可用空车位信息。减少车主没有目标的去寻找空车位而浪费时间和燃油的消耗。目前，现有的道路可用空车位检测方法主要有两类。第一类方法是利用地磁传感器、感应涡流车辆检测器、超声波车辆传感器和红外线等进行检测。例如，Lou等人 [ 1 ] 通过地磁传感器和无线信号强度，设计了基于传感器的空车位检测系统；Srikanth等人 [ 2 ] 通过无线传感器网络技术，设计了停车管理系统(SPARK)可以远程停车监控，自动导航和停车预约机制；Jo & Jung [ 3 ] 利用超声波和红外线，设计了小尺度灵敏的感应器检测车辆，主要运用于室内；Zhang等人 [ 4 ] 通过各向异性磁阻传感器(AMR)的停车占用检测新算法，设计了在路边停车位上部署传感器节点来检测停车位占用情况。第二类方法是利用计算机视觉技术进行检测。例如，Xiang等人 [ 5 ] 通过结合haar-like级联分类器及VGG16网络进行服务区空车位检测。Acharya等人 [ 6 ] 通过智能图像处理设计了利用图像处理的方法提取车位占有情况和车位位置管理空车位；Mane等人 [ 7 ] 利用卷积神经网络对移动物体监测和跟踪能在不同照明和遮挡下检测物体；Papageorgiou， C.P.等人 [ 8 ] 介绍目标检测的主要框架；安旭骁等人 [ 9 ] 提出迷你卷积神经网络(MCNN)的概念通过减少网络参数来减少训练和识别时间，并在网络中加入局部响应归一化层以加强对明度的校正，以及使用小卷积核来获取更多图像细节；Saharan S等人 [ 10 ] 提出了一种基于占用率的机器学习路边停车收费方案使用基于机器学习的方法来预测停车场的占用率推断到达车辆的占用率驱动价格。但由于城市道路两旁状况的复杂性，通过视频图像来检测空车位的方法还有很多有待研究的问题。 本文针对He， K.等 [ 11 ] 提出的faster RCNN道路空车位检测算法存在范围广，外部环境复杂等问题，提出了改进的faster RCNN道路停车位检测算法。利用k-means聚类算法对道路空车位数据特征进行聚类，然后，对候选框网络框架实行调整，提取更多的信息，再通过soft非极大抑制算法调整筛选候选框机制来实现对空车位的检测。改进的算法比只用faster RCNN算法在检测准确率上提升了两个百分点。
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user: 2. Faster RCNN网络模型框架 Faster RCNN算法流程主要有以下： a) 将图像输入网络得到相应的特征图； b) 使用区域建议框网络生成候选框，将区域建议框网络生成的候选框投影到特征图上获得相应的特征矩阵； c) 将每个特征矩阵通过ROI pooling层缩放到7 × 7大小的特征图，接着将特征图展平通过一系列连接层得到预测特征图。 Faster RCNN使用一组基础的Convolution + Relu + pooling层提取图像的特征图。该特征图被共享用于后续区域建议框网络层和全连接层。区域建议框网络用于生成区域建议框。该层通过soft max判断anchors属于正样本或者负样本，再利用边界框回归参数修正anchors获得精确的候选框。ROI Pooling该层收集输入的特征图和候选框，综合这些信息后提取候选框特征图，送入后续全连接层判定目标类别。Classification利用候选框特征图计算候选框的类别，同时通过边界框回归参数获得检测框最终的精确位置，在将最终的检测框映射回原图。 利用标注软件对数据进行标定作为网络的输入数据；特征提取骨干网络主要是提取数据特征利用resnet50网络加特征金字塔网络feature pyramid networks [ 12 ] 提取更多数据特征，区域建议框网络生成建议框，对生成的建议框进行过滤和选取；感兴趣区域池化将特征矩阵缩放到7 × 7大小接着将特征图展平通过一系列连接层得到预测特征图。Faster RCNN网络模型框架图如图1所示。 图1. Faster RCNN算法框架流程图
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user: 3. 道路停车位检测 在基于faster RCNN深度学习算法的基础上，利用K-means聚类算法对anchor维度聚类获取适应道路空车位数据集anchor长宽比，通过不同数据集的数据特征生成的anchor能自适应调整，生成一系列目标框之后，再用soft非极大抑制方法筛选出目标框。 3.1. 区域建议框网络(Regional proposals network)候选框调整 区域候选框网络在预测特征层上设置锚点，铺设三种不同尺度，三种长宽比为1:1、1:2、2:1，总共生成9种不同尺度的anchor，但对于道路空车位场景下不适用于采用到的公开数据集长宽比。本文采用聚类算法k-means对数据原始框长宽比进行聚类，以获得适应本文数据集的anchor尺寸。由于远近场景中车辆尺寸的差异较大，本文采用5种不同尺寸。在Faster RCNN方法中，anchor都是手动设定的，YOLOv2 [ 13 ] 使用k-means聚类算法对训练集中的边界框做了聚类分析，聚类出建议框的长宽比。如果采用标准的k-means聚类，在box的尺寸比较大的时候其误差也更大，而我们希望的是误差和box的尺寸没有太大关系。所以通过IOU定义了如下的距离函数，使得误差和box的大小无关： d ( box ，   centroid ) = 1 − IOU ( box ，   centroid ) (1) 计算一个ground truth边界框和k个先验框(Anchor)的交并比(IOU)值。参数box：元组或者数据，代表ground truth的长宽。参数clusters：形如(k， 2)的numpy数组，其中k是聚类anchor框的个数返回：ground truth和每个anchor框的交并比。利用k-means聚类算法对原始框的维度进行聚类，以获得适合自己数据集空车位长宽比，获得聚类结果0.5、0.6、0.8。聚类结果效果如表1所示。 Table 1 k-means clustering result 宽 高 宽高比 0.56 0.064 0.109333 0.59 0.604 0.738738 0.82 0.2 0.3582681 表1. k-means聚类结果 3.2. 区域建议框网络(Regional proposals network)框架调整 RPN主要在原始图像生成候选框，卷积之后的特征图和原始图像之间有一个映射关系，在特征图上面找到响应候选框，代表在原始图像上找到候选框。区域建议框网络是全卷积(full Convolution)网络，其采用基础网络输出的卷积特征图作为输入。首先，采用512个通道，3 × 3 kernel的卷积层，然后是两个并行的1 × 1 kernel的卷积层，该卷积层的通道数量取决每个点(每个anchor)所对应的标准候选框K的数量，在这两个并行的1 × 1卷积中，左侧的是进行分类的，这里的分类只是分有和无两类，即候选框中有目标还是没有目标，至于目标到底是什么先不管，由于每一个anchor对应k个候选框，每一个候选框有两个取值(即有和无，用概率大小表示)所以每一个anchor对应的输出应该为一个2K维度的向量，故而左侧的分类卷积使用2K个通道，两个通道生成两个值分别是目标和是背景得概率。同样的道理，右侧是获取边框位置信息的卷积网络，由于每一个anchor对应k个候选框，每一个候选框有4个位置取值(x， y， w， h)所以每一个anchor对应的输出应该为一个4K维度的向量，故而右侧的卷积使用4K个通道。本文在区域建议网络中添加一层核为3 × 3，步长为1，padding为1的卷积层，有助于提取更多的细节特征，提高准确进度。微调的RPN流程图如图2所示。 图2. 微调RPN的流程图 3.3. soft-非极大值抑制 Faster RCNN在区域候选框网络依照目标置信由大到小度排序(优先提取更可能包含目标的)，并利用非极大值抑制生成boxes (即非极大值抑制后的proposal boxes)，物体检测中应用非极大值抑制算法的主要目的是消除多余(交叉重复)的窗口，找到最佳物体检测位置但非极大值抑制抑制置信度不是最大的框，会造成误检或漏检，soft非极大值抑制候选框得分不是最大值直接会减少得分而不是直接删除。 经典的非极大值抑制算法将IOU大于阈值的窗口的得分全部置为0，可表述如下： s i = { s i ，   IOU ( m ， b i ) < N t 0 ，   IOU ( m ， b i ) ≥ N t (3) 非极大值抑制直接将删除所有IoU大于阈值的框，soft非极大值抑制算法不粗鲁地删除IOU大于阈值的框，而是降低其置信度，可以明显看到soft非极大值抑制最重要是更新权重变量的值。采用线性加权时，更新为1 − IOU，高斯加权时引入sigma参数，而原始非极大值抑制算法时，直接取0或1。 s i = { s i ， IOU ( m ，   b i ) < N t s i ( 1 − IOU ( m ，   b i ) ) ，   IOU ( m ，   b i ) ≥ N t (4) b i 为待处理框， s i 是 b i 框更新得分， N t 是非极大值抑制的阈值， N t 阈值设置为0.5， b i 和m的阈值越大， b i 得分越高 s i 就下降的越厉害。
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user: 4. 实验结果与分析 本节主要验证提出的faster RCNN在道路停车位检测问题上的有效性。主要讨论道路停车位检测实验设置、实验结果，所提算法性能分析的对比性。 4.1. 实验设置 本文的实验场景是道路空车位检测，采集的室外场景有白天和晚上的数据总共采集1168张图片。不同光照下的道路停车位数据图像如图3所示。 图3. 不同光照下的道路停车位图像 实验环境硬件，在windows操作系统，Intel(R) CPU E5-2698 V4@2.20GHZ， RAM(256GB)处理器，实验软件采用python编程语言，主要的深度学习框架Pytorch进行模型的训练和预测。以上实验环境为基础设置了两组试验。 1) faster RCNN的特征提取对检测效果有重要的影响，特征提取骨干网络Mobilenet、resnet50+FPN、resnet101+FPN的对比实验，主要验证选取的resnet50+FPN作为网络的特征提取骨干网络有较好的检测效果。 2) faster RCNN与调整的faster RCNN的对比分析，主要对anchor维度聚类，调整RPN网络框架，调整选取更可能包含物体的机制，主要验证调整的faster RCNN在道路停车位检测的有效性。 为了保证所设置试验中不同算法实验结果的对比性，本文采用以下定量指标进行评价平均准确率(AP)、平均召回率(AR)、均值平均准确率(Map)。AP指的P-R(precision-Recall)曲线下面积，Map即各类AP的平均值。 准 确 率 = T P / ( T P + F P ) 召 回 率 = T P / ( T P + F N ) TP是分类器认为是正样本而且确实是正样本的例子，FP是分类器认为是正样本但实际上不是正样本的例子，Precision就是“分类器认为是正类并且确实是正类的部分占所有分类器认为是正类的比例”。FN是分类器认为是负样本但实际上不是负样本的例子，Recall是“分类器认为是正类并且确实是正类的部分占所有确实是正类的比例”。基于这些实验设置，以下给出对比实验。 4.2. 特征提取骨干网络对比分析 本节在特征提取骨干网络中利用mobilenetv2、resnet50+feature pyramid networks、resnet101+feature pyramid networks作对比实验，检测结果中网络提取resnet101+feature pyramid networks比mobilenetv2效果较好，resnet50+feature pyramid networks比resnet101+feature pyramid networks检测效果较好。则选取resnet50+FPN网络作为faster RCNN特征提取骨干网络。以下表格是faster RCNN特征提取网络对比检测结果。可见resnet50+FPN作为特征提取骨干网络检测效果较好。faster RCNN特征提取网络对比检测结果如表2所示。 Table 2 Faster-RCNN feature extraction network comparison experimen 序号 网络 AP MAP 1 mobilenet 92.3 72.4 2 resnet101+FPN 92.7 73.5 3 resnet50+FPN 93.3 79 表2. Faster-RCNN特征提取网络对比实验 4.3. 调整的faster RCNN算法的实验结果对比分析 为了考察调整的faster RCNN与faster RCNN算法的有效性，本节将分别从是否调整anchor维度聚类，是否调整区域建议框网络，是否调整提取更可能包含目标选择机制三个方面作对比。实验效果图如图4所示。 图4. 不同环境和光照下检测结果图 分析调整的faster RCNN与faster RCNN算法的有效性，分别从是否调整anchor维度聚类，是否调整区域建议框网络，是否调整提取更可能包含目标选择机制三个方面作对比，Faster-RCNN对比试验评价指标检测效果如表3所示。 Table 3 Faster-RCNN comparative test evaluation index detection effec 序号 backbone anchor nms rpn 识别对象 A P i o u = 0.5 m a p i o u = 0.5 : 0.95 A R i o u = 0.5 : 0.95 max   D e t s = 100 1 resnet50+fpn 否 否 否 空车位 93.3 79 83.8 2 resnet50+fpn 是 否 否 空车位 93.4 79.5 84.5 3 resnet50+fpn 否 否 是 空车位 94.3 79.1 84.8 4 resnet50+fpn 是 是 否 空车位 94.2 79.8 84.8 5 resnet50+fpn 是 是 是 空车位 95.3 80.3 85.4 表3. Faster-RCNN对比试验评价指标检测效果 展开分析：backbone指的是faster RCNN特征提取网络，anchor指的是在特征图上的特征点映射到原图的锚框，非极大值抑制(nms)，区域候选框网络(RPN)，AP指iou = 0.5时候的平均精确度，AP值指的是精确度与召回率曲线下方围成的面积， m a p i o u = 0.5 : 0.95 指iou = 0.5到0.95的均值平均精确 A R i o u = 0.5 : 0.95 max   D e t s = 100 指iou = 0.5到0.95和最多目标个数为100的平均召回率。以resnet50+FPN作为特征提取网络平均准确率(AP)、均值平均准确率(MAP)、平均召回率(AR)值分别为93.3、79、83.8。基于调整的faster RCNN算法利用resnet50+FPN网络特征提取，主要工作包括利用K-means聚类算法对anchor维度聚类获取适应道路空车位数据集anchor长宽比，调整区域建议框网络获取更多的数据特征，利用soft非极大抑制算法提取更可能包含目标。试验结果表明，调整的faster RCNN与faster RCNN相比在检测道路空车位有显著优势。
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user: 5. 小结 由于汽车保有量逐年增加，现有的室内和室外的停车场已不能满足人民的需要，由于地理位置的特殊，在路边或者道路边划出一定的区域以供停车，以此来解决停车难停车费时的问题。因此道路的空车位检测已成为越来越热门的技术问题。本文基于faster RCNN检测算法来检测空车位，主要的工作有： 1) 本文利用自己采集的街道车位作为检测数据集，根据数据集的差异性本文利用聚类算法对anchor的长宽比进行聚类，以获得适合自己数据集空车位的一般尺寸和长宽比。 2) 本文对区域建议框网络框架进行微调，增加一层核为3 × 3，步长为1，padding为1的卷积层，促使网络提取更多的数据特征。 3) 在候选框的选取计算有目标的anchor并进行框回归生成建议框然后依目标置信由大到小度排序(优先提取更可能包含目标的框的)，非极大抑制算法生成boxes时直接将重叠区域大的置为0，会造成漏检的情况，本文利用soft非极大抑制算法提取更可能包含目标的框。调整的faster RCNN算法与faster RCN算法对比分析实验中，道路停车位的平均准确率达到95.3%，均值平均准确率达到80.3%，平均召回率达到85.4%，对比faster RCNN算法在平均准确率、均值平均准确率、平均召回率评价指标分别提升了2%，1.3%，1.6%。本算法在自建数据集检测效果都较高，但在小尺寸的停车位检测效果不是很明显，接下来将小尺寸的停车位放入数据集并提升算法的检测精度。
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user: 摘要 利用传统空间插值方法对钻孔数据进行三维地层建模易受主观因素的影响，为了克服地层建模过程中产生的误差，本文基于随机森林模型提出了一种新型的地层识别方法。选取南宁地铁1号线部分工程勘察资料进行研究，利用网格搜索确定模型参数后，构建随机森林模型，并与支持向量机进行对比分析。通过研究表明，随机森林模型的预测精度达到81.7%，其超参稳定性明显高于支持向量机，且预测精度受其主要参数(树的数量和最小叶子节点数)变化的影响较小；交叉验证评估结果也证实了随机森林的泛化性能更好。当样本数量较少时，随机森林模型不论是在分类精度还是稳定性方面均较好。该方法在三维地质建模中具有良好的应用价值。
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user: 1. 引言 地层结构是在漫长的地质历史演化过程中形成的，其时空分布具有不均匀、不规则等特点，在宏观上具有一定的统计规律 [ 1 ]。地层结构的识别有多种方法，其中钻探法是获取地层构造以及岩性分层详细分布信息最为直观、可靠的手段 [ 2 ]；钻孔数据所记录的信息准确率高，是三维地质建模的重要依据 [ 3 ]，也是地铁工程选线、设计和施工中必不可少的数据资料。在三维地质建模中连接各钻孔地层时，主要使用线性插值、多项式插值、反距离插值和kriging插值等空间插值方法，各种不同的插值方法得到的模拟结果存在一些差异，具有一定的局限性 [ 4 ]。 本文以南宁地铁1号线部分路段作为研究对象，由于线路要穿越人口稠密繁华商业区、市民居住区以及车流量较大的交通要道，勘察施工会给周围环境和市民生活带来影响 [ 5 ]。南宁地区可溶岩广泛分布，施工时很容易发生岩溶塌陷与突水事故 [ 6 ]。因此，在南宁地铁建设中，往往由于勘探场地受限，获取钻孔数据成本高，如何利用有限的钻孔数据识别地层岩性及其层序分布是值得关注和探索的问题。 近年来，机器学习算法得到了迅速发展，算法建模既可以用于大型复杂数据集，也可以在较小数据集上建立更准确的模型 [ 7 ]，此方法在地质学领域得到不断推广和应用；陈玉林等 [ 8 ] 基于K近邻算法识别合水地区的岩性，分类准确率达到89.5%；郭甲腾等 [ 9 ] 基于支持向量机和BP神经网络实现钻孔数据自动地层分类，提出需进一步探索超参数的经验值确定方法；Cracknell等 [ 10 ] 基于地球物理数据对比研究了5种机器学习方法的地层分类效果，其中随机森林算法的分类效果最好；马梓程等 [ 11 ] 利用光谱和纹理信息，基于随机森林建立了火成岩分类模型；徐剑波和陈军林 [ 12 ] 应用随机森林算法结合区域的化探数据来推断地质体的空间分布。因此，在此基础上，本文提出了一种基于随机森林(Random Forest， RF)模型的钻孔数据地层识别方法，并与支持向量机(Support Vector Machine， SVM)模型进行对比分析。
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user: 2. 研究方法 2.1. 随机森林算法 随机森林是Bagging方法和Random子空间的组合 [ 13 ]，基本构成单元是决策树，通过多棵决策树的组合提高分类的准确性。首先随机生成训练集，利用bootstrap方法随机为每棵树生成训练数据，可能重复包含，也可能不重复包含某些数据，并由此构建K棵分类决策树，每次未被抽到的样本组成袋外数据(Out-Of-Bag， OOB)。随机选择特征子集：当决策树节点拆分时，随机选择特征子集，该子集的大小m通常小于特征总数M。计算m个特征下的基尼系数，选择最佳分割特征。集合每棵决策树的预测结果，且每棵树被采样的机会均等，可以有效地生成随机树，并且将大量随机树组合在一起可以得出准确的模型，通过最终投票对未知类别的样本进行分类。 本文提出的基于随机森林的钻孔数据地层识别流程如图1所示。关键步骤包括：1) 对钻孔数据进行预处理，按地层类型划分样本并随机划分训练集和测试集；2) 利用训练集内部交叉验证寻找适合当前问题的随机森林模型超参数组合；3) 根据最优超参数，训练随机森林分类器；4) 由训练好的分类器对测试集进行预测分类，确定其地层类型。 图1.基于随机森林模型的钻孔数据地层识别流程 2.2. 地层分类树 本文以CART分类树 [ 14 ] 为基学习器构建RF地层识别模型。CART分类树为二叉分类树，由根节点、子节点和叶子节点组成，其中每个从根节点到叶子节点的路径都对应着其依据地层相关属性的分类过程，而叶子节点则对应一种地层类别。使用CART决策树进行节点分割时，选择具有最小基尼系数的特征作为最佳分割属性 [ 15 ]，计算如下： Gini ( t ) = 1 − ∑ i c     P i 2 (1) 式中：P i 为地层类型i在t节点处的概率，Gini(t)为0时，表示在t节点处的样本数据为同一地层类型；Gini(t)越大，表明在t节点处的样本数据越趋于均匀，能获得的分类信息越少。 如图2所示，样本集S 1 的训练过程对应于CART分类树的生长过程，即把位于根节点的样本集S 1 按所给定的属性划分不断进行递归分割。单棵地层分类树的生长训练过程如下： 1) 利用bagging方法获取训练集。从具有N个样本的总训练集中有放回地随机抽取n个组成单棵树的训练集S 1 。 2) 随机选取节点的属性指标。在钻孔数据当中共有M个属性，随机地从M个指标中选取m个作为节点指标。 图2. 单棵地层分类树 3) 节点的递归分割。对于每一个节点的钻孔属性指标都要遍历所有可能的分割方法，选择最小的基尼系数作为此节点的分割标准，对应的属性指标为最优的地层分类指标，然后按最优地层分类指标进行分割。如图2中数据集S 4 根据最优属性指标t 3 分为两个子数据集4和S 5 ，其中4节点的基尼系数已经很小(通过设定的阈值判断)，可认为该节点所有样本属于同一类别，即地层类别4，不用继续向下分割；而数据集S 5 则继续分割。 4) 然后将生成的多棵树组成RF，用RF对新的数据进行分类，分类结果按树分类器投票决定。 2.3. 模型评价 假定 n i j 表示被分类为j类的i类样本，k表示地层类别的数量，则分类准确率A以正确分类的样本数与总样本数N的比值来表示： A = ∑ i = 1 K n i i N ，     K = k (2) 该指标是用来衡量分类器对于测试集的总体分类精度，总体分类精度越高说明算法的分类效果越好。除整体分类精度外，各单一地层分类准确率也十分重要，这里选用召回率R和精确度的综合指标F 1 来表达，R表示被正确分类的地层样本占所有实际为该地层的样本比例，P表示被正确分类的地层样本占所有预测为该地层的样本比例，F 1 是召回率R和查准率P的综合指标。随机森林模型的评价指标公式 [ 16 ] 如下： R = n i i ∑ i = 1 K n i j (3) P = n i i ∑ i = 1 K n j i (4) F 1 = 2 ∗ P ∗ R P + R (5) RF在训练过程中每次的bootstrap抽样，N个地层数据中的每条数据未被抽中的概率为 ( 1 − 1 / N ) N ，当N足够大时， ( 1 − 1 / N ) N ≈ 0.368 ，即为袋外数据(Out Of Bag， OOB)。RF利用这部分数据进行内部误差 估计，产生OOB误差，为在RF中为测试集误差的无偏估计，可利用python的机器学习库Scikit-learn直接输出。有2个主要参数会影响RF的效率和性能 [ 17 ]：树的数量以及叶节点的最小样本数量，可以使用网格参数搜索的办法来确定其最优超参数。 为量化地层分类预测的可靠性，引入余量函数(Margin function) [ 18 ]，定义为： m g ( X ， Y ) = a v k ( h k ( X ) = Y ) − max j ≠ Y a v k I ( h k ( X ) = j ) (6) 式中： I ( ∗ ) 为示性函数，余量函数用于度量平均正确分类数超过平均错误分类数的程度，余量值越大，分类预测越可靠。随机森林的泛化误差 [ 18 ] 定义为： P E * = P X ， Y ( m g ( X ， Y ) < 0 ) (7) 式中：下标X，Y表示概率P覆盖X、Y空间。在RF当中，当决策树数量足够多时， P E * 会趋于一个上界，RF算法不会过拟合(Overfitting) [ 19 ]。
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user: 3. 应用算例 3.1. 研究区概况和钻孔数据分析 研究区域位于南宁市中心城区，选取地铁1号线170个钻孔勘察资料进行研究，其钻孔点位主要位于白苍岭站、南宁火车站站、朝阳广场站、新民路站、民族广场站，地铁5号线和7号线也将穿过本研究区域。朝阳广场站规划成为地铁1、2、7号线三线换乘车站，也是南宁市已有规划中唯一一座三线换乘站。钻孔揭露的地层主要为杂填土、粉土、泥岩、粉砂岩、砾石、黏土、粉砂共7类，统计的对应地层样本数量分别为124、75、221、101、131、180、68，总共900个样本。 首先将钻孔数据按钻孔编号整理，然后根据地层类型的不同，划分为不同的样本，表1为随机选取的2个钻孔数据及揭露的部分地层，展示了相关特征属性。钻孔剖面图如图3所示，训练中涉及的属性值包括钻孔位置坐标，每个地层分界点的起始深度、终止深度、层厚、钻孔地面标高。 Table 1 Drilling data and feature attribute 钻孔编号 钻孔位置 横坐标 钻孔位置 纵坐标 地层分界点 起始深度 地层分界点 终止深度 地面标高 地层层厚 地层名称 MAZ3-CY-34 532，528 2，524，505 0 4.6 76.78 4.6 杂填土 4.6 8 76.78 3.4 黏土 8 11 76.78 3 黏土 11 12 76.78 1 黏土 12 14.4 76.78 2.4 粉砂 14.4 21 76.78 6.6 砾石 MAZ3-CY-35 532，535.1 2，524，485 10 11.7 76.63 1.7 黏土 11.7 13 76.63 1.3 黏土 13 14 76.63 1 粉砂 14 16.2 76.63 2.2 砾石 16.2 45.1 76.63 28.9 泥岩 表1. 钻孔数据及特征属性 图3. 钻孔剖面图 数据样本中钻孔坐标和土层厚度数量级差异很大，为了提高分类器的学习能力，对每个输入特征值进行标准化 [ 20 ]，将处理后的输入数据标准化为零均值和单位方差，转化函数为 X * = ( X − μ ) / σ (8) 式中： X * 为标准化后的值；X为待标准化的值； μ 为样本数据的均值； σ 为样本数据的方差。 3.2. 超参数的敏感性分析 机器学习方法中，对于不同的建模数据，超参数难以确定唯一值，而不同的超参数组合会对建模结果产生很大影响。RF的性能主要受树的数量以及最小叶子节点数的影响，而SVM的性能则受到惩罚因子C和RBF核函数参数gamma这2个超参数的影响 [ 21 ]。因此，需要研究RF和SVM模型的超参数选取对建模准确率的影响。RF与SVM模型的超参数敏感性分析结果如图4所示。在机器学习中，常采用交叉验证分析超参数的敏感性 [ 22 ]，为方便比较，统一采用5折交叉验证和网格搜索方法计算分析不同参数设置下模型分类准确率，结果显示RF分类器整体表现更好，且具备较低的超参数敏感性。图4(a)显示RF的两个重要超参数树的数量以及最小叶子节点数变化时，分类准确率的波动很小，图4(b)和图4(c)中RF的2个参数敏感性曲线都很平滑，不存在过拟合(over-fitting)与欠拟合(under-fitting)情况，测试集的波动范围相比于整体准确率而言很小，体现了模型分类的稳定性。图4(d)、图4(e)、图4(f)结果表明，SVM的参数非常敏感，波动范围很大，甚至会出现训练集和测试集结果相背离的情形，需要重点调整优化关键参数。图4(e)结果还表明，当C值设置不当时，总体精度只有大约20%。同时， 值设置对分类性能也有明显影响(见图4(f))。在实际应用中，使用粗网格搜索可能难于选定最优SVM参数，而使用精细网格进行计算，无疑会加大计算工作量。 3.3. 地层识别结果分析 为验证建模准确率，按照4:1划分训练集与测试集，即随机选择180个地层数据(占全部地层数据的20%)作为测试集用以评判建模结果，利用Scikit-learn机器学习包中的网格搜索进行模型参数调优 [ 23 ]，混淆矩阵分析方法是评价模型性能好坏最直接有效的方法 [ 24 ]。图5和图6以混淆矩阵形式分别给出RF和SVM的分类预测结果。通过对比发现，2种模型都具有较好的分类能力，但RF模型在不同地层的分 图4. RF(a)~(c)和SVM (d)~(f)在5折交叉验证下的超参数敏感性图 类结果几乎均强于SVM模型。表2给出了利用公式(2)、(3)、(4)、(5)得到的模型整体精度、综合指标F 1 值以及5折交叉验证得到的结果，随机森林模型3项指标分别为0.817、0.816和0.824，均略高于SVM，另外，RF的OOB值为0.824，具备较好的泛化性能。 为应对实际工程中钻孔数据样本有限的问题，此处验证RF对样本量的鲁棒性，随机选择不同数量样本，因需要验证在样本数量较少时的模型性能，所以此处按7:3划分样本集进行模型训练测试，以减 图5. RF分类器分类结果的混淆矩阵 图6. SVM分类器分类结果的混淆矩阵 Table 2 Classification results of RF and SVM classifier Accuracy F1 CV 模型参数 随机森林 0.817 0.816 0.824 n_estimators = 80， criterion = ‘gini’， max_depth = 9， min_samples_leaf = 1， min_samples = 5 支持向量机 0.8 0.801 0.817 C = 10， gamma = 1， kernel = ‘rbf’ 表2. RF与SVM模型的分类结果 小测试误差。图7是不同样本数量下的测试集分类结果。由图7(a)可知，RF运行100次后获得的平均精度随样本数量的增加而增加，图7(b)显示标准差则会随之减小。样本数量由100增至900时，平均精度增加约20%，标准偏差下降约0.05。计算结果表明RF对于样本集数量的标准差稳定性较好，样本数量为300以上时，其准确率就达到70%以上，基本可以满足实际工程的需求。 图7. 随机森林随机划分1000次数据集，平均准确度及其标准偏差与样本数的关系
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user: 4. 结语 本文以南宁市地铁1号线的钻孔勘探资料为研究基础，提出了基于钻孔数据的随机森林地层分类方法，比较分析了随机森林和支持向量机2种机器学习算法在地层岩性分类中的应用，得出以下主要结论： 1) 分类模型评价指标为总体准确率和综合指标F 1 值，随机森林的准确率达到81.7%，F 1 值为0.816，不论是整体的分类能力还是各个地层的分类能力随机森林均强于支持向量机，它们的交叉验证结果也在0.8以上，保证了其泛化能力，同时随机森林在实际应用当中还可以不用划分测试集，用OOB误差精准便捷地评价其泛化能力。 2) 在超参数敏感性方面，与支持向量机比较，随机森林的参数敏感性更低，这在实际应用中会更加便捷、快速。与此同时，随机森林模型对于样本集数量的要求低，在低样本数量时得到的地层预测准确率和标准差良好。 3) 随机森林模型在利用钻孔数据识别地层方面具有明显的优越性，可以有效解决城市区域岩土工程勘探钻孔有限、稀疏的问题，对后续南宁地铁工程建设具有一定指导意义。
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user: 摘要 目的：探讨甘油三酯–葡萄糖指数(Triglyceride glucose index，Tyg指数)与缺血性脑卒中严重程度的相关性。方法：回顾性纳入2019年7月至12月青岛大学附属医院神经内科收治的缺血性脑卒中患者。根据美国国立卫生研究院卒中量表(National Institutes of Health Stroke Scale， NHISS)评分将缺血性脑卒中患者分为轻度组和中重度组。对两组的一般资料、实验室结果及NHISS评分进行比较。应用多变量logistic回归对缺血性脑卒中严重程度的相关因素进行分析。结果：共纳入294例缺血性脑卒中患者，男性192例(65.31%)，年龄(62.49 ± 11.12)岁。中重度组的年龄、体重指数(BMI)、高血压史、吸烟史、收缩压、总胆固醇(TC)、三酰甘油(TG)、低密度脂蛋白(LDL-C)、空腹血糖(FBG)、Tyg指数均显著高于轻度卒中组，差异具有统计学意义(P < 0.05)；高密度脂蛋白显著低于轻度卒中组，差异具有统计学意义(P < 0.05)。多变量logistic回归分析显示年龄(OR = 1.062，95%可信区间1.031~1.094，P < 0.01)、体重指数(OR = 1.964，95%可信区间1.534~2.514，P < 0.01)、空腹血糖(OR = 1.228，95%可信区间1.020~1.479，P = 0.030)及Tyg指数(OR = 2.822，95%可信区间1.301~6.123，P < 0.01)与缺血性脑卒中严重程度具有相关性。结论：甘油三酯–葡萄糖指数是缺血性脑卒中严重程度的独立危险因素，与缺血性脑卒中严重程度具有正向相关性。
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user: 1. 引言 缺血性脑卒中是由于各种原因导致的脑血管内血液循环障碍，造成脑组织出现缺血、缺氧性坏死的中枢神经系统疾病，占脑卒中的60%~80%，具有高死亡率、高致残率、高负担率的特点，给社会医疗健康水平和社会经济带来严重影响。高血压、糖尿病、血脂异常、吸烟史等为动脉硬化相关疾病常见的危险因素，尤其是血糖及甘油三酯水平与心脑血管疾病密切相关 [ 1 ] [ 2 ]。目前认为胰岛素抵抗在缺血性脑卒中的发生发展具有重要作用 [ 3 ]。研究表明，高血糖水平和血脂代谢异常与胰岛素抵抗具有相互作用的关系——胰岛素抵抗在血糖及血脂代谢异常的发生过程中发挥重要作用 [ 4 ] [ 5 ]，且两者形成可能进一步增加胰岛素抵抗的程度 [ 6 ] [ 7 ]。Tyg指数是与空腹血糖和甘油三酯水平相关的复合指标，可用于评估胰岛素抵抗的程度，且比胰岛素抵抗稳态模型评估(HOMA-IR)可能具有更高的准确性 [ 8 ]。本研究旨在通过回顾性病例研究探讨Tyg指数与缺血性脑卒中严重程度间的关系。
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user: 2. 对象和方法 2.1. 研究对象 回顾性纳入2019年月7至12月青岛大学附属医院神经内科收治的缺血性脑卒中患者。纳入标准：1) 年龄 ≥ 18岁；2) 符合《中国急性缺血性脑卒中诊治指南2014》的诊断标准 [ 9 ]，并经颅脑磁共振弥散加权像(diffusion-weighted imaging， DWI)证实为缺血性脑卒中；3) 所有患者均在发病1~3天后收住入院，并于入院后次日凌晨进行静脉采血；4) 临床资料完整。排除标准：1) 接受溶栓或其它血管内治疗；2)有脑出血病史；3) 合并严重的心脏疾病、肝肾功能不全、恶性肿瘤或严重感染；4) 甲状腺疾病、自身免疫性疾病或其他严重的器质性疾病。本研究报告本院伦理委员会并通过伦理审批，均已告知患者研究内容，并获得患者知情同意。 2.2. 资料收集 收集并记录患者的年龄、性别、体重指数、吸烟史、饮酒史、高血压、高脂血症、糖尿病、缺血性心脏病、心房颤动、既往卒中或TIA史、收缩压、舒张压、实验室化验结果(总胆固醇、甘油三酯、低密度脂蛋白胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇、空腹血糖)、卒中分布(前循环、后循环)、发病前药物使用情况(抗高血压药、降糖药、降脂药、抗血小板药、抗凝药)、入院时美国国立卫生研究院卒中量表(National Institutes of Health Stroke Scale， NHISS)评分。符合以下条件之一即诊断为糖尿病：1) 既往明确诊断为糖尿病；2) 发病前服用降糖药物。高血压患者判定标准：平均收缩压 ≥ 140 mmHg和(或)平均舒张压 ≥ 90 mmHg，或发病前服用高血压药物 [ 10 ]。缺血性心脏病判定标准：既往诊断为冠状动脉粥样硬化性心脏病、心绞痛、心肌梗死或发病前服用改善心脏供血药物。 2.3. Tyg指数相关指标的检测 采用贝克曼库尔特全自动生化仪测定总胆固醇、甘油三酯、低密度脂蛋白胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇、空腹血糖等生化指标，仪器型号AU5800 AR。采用葡萄糖(GLC)测定试剂盒(葡萄糖氧化酶法)测定空腹血糖含量，采用甘油三酯(TG)测定试剂盒(GPO-PAP法)测定甘油三酯含量。Tyg指数 = Ln[空腹甘油三酯(mg/dl) × 空腹葡萄糖(mg/dl)/2] [ 11 ] [ 12 ]。本研究中将Tyg指数进行四分位数划分，第1四分位数至第4分位数结果依次为：<8.37，8.37~8.72，8.73~9.16，≥9.17。 2.4. 缺血性脑卒中严重程度分组 根据美国国立卫生研究院卒中量表(National Institutes of Health Stroke Scale， NHISS)评分对缺血性脑卒中者神经功能严重程度进行评估分组，NHISS评分 ≤ 8分为轻度组，NHISS评分 ≥ 9分为中重度组 [ 13 ]。 2.5. 统计学分析 采用SPSS22.0统计软件完成数据处理。使用Kolmogorov-Smirnov检验对各变量进行正态性检验，符合正态分布的变量用 x ¯ ± s表示，两组间比较采用独立样本t检验；非正态分布的变量以中位数和四分位数间距表示，采用Mann-Whitney U检验；分类计数资料以频数和百分率表示，两组间比较采用c 2 检验；采用多变量logistic逻辑回归分析缺血性脑卒中严重程度的相关因素。双侧检验p < 0.05表明差异有统计学意义。