DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 我国是一个拥有14亿人口的农业大国，农业的发展影响到社会的方方面面。在现代化农业生产过程中，杂草依然是制约农作物产量和质量的重要因素之一。杂草会与农作物争肥争水，增加病虫害的传播，最终导致农作物产量减少。尽管可以使用农药来控制杂草的生长，但是鉴于杂草种类繁多，同时一些杂草外观特征与农作物极其相似，若是以人眼识别难以区分，而且粗放式扩大喷洒农药，会造成资源浪费以及环境污染。随着精细农业的提出，为了合理使用农药，精准识别农作物和杂草变得尤为重要。 同时，随着我国现代化农村的提出，计算机与农业生产相结合是必然趋势。利用深度学习进行杂草识别，不仅可以提高杂草识别的准确率，合理使用除草方法，同时也可以对农业知识掌握不完全的人起到帮助。 2009年，Camargo [ 1 ] 等通过提取出植物病害的特征参数，之后将特征输入支持向量机进行识别，获得了较高的准确度。2017年，Edmund J. Sadgrove [ 2 ] 等对HSV、RGB和YUV三种不同颜色体系输入图像进行测试，并与标准灰度图像进行了时间和精度的比较，结果表明YUV在所有数据集上表现最好，可以达到84%的准确率。2016年，C Potena等将RGB和NIR图像分别输入不同的卷积神经网络，利用浅层神经网络对作物和杂草图像进行特征提取，然后利用深层卷积网络进行分类。2014年，HAUG [ 3 ] 等提出四通道图像训练分割模型，平均准确率达到94%。2017年，Alessandro dos Santos Ferreira [ 4 ] 等利用超像素算法生成图像，并利用卷积网络进行识别。MCCOOL [ 5 ] 等利用卷积网络对作物与杂草进行识别，并使用模型压缩技术减少了模型参数。之后，Philipp Lottes [ 6 ] 等利用马尔科夫随机场模型对随机森林算法进行优化进行杂草识别，并通过农场机器人在不同甜菜地进行实地实验，取得了较好的效果。 2007年，毛文华 [ 7 ] 等根据作物及杂草的位置特征，提出种子填充算法识别行间杂草，适用于早期行间杂草的识别。2013年，何东健 [ 8 ] 等针对单一特征识别率低、稳定性差的问题，提出多特征融合杂草识别方法，提取形状、纹理以及分形维数三类特征，稳定性和准确率相对提高。2014年，孟庆宽等针对图像处理易受光照等因素影响、算法实时性、稳定性较差等问题，提出了YUV颜色模型进行图像分割，取得较好效果。2015年，张新明 [ 9 ] 等针对传统概率神经网络在杂草识别中存在识别精度低和实时性能差等缺陷，提出了一种基于改进概率神经网络的玉米与杂草识别方法。2016年，翟志强 [ 10 ] 等针对识别算法在复杂农田环境下，立体匹配精度低、图像处理速度慢等问题，提出一种基于Census变换的识别算法，运用改进的超绿–超红方法灰度化图像提取特征值，取得了较好的效果。2016年，王璨 [ 11 ] 等利用杂草的单目图像特征，融合杂草的高度信息，实现了较高准确率的识别。2017年，唐晶磊等利用K-means算法进行预训练，构建杂草识别模型，通过迁移学习训练新模型并在新数据集上进行微调，获得了较高的识别率。 该文就传统网络识别准确率不高，模型复杂等问题，基于传统Alexnet和文献中的模型提出了一种新的多尺度并行融合的轻量级模型，并与Alexnet、MobileNet等模型进行对比，为以后的杂草识别研究提供参考。
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user: 2. 实验数据 该文使用由丹麦的奥胡斯大学提供的杂草幼苗图片 [ 12 ] 作为数据集。该数据集包含了25种植物种类，一共38，000张RGB图像，同时每一种植物都是在三种不同的生长条件下培育的，在视觉外观方面提供了高度的多样性。实验图片见图1。 图1. 实验数据 为了使数据集种类均匀，保证模型的性能，该文通过旋转、翻转、改变图像的对比度、亮度等操作对数量较少的种类的图像进行扩充，保证每种植物的图像数量在1900~2000之间，扩充后的图像一共49，991张，之后将图像按照4:1的比例划分为训练集和测试集，最后将划分后的图像的尺寸通过线性插值法统一修改为224 × 224 dpi。
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user: 4. 实验分析 4.1. 实验平台 实验平台为Ubuntu16.04系统，采用Keras框架。计算机内存为32GB，GPU使用英伟达TITAN RTX，显存类型GDDR6，容量24 GB，CUDA核心数4608，Tensor核心数576，核心频率为1350~1770 MHz。 4.2. 实验参数设置(表2) Table 2 Parameter settin 参数 参数值 Batch size 60 Learning rate 0.01 Training epochs 70 Optimizer Adam Dropout rate 0.5 Activation Relu、Linear 表2. 参数设置 4.3. 模型识别准确率和迭代次数关系 为了测试该文中改进模型的收敛性，对比了准确率和迭代次数关系。将该文的改进模型、原始AlexNet、VGG16以及文献 [ 17 ] 中的模型在该文图片集的测试集上进行准确率和迭代次数的比较，结果图见图11。 图11. 模型准确率与迭代次数关系 图11是使用tensorboard记录的每种模型每一次迭代和准确率的关系。从图11可以明显看到，该文提出的改进后的模型在迭代六次左右准确率就达到了90%，12次左右趋于稳定，而其他模型在20次之后才开始趋于稳定，说明改进模型收敛快，准确率高。 4.4. SE-Module对准确率的影响 本文对AlexNet、文献 [ 17 ] 模型、VGG16以及改进模型在引入SE-Module前后的准确率进行对比。从下表可以看出AlexNet、文献 [ 17 ] 模型、VGG16以及改进模型在引入SE-Module之后准确率分别提升了0.97、0.25、0.88、1.04个百分点，说明SE-Module通过为每个通道分配权重，网络学习到重要信息，有效的提升了模型的识别精度。实验结果见表3。 Table 3 SE-Module and test accurac 模型 Module 准确率(未引入SE-Module) Accuracy/% 准确率(引入SE-Module) Accuracy/% 原始AlexNet 87.47 88.44 文献 [ 17 ] 模型 90.82 91.07 VGG16 89.50 90.38 改进模型 95.28 96.32 表3. SE-Module与测试准确率 4.5. 综合性能分析和对比 本文将AlexNet原始卷积核替换为两种尺度不同的融合卷积方式，同时引入SE模块以及使用融合卷积替代池化层进行下采样，大大提高了网络提取特征和获取信息的能力。除此之外，对所有卷积核采用深度可分离卷积和使用全局池化替换全连接层，既增加了网络深度也大幅度减少了参数量。实验结果见表4。 参数量少说明模型占用空间更少，更加轻量级。轻量级的网络可以用于部署在移动设备等小型设备之上，更加方便使用。 Table 4 Comprehensive performance compariso 模型 Module 准确率 Accuracy/% 参数量 Parameters/Million 运行时间 Time/Second 原始Alexnet 88.44 60.96 2.36 文献 [ 16 ] 模型 91.07 1.62 2.09 VGG16 90.38 14.72 3.50 改进模型 96.32 1.79 3.58 ResNet 94.99 25.5 3.49 InceptionV2 96.29 11.26 4.30 MobileNetV2 95.21 0.98 4 表4. 综合性能对比 从表4可以看出，原始AlexNet、文献 [ 17 ] 模型以及VGG16在本文数据集上的表现一般。表现较好的模型为改进模型、InceptionV2和MobileNetV2，其中改进模型和InceptionV2的准确率都达到了96%以上，虽然改进模型和InceptionV2在准确率上比较接近，但是改进模型的参数量远小于InceptionV2，参数量减少了大约9.47 (Million)。 改进模型由于将传统卷积转化为1 × 1的点卷积和通道卷积和在每个模块后级联了SE-Module，这样虽然缩小了参数量和提高了准确率，但是加深了网络深度，所以在运行速度方面表现一般。
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user: 5. 结束语 在数据集方面，大部分杂草识别有关文献中使用的数据集比较小，易导致过拟合，泛化效果不佳，针对这个问题，本文采用包含了25个杂草种类的数据集，并通过转换、改变图像对比度等方式对图像进行扩充，使得图片集数量达到49，991张。 在模型方面，本文采用多尺度卷积和SE模块结合提出PL-SE模块和SR-SE模块去替换掉AlexNet中的卷积核和池化层，以获取更重要的和更多的特征信息，同时由于多尺度卷积采用深度可分离卷积，因此并不会过多的增加计算量，且用全局池化层代替全连接层，模型参数量约为AlexNet的4%，性能得到较大提升。 该文目前主要仍是在单一背景下的杂草图像识别，实际田间的杂草状况要更加复杂，之后会继续探索在复杂背景下的杂草识别研究，同时将以此为基础与目标检测相结合，以满足更多实际田间复杂的需求。
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user: 摘要 知识管理在组织管理中已经成为一个有效工具。高等职业院校的知识管理包括对隐性知识和显性知识的管理。高职院校可以通过常用的信息管理手段对显性知识进行搜集、整理，但是对于隐性知识的管理，高职院校只能运用知识管理手段来获得和充分利用。本文将从知识获取、知识保留和知识共享三个维度，对高等职业院校的知识管理进行分析和评估，并提出对策。
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user: 1. 知识的定义 知识是一个发展中的概念。在不同的历史时期，人们对知识及其价值有不同的认识和理解。按照知识的获取和传递的难易程度，知识可以划分为显性知识和隐性知识 [ 1 ]。隐性知识是高度个人化，难以用形式化、记录、编码或表示的知识。隐性知识的组成要素包括直觉、经验、真理、价值、判断、信仰、智能等 [ 2 ]。隐性知识是个人或组织经过长期积累后，所拥有的知识。显性知识是指可以用文字、数字、图形或其它象征物清楚地表达出来的知识。例如手册、书本、知识库中记录的知识。知识只有透过有目的、有系统、有组织的学习，知识才会变成力量。
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user: 2. 知识管理 知识管理在组织管理中已经成为一个有效工具。到目前为止，学术界对知识管理还没有形成一个的公认的定义。Nonaka于2006年提出知识管理是在组织内持续创造新知识、广泛的传播这种知识，并迅速地将新知识体现在新产品、新服务、新技术和新系统上的过程 [ 3 ]。本文认为知识管理是指通过对组织内的知识及相关无形资产的获取、产生、保留、共享、应用等过程的系统管理，达到提高组织的知识创新能力、增强组织的核心竞争力和实现组织可持续发展的目的。知识管理也是实现高等职业院校有效管理的支柱和工具。高等职业院校的知识管理包括对隐性知识和显性知识的管理。高职院校可以通过常用的信息管理手段对显性知识进行搜集、整理，但是对于隐性知识的管理，高职院校只能运用知识管理手段来获得和充分利用。本文将从知识获取、知识保留和知识共享三个维度，对高等职业院校的知识管理进行分析和评估，并提出对策。 2.1. 知识获取 知识获取是知识管理的核心要素，是创造新知识的前提。新的知识不会突然出现，知识获取就是将组织内部、外部的知识，转化为组织内部的知识，并将转化的知识进行整理，将它继续转化为组织创新所需的知识。组织在进行知识获取时，必须知道组织需要什么知识，从什么地方能获取，怎样获取这些知识。知识管理中的知识获取不仅仅是对数据库、网络信息等资源的知识获取，还包括从科学交流、文献、各类知识资源中获取知识。 2.2. 知识保留 知识保留是知识管理的重要组成部分。知识保留可以成为学校的资产，也可以阻碍学校的发展。组织中根深蒂固的文化和知识可能会阻碍有价值的新知识产生 [ 4 ]。知识保留需要鉴别哪些是有价值并需要保留的知识，哪些没有价值并摒弃的知识。知识保留是组织中的一种记忆 [ 5 ]。组织记忆是组织中的重要资源，它包括组织中的大部分知识和影响组织的行为活动。知识保留就是在组织中建立知识库，将知识储存在组织内部。组织记忆中的事件或者内容集中在五个知识储存库：个人、文化、转变、结构、外部活动 [ 6 ]。 2.3. 知识共享 知识共享就是知识在组织中转移、传递、交流的过程。通过知识共享将个人或部门的知识扩散到组织系统。实现知识共享是知识管理的一项核心任务与功能。知识共享可以帮助组织内的成员获取显性知识，并知道如何获取隐性知识。高职院校的知识共享就是教师、学生通过各种交流的方式将个人所具有的显性知识和隐性知识分享给其它成员，并成为学校的知识财富。高职院校中知识共享是教师和学生之间、教师与教师之间进行知识交流时，显性知识和隐性知识相互转化的过程，也就是SECI知识创造过程 [ 7 ]。社会化：个体之间通过联合活动或接触共享隐性知识的过程。在高职院校中，这个社会化的过程就是学校的成员共同分享个人经历、教学和科研经验、方法、技能、思维等。这是隐性知识到显性知识的过程。外部化：把隐性知识用易于理解的形式表达和描述成显性知识。这是知识共享的一个重要环节。组合化：将已经外部化的知识转化成知识系统。例如实现知识库的更新过程。内部化：将显性知识转化成隐性知识的过程，实质是一个学习的过程。个人可以通过内部化这个过程积累和丰富知识，这是高校培养人才，提高科研水平的一项重要工作。
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user: 3. 高等职业院校在知识管理实践中的优势和劣势 3.1. 优势 第一，在高职院校中的知识管理，有两方面非常重要，一是获得新知识，二是传播知识 [ 8 ]。在知识获取层面上，学校聘用国内外专家进行教学合作，引进国内外优质教学资源；为教师提供常规的培训项目，提高教师的技能；并教师提供网络知识获取平台。第二，学校在知识共享的过程中，依托校园网络为教师、学生提供知识共享的渠道；通过面对面交流的方式为教师提供知识共享的机会；学校通过设立科研奖项等方式激励教师主动、积极地进行知识共享。第三，学校建设自动化办公系统，利用现代化设备和信息化技术，优质而高效地处理办公事务和业务信息，实现对信息资源的高效利用，最大限度地提高工作效率和质量、改善工作环境。 3.2. 劣势 第一，学校没有建立实施知识管理的有效管理体制。学校的领导及教师缺乏深入的知识管理理念，对知识管理的重要性认识不足。学校的教师对于知识共享有抵触情绪，因为他们拥有的隐性知识是他们保障自身利益的筹码。他们需要靠自己拥有的隐性知识得到认可，所以他们不希望这些隐性知识被别人掌握，不愿意也不积极地共享自己的知识。第二，学校虽然建立了自己的校园网和办公自动化系统，但是使用率非常低。在面对面进行教学研究、成果交流时，教师缺乏主动性和积极性，通常情况会以各种理由缺勤。学校的教学活动、集体备课等活动处于停滞状态，这些活动往往会变成教职工见面会。第三，学校缺乏激励机制，现有的激励措施与教师的知识创造特点不符。教师的科研、学术论文等知识用于职称的评聘等这种方式缺乏物质激励、缺乏精神上的自我价值的实现。第四，由于学校对知识管理缺乏重视，导致学校通过扩招和学校合并这种方式进行扩大，缺乏学校与其他院校建立知识联盟。最后，知识保留往往不被组织领导人视为一个战略问题，而是委托给信息和通讯技术工作人员 [ 4 ]。虽然知识保留对学校发展很重要，但是，学校对知识保留没有引起足够的重视。学校由于体制和管理限制，导致优秀教师或获得博士学位的教师出现辞职现象，这种人才流失同时造成知识产权的大量流失。
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user: 4. 高等职业院校知识管理的对策 4.1. 建立内部知识管理团队 随着高职院校知识管理要求的不断提高，需要有一个知识管理团队，在学校内部系统开展知识管理。知识管理团队的领导者负责规划学校内部的知识管理的策略和方向，确定知识管理的范围。知识管理团队的领导者有序的推动、协调知识管理的各项活动。知识管理团队的其他成员在领导者的带领和培养下，向学校的教师宣讲知识管理的理论和重要性，在学校内部普及知识管理，使学校的教师和员工都意识到自己是学校知识管理的主要部分，自觉地寻求个人与学校之间的共同发展。在知识管理团队和学校教职工的协作下，为学校实现知识管理提供良好的管理基础。 4.2. 将隐性知识向显性知识转化，促进知识共享 将隐性知识转化成显性知识就可以帮助教师、学生和科研人员更容易获取知识。在学校内，知识获取的方便度较低，有时身边的知识也很难获取。这其中的原因有很多，但是学校可以尽可能地将隐性知识转化成显性知识。例如：通过定期面对面的交流、科研兴趣小组、公共信箱、网上论坛等形式在教师和学生之间、管理人员和教师之间、学生与管理人员之间建立流畅的知识传播渠道；将知识共享的成果形成文档或产品，例如手册、说明书、数据库等；学校还可以与其他院校、社会团体、科研机构建立联系，通过研讨会、科研成果展示、科研资源共享等形式进行交流；组织教师、学生、管理人员等在网络上进行知识交流和借鉴等活动。通过以上方式实现隐性知识向显性知识转化，有效地实现知识共享。 4.3. 构建数字化校园，建立学校知识库 高职院校的知识管理需要利用信息技术对显性知识和已经显性化的隐性知识进行储存和管理。信息基础建设是构造知识交流网络的前提条件，因此，学校需要建设一个多媒体网络平台，并将这个平台遍布校园的各个角落。通过这个多媒体网络平台，打造一个知识交流网络。将这个平台作为学校内部各个部门的沟通桥梁，在交流和互动的过程中实现知识共享和创新，并为教师和学生提供便利而有效的知识获取的手段。基于网络平台的建立，学校还应该建立一个属于自己的知识库。知识库的内容可以包括：学校人力资源状况以及每个职位需要的技能和评价方法；学校各部门的内部资料；学校的主要竞争对手及合作伙伴的详细资料；学校内部的研究文献、研究报告、教学案例；教师的课件、教案、教学实践、教学背景材料、参考资料等。在知识库中可以形成课件库、辅助资料库、论文库等子仓库。通过知识库创建，可以为学校、教师、学生、社会提供知识获取的平台，也可以有效的现实知识保留和共享。 4.4. 营造有利于知识共享的校园文化 保护和管理隐性知识需要一种交流和学习的方法，那么创造交流和学习的机会必须是组织文化的一部分。校园文化与学校的组织结构相互作用，形成行为规范，成为教师和学生共同拥有的价值观和行为准则。知识的生产、获取、共享、创新等都需要相应的文化氛围，因此学校的知识管理需要重视校园文化建设，营造互相信任、尊重知识、共享知识的校园文化。首先，在教师与教师之间、教师与学生之间、教师与学校之间建立一种信任关系，使他们在一种宽松的环境和氛围中，自愿、主动、积极的交换意见、分享教学经验和科研成果等。其次，还可以建立文化休闲场所，为知识共享提供轻松的环境场所。
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user: 5. 总结 知识管理是提升高等职业院校核心竞争力的重要战略之一。本文分析了高等职业院校在知识管理方面的现状并提出策略。就目前而言，如何更有效地实现知识管理战略对高等职业院校是新的挑战，必然会面临各种各样的困难。因此，高等职业院校要充分借鉴知识管理中的思路和方法，采取积极的战略态度，不断更新现有知识，并对内外知识进行整合，力求获得独特的竞争优势。
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user: 摘要 真实细胞系统中蛋白质及其相互作用是随时变化的，具有一定的动态性。构建蛋白质–蛋白质相互作用(PPI)动态网络并识别蛋白质复合物是揭示细胞功能关键问题。本文介绍了近年来基于动态网路的复合物识别的研究方法，分析了此类复合物预测方法所面临的挑战。
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user: 1. 引言 蛋白质复合物是蛋白质相互作用(PPI)网络中刻画细胞内许多生物活性的基本模块，是由一组具有相同功能的活动蛋白质组成，具有动态性 [ 1 ]。它能实现各类细胞过程，进而完成各种各样的生物功能。因此，识别蛋白质复合物有助理解分子功能和致病基因的研究。从PPI中识别蛋白质复合物是现代生物信息学研究的热点问题之一。较早的研究主要是基于生物实验的方法识别复合物，但是此类方法代价较高。随着生物实验技术、文本挖掘技术和其它预测技术的发展，大量的(PPI)数据不断涌现。这为研究人员从PPI网络中检测蛋白质复合物的方法提供了方便的数据支持。 PPI网络随着环境、时间和细胞周期的不同阶段不断变化，早期的大量蛋白质复合物挖掘算法主要基于蛋白质相互作用静态网络的，忽略了蛋白质之间发生相互作用时具有时空动态特性，因而导致不能有效反映细胞内蛋白质的动态变化，影响蛋白质复合物识别算法的性能 [ 2 ]。因此，研究从静态PPI网络向动态PPI网络转变对于蛋白质复合物的准确识别至关重要。本文将从近10年基于动态网络的蛋白质复合物预测的方法进行综述，并对蛋白质复合物预测所面临的挑战与未来的研究方向进行探讨。试图为基于PPI动态网络的复合物识别勾画出一个清晰的概况，希望对此方面的研究提供有益的参考。
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user: 2. 基于动态网络的复合物预测方法 动态性是蛋白质的固有属性，它们之间的彼此作用都会受到外界刺激或条件改变而变化，因而首先要对PPI动态网络进行建模。在大部分的此类研究中，动态蛋白质网络通常用一个无向图表示，即 D G = { G 1 ，   G n ，   ⋯ ，   G n } 表示，其中 G i = ( V i ，   E i ) 表示第i时刻或者条件下的子网，V i 表示图中第i时刻或者条件下的节点的集合，E i 表示相应的边的集合。基于动态网络的蛋白质复合物主要分成四个部分(见图1)，PPI和其它生物信息的融合、基于各种策略的PPI动态网络构建、有效地聚类算法设计和聚类结果的优化处理。本部分将以时间顺序介绍近10年复合物识别的研究现状。 图1. 基于动态网络的复合物识别基本流程 2011年，汤等人 [ 3 ] 利用时间序列基因表达数据和PPI网络构造了基于时序过程的PPI网络(TC-PINs)。该方法首先利用PPI网络中存在直接相互作用的两个蛋白质节点，若它们在某一时间点的基因表达值都超过某一固定阈值，则认为它们在此时间点具有共表达的特性，基于此构建动态PPI网络，并应用于复合物的识别。 2012年文献 [ 4 ] 基于静态PPI网络是由不同时间不同空间的叠加这种不足，提出了利用3sigma原则将获得的不同时刻蛋白质的活跃点集英社到静态PPI网络中，进而构建动态PPI网络进行复合物识别。 如果一个蛋白质处于活跃的时间点对应于基因的表达水平处于高峰点。基于这一假设，2013年Wang等人 [ 5 ] 基于3-sigma准则根据基因表达曲线的自身特性为每个基因单独设置阈值，将基因表达信息加入到静态网络对动态相互作用网络进行建模，并从中预测复合物。实验证明蛋白质复合物的预测的结果比证明比在TC-PINs和原始的静态网络都更准确有效。 2014年，李敏等人结合用基因表达谱数据和PPI数据构建一种高质量的动态网络，将设计的基于核–附属复合物识别算法应用于此网络 [ 6 ]。Ou-Yang等通过整合蛋白质相互作用数据和基因表达数据，通过检测稳定相互作用和瞬时相互作用来构建一系列动态PPI网络。在不同的时间点上，稳定的相互作用被保留起来作为蛋白质相互作用网络的主干，而在某个时间点上是否存在短暂的相互作用取决于两个相关蛋白所需的特定活性和功能，并将提出了一种新的时间平滑重叠复合物检测模型(TS-OCD)应用于复合物识别 [ 7 ]。 2015年胡等人在研究已有的动态网络构建基础之上，为基因表达周期的12个时刻构建相互作用网络，每三个周期的基因表达的平均值分别赋给12个时刻的基因表达值，改进了36个时刻的动态网络的构建方式；然后结合蛋白质的结构阈信息，补充缺失的相互作用信息对动态网络建模，并将提出复合物预测算法应用其中，提升了复合物的识别的综合性能 [ 8 ]。 2016年张等人首先利用基因表达数据计算每个蛋白质和PPI的活性时间点和活性概率，然后将动态活动信息集成到高通量的PPI数据中构建动态PPI网络。其次，提出了一种基于核心–附属结构特征的动态蛋白质复合物预测方法应用于动态网络模型 [ 9 ]。 2017年赵等人首先根据基于3-sigma准则，分别结合基因表达数据，PPI数据和GOTerms数据中PCC、ECC和GSM三个技术指标的构建动态蛋白质相互作用网络。其中基因表达数据中有三个连续的代谢周期，每个周期有12个时间点，因此构建12个动态子网络。最后利用改进的布谷鸟搜索算法识别复合物 [ 10 ]。沈等人 [ 11 ] 结合基因表达和静态网络构建动态网络，并将复合物内部结构应用到动态网络中识别核复合物。梁等人结合基因表达数据和静态PPI数据构建12个动态子网络，提出基于蚁群优化算法进行基于核-附属的复合物识别方法 [ 12 ]。 2018年Janani等人提出一种从基因表达矩阵中取出动态PPI子网络的新技术，使用一种称为混合蛙跳算法的优化方法从输入基因表达矩阵中识别双聚类，该算法采用一种新的适应度函数——离散公共评分(DCS)来评价双聚类。其次，对于每一个双聚类，将由双聚类中的基因集合组成的子图作为一个动态的PPI子网络，采用PCD-DPPI方法对蛋白质复合物识别。刘等人 [ 13 ] 首先将不同时间点的基因表达数据与传统的静态PPI网络相结合构建不同的动态子网络。其次，将基于基因本体的语义相似度作为网络权重与主成分分析法结合滤除数据噪声，并进行权重计算，并将提出得基于核–附属的结构特征的蛋白质复合物预测算法应用于动态网络。 2019年张等人首先利用基本基因表达水平以上的波动度代替基因表达水平来确定蛋白质的活性时间点，然后结合PPI和基因表达信息构建的时序PPI网络(TPNs)，最后提出了一种融合多源生物数据的复合物识别方法 [ 14 ]。Rani等人首先通过整合基因表达数据将静态PPI数据转换为动态PPI数据，然后在每个子网络应用MCL和象群优化算法进行网络聚类识别蛋白质复合物 [ 15 ]。 2020年SabziNezhad等人利用TAP和GO数据来生成一个加权PPI网络进而降低PPI中的噪声数据，同时通过基因表达数据将PPI网络生成的动态子网络，然后采用模因算法对基因表达数据进行双聚类，并为每个双聚类集合创建一个动态子网络，最后识别蛋白复合物 [ 16 ]。Chellal等人 [ 17 ] 利用基因表达方差信息和共表达相关信息计算动态PPI网络中每个PPI的活动时间点和活动概率，构建动态PPI网络，算法采用逐层检测核心簇，结合哈里斯鹰算法蛋白质复合物。
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user: 3. 常用数据库 复合物识别的常用数据集，如下表1所示。 Table 1 Related database 分类 数据库名字 URL 蛋白质相互作用数据库 BioGRID [ 18 ] https://thebiogrid.org IntAct [ 19 ] http://www.ebi.ac.uk/intact DIP [ 20 ] http://dip.doe-mbi.ucla.edu MINT [ 21 ] https://mint.bio.uniroma2.it HRPD [ 22 ] http://www.hprd.org/ MIPS [ 23 ] http://mips.helmholtz-muenchen.de/proj/ppi STRING [ 24 ] http://string－db.org/ 蛋白质复物数据库 CYC2008 [ 25 ] http://wodaklab.org/cyc2008/ CORUM [ 26 ] https://mips.helmholtz-muenchen.de/corum 基因表达数据 GSE3431 [ 27 ] http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/ GSE4987 [ 27 ] 表1. 常用数据库
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user: 4. 问题与研究展望 近年来虽然基于动态网络的蛋白质复合物识别的研究算法得到了一定的改进，但由于相关生物概念的了解不够深入，PPI数据的不完整性，基因表达数据的噪声，因此在以下几个方面仍有待提高，需要深入的研究。 1) 构建真实可靠的动态网络模型 一方面在动态网络中刻画低表达的蛋白质，弥补基于阈值方法的不足；另一方面有效控制基因表达的噪声，补充的基于原则的方法的不足。 2) 融合多源生物信息的动态网络构建 虽然基因表达数据的时序性对于构建动态网络模型具有一定的帮助，但是实际蛋白质复合物的形成过程还要受多个因素的影响，例如亚细胞定位信息、空间信息、结构信息和其他的时序数据等。因此今后的研究可以从多数据源分析，整合相关信息，构建多层次多维度的动态网络模型。 3) 有效聚类算法的设计 一方面针对多层次多维度的PPI动态网络模型，设计快速有效的复合物聚类算法；另一方面挖掘更多的生物数据的内在的特征，结合复合物现有的多种拓扑形态和不同生物特征，设计基于节点多维向量化的聚类算法尤为重要。 4) 人类疾病研究的应用 现有研究表明疾病的发生与一组异常的基因有关，这些基因构成基因网络。因而复合物预测的方法可以用在人类PPI网络和致病基因上，进而分析动态的基因模块，识别关键基因与人类疾病的关系，为疾病的研究提供技术支持。 5) 大数据应用 随着高通量技术的发展，产生大量的相互作用数据以及多源的生物其他数据，这使源数据和数据库存在异质性，导致数据缺失、数据矛盾等问题，因而需要依靠大数据思维和数据分析技术对蛋白质相互作用多源数据进行深入挖掘和融合，进而有效预测蛋白质复合物。
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user: 摘要 大量研究发现，医学生焦虑症状检出率高于全国青年常模水平，心理状况较全国大学生平均水平低，严重影响到医学生的学业绩效、人际交往、身心健康以及就业。正念作为一种简单的思维训练方式，强调将注意力集中于当下、有意识的觉察以及对一切观念不加评价，对个体的负面情绪具有调节作用。本文从正念疗法的内涵、模型、作用机制、正念疗法在医学生考试焦虑情绪的运用现状及研究展望等方面进行分析，以期为今后医学生的考试焦虑实施正念疗法提供依据。
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user: 1. 引言 焦虑是个体在面对一些可能会出现、即将来临的威胁或危险时而表现出的忧虑、不安、紧张等复杂的情绪反应。大学生相比于中小学生而言，需要面对更多压力，易产生焦虑、抑郁等负面情绪 [ 1 ]。国外对医学生焦虑情绪进行过大量研究调查，如Shamsuddin等调查马来西亚医学生的焦虑现状结果显示，医学生焦虑发生率为29.0% [ 2 ]；Aldara等研究发现医学生的焦虑阳性率偏低，医学生群体中焦虑情绪较为严重 [ 3 ]。国内学者同样对医学生焦虑情绪做过大量研究，如常虹等使用横断面调查的方式调查了西南地区医学生焦虑抑郁状况，研究发现存在焦虑症状的医学生高达19.6% [ 4 ]；王丽卿等对海南省某医学院1349名医学生的调查研究发现，有152名(检出率11.3%)医学生表现出明显的焦虑情绪反应 [ 5 ]。 正念疗法已经成为越来越流行的缓解焦虑情绪的自我管理方法，该疗法通过培养个体的专注力，降低对消极情绪的应激反应，进而提高个体的心理健康水平 [ 6 ]。国外已有研究证明，正念干预有利于改善躯体功能、疏导心理压力以及提高生活质量，对个体的负面情绪具有调节作用 [ 7 ] [ 8 ]。目前已广泛应用于情感障碍、心理疾病以及疼痛的治疗 [ 9 ]。了解正念干预的内涵和运行机制，结合医学生焦虑情绪特点和正念干预疗法在医学生考试焦虑情绪中的应用现状，探讨正念疗法对缓解医学生考试焦虑情绪的效果，为缓解国内医学生考试焦虑情绪提供参考依据。
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user: 2. 正念干预、医学生考试焦虑及其相关研究 2.1. 正念的内涵、模型及其作用机制 1) 正念的内涵 正念是什么？念在词典中的释义为系念、念根，是佛教五根之一，觉音尊者在《清净道论》一书中提到念具有稳定性。20世纪70年代，卡巴金将正念一词引入到西方，在他看来，正念是通过一种当下的、不加评判的、有意识的将个体的注意力集中在此时此刻所呈现出来的体验而涌现出来的觉知力 [ 10 ]。研究者Kabat-Zinn将卡巴金提出的正念概念具体化，认为正念就是一种主要用于精神训练的方法 [ 10 ]。但由于正念跨越了佛学和心理学两大领域，蕴含的内容丰富且复杂，对正念概念的理解难度较大，目前最为广泛接受的正念定义依然是沿用卡巴金下的定义。尽管西方学术界对正念进行过大量的研究，但西方概念中的正念并非是真正意义上的禅修，因为它不再要求个体追求觉了佛性，而是将正念作为一种简单的思维训练方式，以帮助个体更有效地解决生活中的问题，正因为正念疗法具有疗效显著、适用广泛以及易融入现代临床手段等特征，使得它在世界上得到快速推广和运用 [ 11 ]。 2) 正念的模型 Shapiro SL等 [ 12 ] 在既往研究的基础上提出正念训练的三轴模型，即明确目的、集中注意力以及态度接纳，见图1。该模型中的三个轴相互联系、相互作用。正念的三轴模型为正念认知治疗法的应用提供了有效的指导，适用于正念认知治疗法中的多种操作方法。因此，正念三轴模型得到了快速推广和广泛使用。 图1. 正念训练三轴模型 3) 正念的作用机制 当前，正念的作用机制主要涉及脑机制和心理机制两大方面。正念的早期研究偏向于临床治疗上的应用，即注重正念在疾病的治疗和恢复过程中的积极作用。随着研究者对正念研究的不断深入，正念的研究重点也从临床功效逐渐向作用机制转移。 关于正念的脑机制，研究的不同阶段侧重点也不同。以往研究的重点大多集中于正念引起的交感神经功能和副交感神经功能的变化，如Takahashi等研究发现采用正念干预的方式有利于帮助个体降低血压、控制呼吸频率、调整心跳速度等 [ 13 ]。此后，研究者转向研究正念脑电，而正念脑电的研究始于脑电图(Electroencephalogram， EEG)。脑电图是一项主要测量大脑皮层活动的技术，包括低电压脑电图、α形脑电图、β形脑电图以及不规则脑电图四类，通过电极记录脑细胞群的节律性、自发性电活动。Davidson等研究发现，正念训练会引起正常额区的α波发生不对称变化，而个体的左侧活动能力在这一变化状态下会显著增强 [ 14 ]，也就是说，正念训练可以提高个体左侧活动能力。Lazar的研究发现个体长期接受正念训练，会显著增加AI灰质密度或皮层厚度 [ 15 ]。Chiesa等研究还发现，个体正念经验水平与θ波和γ波波幅呈正相关 [ 16 ]。 继脑电图正念作用机制研究后，研究者还初步探索了事件相关电位(Event-related Potentials， ERPs)与正念之间的关系。Slagter等研究发现个体经过长期正念训练后，会提高有效区分刺激的能力，对刺激的区分度、敏感度以及反应速度更高 [ 17 ]。 心理机制同样是正念的重要作用机制。关于正念的心理机制，当前主要集中于个体知觉力、注意力、认知力、记忆力等方面的研究。有研究发现，个体在正念训练的过程中，其知觉能力会发生改变，正念训练有利于降低个体对不良刺激的感受性和提高参训者对外部环境的容忍度 [ 18 ]。同时，个体的注意力在正念训练后会有所提高，且个体的焦虑情绪也能在正念训练的作用下得到缓解 [ 19 ]。在正念训练的过程中，正念训练可以通过改善参训者注意子系统的功能，改善个体的行为能力和反应速度，进而改善个体的情绪调节能力、注意能力、层次和认知能力等。 2.2. 正念疗法在医学生考试焦虑情绪中的具体应用 1) 大学医学生考试焦虑的具体表现 已有研究表明，学业压力、人际交往、社会以及个人因素等社会原因可能会导致个体焦虑的产生，而焦虑情绪的产生会影响到个体的行为绩效 [ 20 ]。医学生作为世界卫生事业未来发展的中坚力量，拥有良好的心理素质和心理状态将更有利于医学生自身能力和素质的不断完善以及整个医疗行业的可持续发展。通过对重庆医科大学、重庆医药高等专科学校两所医学校150名医学生发放开放式问卷(你觉得考试会让你感觉到焦虑吗？感到焦虑时，有什么样的具体表现？)。结果呈现，大多数医学生回答考试会让他们感觉到焦虑，尤其是考试之前表现出入睡困难、内心焦躁不安、容易发脾气等，通宵学习对他们而言是常有的事情。其中有13名医学生表示学医让他们身心疲惫，挂科曾让他们多次产生弃医的想法。具体考试焦虑表现见图2。 图2. 大学医学生考试焦虑表现 2) 正念疗法在医学生考试焦虑中的应用 考试焦虑(Test anxiety)是由于考试引起的一种情绪反应，在学生群体中较为常见。考试面对的压力越大，考试焦虑反应越明显。而考试压力受到题型难度、过往考试经历、考试的重要性以及自我期望等多种因素的影响。考试焦虑不仅会影响个体的情绪，还会引起身体不适反应。有研究发现，严重的考试焦虑情绪会增加学生极端行为发生的可能性 [ 21 ]。王爱芹2015年研究发现我国医学生考试焦虑水平较全国常模水平更高，且逐年上升 [ 22 ]。近年来，考试焦虑俨然已经成为影响医学生学习水平、人际交往以及个体身心发展的重要因素。 医学生考试焦虑往往会受到先前考试失败经验的影响，在失败经验的影响下可能会产生畏考情绪，表现出逃避行为或出现更多的答题错误。而正念不仅可以直接调节个体情绪，增强个体情绪调节的能力，还能通过影响个体自我效能感的方式间接改善负面情绪，而这种作用对于改善医学生的考试焦虑有较大的使用价值。Erisman等研究结果表明，正念水平较高的个体会给予积极情绪刺激更多的关注，且更容易体验到积极情绪刺激，负面情绪或混合情绪对正念水平较低的个体更起作用 [ 23 ]。也就是说，通过正念训练提高个体的正念水平，可以有效缓解消极情绪，增加积极情绪体验。 对医学生而言，专业课程难度较大，尤其是大三学生必须经历的六科联考给医学生造成较大压力，考试挂科率较高。如果医学生的考试焦虑情绪长期得不到缓解，可能形成习惯性、持久性和自动化的思维方式，进而影响到医学生的正常学习生活，而正念干预有利于帮助医学生改变习惯性的畏考思维和去自动化。王宴庆等研究发现，正念水平能负向预测考试焦虑，且正念与表达积极情绪效能感和管理消极情绪效能感呈正相关 [ 24 ]。基于正念训练的三轴模型，我们需要在正念训练过程中，帮助医学生明确学医和考试的目的、提高医学生的注意力以及改变医学生对相关考试的错误认知。
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user: 3. 基于正念训练三轴模型探讨医学生考试焦虑情绪的缓解 当前，已有大量研究证明正念干预对个体负面情绪的调节有较好效果，且表现出正念水平越高，情绪方面的困难越低的特点。基于正念训练的三轴模型，从目的、注意力以及态度三个层面探讨缓解医学生焦虑情绪的方式。首先，正念的目的强调为了如实地了解身心和事物，而正念训练就是为了帮助医学生找出焦虑情绪产生的根源，帮助他们正确认识考试焦虑情绪，从而采取积极的方式应对焦虑情绪。也就是说，在正念训练的初期阶段，需要我们的医学生放松身心、收摄自己的心念，从关心身体以外的事物转向更多地关心自己的感受和想法。 具体怎么做呢？以考试前出现的紧张表现为例：当医学生面对一次重要的考试时(比如六科联考)，大部分医学生会感觉到紧张，当紧张达到一定程度时，便会对后续任务(答题)的完成产生一定的影响，而这种影响大多是负面的。面对这种情况，我们可使用正念的方式来帮助自己：第一，学会理解和接纳。就是我们要明白面对考试产生紧张情绪是一种正常的情绪反应，我们要以平常心去接纳它的到来，知道考试前存在紧张情绪，不要过多地去思考考试的后果。第二，我们要学会去观察自己的内心，正视内心的真实感受，觉察和理解自己身心发生的变化，即关注自己的心跳、肌肉抖动、呼吸等，让自己的心平静下来。第三，我们要对当下的现实做一个真实的觉知，因为很多情绪的产生源于对未发生、不确定事件的恐惧，即对考试失败的恐惧。我们要消除这种恐惧，就要时刻提醒自己“不要为了还未发生的事而苦恼”。很多时候，个体容易把自己的一种猜想(觉得考试肯定考不好)认定是事实，但是这种猜想在现实中并未真实发生。 其次，从注意力的层面来说，目前有多种方式运用正念提升注意力，例如正念呼吸练习，这是呼吸正念中的一种静心冥想方式，通过专注在“吸入”和“呼吸”来加深注意力，而训练者需要做的就是感觉自己的呼吸，觉察呼吸带给自己的物理感觉。也就是说，当医学生因为考试产生焦虑，出现心跳加快、思绪慌乱、呼吸急促等时，他们需要让自己慢下来，以帮助自己保持清晰地思考和做出理性的决定，从容应考。这里介绍三种方式：第一是深呼吸，当考试前察觉到自己出现心跳加速的迹象时，让自己慢下来，通过专注在不断重复的“吸入”和“呼吸”两个动作上，让自己的心情归于平静。第二是以5×5的练习方式来感悟我们的感官，通过自己的感官去感受自己看到的、闻到的、尝到的、听到的以及摸到的这五件事情，帮助自己有效地终止考试焦虑。第三是聆听自然之声或仰望天空，暂时关闭自己的想象通道，去感受大自然的美妙，比如感受风、叶子、鸟鸣或者通过其他的一些声音来缓解自己的焦虑。 最后，从态度上来讲，正念训练强调对态度的接纳，通过正念训练帮助医学生学会体验当下，缓解压力。医学生要达到这个目标，就要做到以下几点：第一，培养自己的耐心。所谓的耐心就是一种缓和和平静，它需要个体不断地发现、压制自己“不耐烦”的行为，运用自己的耐心去调节情绪。第二，提高自我调节的能力。提高自我调节能力最重要的就是发现自己的情绪触发点，想明白自己会因为什么焦虑并作出相应的准备。第三，学会转换。医学生出现考前焦虑时，要学会转换自己的情绪，比如说通过听音乐、跑步、和家人朋友聊天等方式。第四，做到不加评判，也不要过分自我批评。当我们因为考试产生焦虑情绪时，很容易产生一种自责心理，从而加剧考试焦虑。这种时候，我们需要做到更多地去肯定自己、欣赏自己，对自己的能力充满信心，适当地进行增强信心的自我暗示。 我们需要注意的是，正念训练的最终目的并不是帮助我们进行改变，而是让我们有能力觉察到一些事情的发生和事情发生后自己的真实感受，这种觉察让我们认清自己的身、敢、感、心、法的反应和变化，以帮助我们不被消极的情绪所控制。
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user: 4. 正念干预治疗医学生焦虑情绪的展望 当前，有大量研究发现，正念干预对缓解负面情绪有较好的效果，而医学生在学习的过程中需要面临来自学业、生活、工作等多方压力，易产生焦虑情绪。那么，我们该如何针对医学生这一群体的特点开展特色正念训练，在正念训练的过程中又要注意哪些问题？ 4..1. 如何开展医学生特色正念训练 近年来，正念训练广泛运用于医学、教育等各大领域，大量训练结果表明正念训练的方式对高校学生的心理健康水准的提升具有显著效果。在医学院校开展正念训练的目的，主要是借助学校心理健康教育与咨询中心的力量，提高学生自觉参与心理健康训练的意识和勇于面对考试、生活、情感等各方面压力的心理素质。 结合医学院校实际情况，开展团体正念训练具有实用性、可操作性和优越性。需要做到以下几点：第一，正式训练之前需要由专业的训练员进行训练前培训，培训项目应包括正念的源起、涵义、作用机制以及相关理论等理论知识的讲解和答疑，目的在于帮助学生初步了解正念训练。此外，训练员在解说理论知识时，需要结合日常训练基本模式、训练项目、时间等内容的讲解，让学生初步体验正念训练。第二，正念开展的过程中，要结合医学生的课程安排和实验、实习工作等具体情况进行分批、分层团体训练。第三，考虑到医学生群体较为庞大，正念训练需要借助辅导员、心理委员、心理学教师等多方力量，并由专业的心理学教师进行专业指导训练，共同完成学生的正念训练任务。 4.2. 医学生特色正念训练的注意事项 4.2.1. 选择提高医学生耐挫和抗压能力的正念训练项目 医学生考试焦虑情绪的产生一方面是因为对自我能力的不足，另一方面也是因为对自身觉察不够全面，无法准确了解自身的实际能力和调整心态。在正念训练中，训练者需要利用一系列正念训练项目帮助医学生更好地觉察自己的身心，在这一过程中需要：安静舒适地环境、训练员的有效引导、辅助设备(音频播放帮助放松)等。此外，考试焦虑是一种情绪反应，情绪的改变会在一定程度上降低个体的抗压和耐挫能力，所以正念训练的项目里需要包括调节情绪的内容，通过正念训练让焦虑者的内心平静下来、引导焦虑者感受和聆听自己的内心发现其中的问题。 4.2.2. 配备专业的正念训练教练 虽然说医学生或多或少会学习一些心理学知识，对正念训练的训练内容和方式都有一定的了解，但都是止于理论方面，并不具备应对特殊情况的能力。学校应配备专业的指导老师，为医学生提供操作上的有效指导，避免进入训练误区，影响训练效果。 4.2.3. 正念训练要循序渐进，结合日常和集体训练 正念训练相比于药物和手术治疗而言，可能不会很快见效，需要一段时间的坚持。很多学生在做过一次或者两次之后，因为看不到效果就选择放弃，这是不可取的。同时，集体训练相比而言比日常训练的效果要好，但是集体训练受到时间、人员、环境等各方面的限制，训练效果需要在日常训练中得到巩固和发展。 1) 特殊的训练对象 正念训练并不适合在全校进行大范围的施展，会影响到正念训练的效果和加大正念训练工作的难度，且很容易忽视重点关注的对象。因此，本研究的方法主要针对临床、麻醉、影像、护理等专业性较强的医学生，而不在医学英语、医学信息技术、预防、公共管理等专业性较低的专业内开展，相比这些专业性较低的医学生而言，他们所需要的理论和实操知识的学习以及必须经历的考试科目远远多于其他专业，面临更大的压力。 2) 训练时长的控制 正念训练是经典的长时训练，一般需要6周至8周，或进行连续14天左右的训练。但是考虑到医学生必须完成医学学习任务，不能进行连续训练。故根据医学生的学习安排，可拟定每天下午进行一次45 min的团体正念训练。此外，考虑到疫情这一特殊情况，不适合人员大面积的集中，故可采用录音、腾讯会议、视频录制播放或运用其他的APP进行线上学习和自我训练。有研究发现，每天15 min~20 min的训练，可有效集中注意力和提高记忆力，医学生在平时自我训练中不需要进行训练太长时间，但是要规律训练。 3) 正念训练融入医学生日常生活 学校的心理教育效果再好，终究只能起引导性作用，再加上学校心理学教师的短缺、专业素质参差不平、经济成本、时间安排等各方面的限制，学校不可能会长期安排正念训练项目。鉴于此，正念训练过程中，训练者有必要引导学生将其融入到日常生活中去，进行正念洗漱、正念行走等，由此提高学生自觉进行心理健康训练的意识和学生的心理素质。
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user: 摘要 目的：比较腹股沟入路与Stoppa入路在应用3D打印导板治疗髋臼骨折的效果，寻找最佳的手术入路方案。方法：本研究选取自2012年1月~2019年1月入我院创伤外科的142例患者，所有患者均采用术前3D打印技术模拟患者髋臼骨折的损伤类型，术前根据骨折的类型对钢板进行预先塑形或者直接定制个体化钢板，根据手术入路随机分成2组，其中腹股沟入路组68例，男性46例，女性22例；Stoppa入路组74例，男性51例，女性23例。收集患者的CT + 三维重建资料和髂血管CTA的数据，以DICOM形式保存，导入Mimic软件中，进行软件处理，对髋臼骨折进行还原。同时采用3ds Max 2013软件，对骨折的复位，螺钉的位置和大小进行设计。统计并记录手术显露时间、切口长度、术中出血量；利用Matta影像学评分评价髋臼骨折复位质量，根据髋关节Postel评分评价髋关节功能。结果：2组患者一般基准资料比较无统计学差异(P > 0.05)。Mimic软件模拟骨盆髋臼骨折，并且利用Mimic软件模拟钢板安放，Stoppa入路组的手术切口长度要比腹股沟入路组小，手术暴露时间短，术中失血量少，麻醉时间和苏醒时间短，具有统计学差异(P < 0.05)。2组患者的Matta影像学评分评价髋臼骨折复位质量无统计学意义(P > 0.05)。2组患者的髋关节Postel评分评价术后髋关节功能无统计学意义(P > 0.05)。2组患者术后并发症比较中，Stoppa入路组要明显低于腹股沟入路组，具有统计学意义(P < 0.05)。结论：3D打印导板下的钢板可以做到解剖复位和坚强内固定，Stoppa入路减少软组织损伤，降低术中出血量，更适用于3D打印导板下的钢板固定髋臼骨折。
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user: 1. 引言 髋臼骨折是创伤外科常见的一种高能量损伤，具有创伤大，手术难度大，预后差等特点 [ 1 ] [ 2 ]。而这种特点是由髋臼固有的解剖结构所决定的，该处解剖位置深，血管和神经错综复杂，尤其是对于肥胖患者，手术的难度又会进一步增加，神经和血管的损伤往往是困扰外科医生的关键问题 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。而且该处骨折不规则，钢板贴合不牢，塑形困难，由此导致的手术时间延长，暴露时间延长，从而导致术中失血过多，术后并发症的发生率升高等种种问题，因此，如何正确规避血管和神经的损伤，如何根据骨折的类型做好充分的术前准备，尤其关键 [ 6 ]。随着3D打印(three dimensional print)技术引入医疗圈以来，就给这种损伤提供了一种个体化医疗的可能，而且随着社会的发展，3D打印的成本逐年降低，也为个体化医疗的发展提供进一步的推动作用 [ 7 ] [ 8 ]。本研究在3D打印技术充分术前准备的前提下，探究两种手术入路腹股沟入路和Stoppa入路与3D打印技术相结合，寻求一种最佳的组合方案，从而为临床上髋臼骨折的治疗提供一种最佳的治疗方案。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 一般基准资料 所有的手术均由同一高年资主任医师主刀完成。选取自2012年1月~2019年1月入我院创伤外科的142例患者，所有患者均采用术前3D打印技术模拟患者髋臼骨折的损伤类型，术前根据骨折的类型对钢板进行预先塑形或者直接定制个体化钢板，由厦门大博公司提供。入组患者按照随机数字表法随机分成2组，包括腹股沟入路组和Stoppa入路组。本研究获得伦理委员会的批准许可(ZHHDYY2019-022421)。 2.2. 纳入标准 1) 骨折类型符合Letournel-Judet分型标准；2) 患者以及家属均获知情同意，签署知情同意书；3) 医从性较好，可以很好的完成随访工作。 2.3. 排除标准 1) 重度骨质疏松的高龄患者；2) 患有严重心肺功能障碍的患者，无法耐受手术；3) 未签署知情同意书的患者。 2.4. 术前准备 1) 收集患者的CT + 三维重建资料和髂血管CTA的数据，以DICOM形式保存，导入Mimic软件中，进行软件处理，对髋臼骨折进行还原。有利于医生对骨折的类型，血管的走行，骨折线的位置可以有个更加直观的概念。同时采用3ds Max 2013软件，对骨折的复位，螺钉的位置和大小进行设计。 2) 3D打印：将设计好的Mimic软件数据进行保存，以.STL格式输入到ATSmake 3D打印机中构建骨盆模型，体外定制个体化钢板模具或者对钢板进行塑形，按照预先设计的方案，对仿真模具进行钢板固定，观察是否可以在模具上进行贴合。记录螺钉的方向和长度。 2.5. 手术方法 术前1天常规灌肠和备皮，选取仰卧位，常规消毒铺巾。 1) 腹股沟入路 [ 9 ]：消毒区域为脐上10 cm水平线和过脐垂直线，患侧下肢常规消毒，方便进行下肢活动度检测，会阴备皮和消毒，常规铺巾，贴含碘保护膜，切口取自耻骨联合上方2 cm至髂前上棘连线中内2/3，钝性分离髂肌止点和斜肌腱；分离精索(圆韧带)和腹股沟神经，切断联合肌腱和腹直肌肌鞘，牵开股神经束，髂腰肌，内侧淋巴管和股动静脉。寻找闭孔动脉交通支(死亡冠)并结扎，充分暴露髋臼前柱、髂骨翼、耻骨支和四边体等结构。 2) Stoppa入路 [ 10 ]：消毒区域为脐上10 cm水平线和过两侧髂前上棘垂直线，会阴备皮和消毒，常规铺巾，贴含碘保护膜，切口取自耻骨联合上方1 cm处作长10~14 cm横切口，切开腹白线，钝性分离腹直肌，分离耻骨后间隙(Retzius间隙)，寻找闭孔动脉交通支(死亡冠)并结扎，钝性分离股神经束，髂腰肌，暴露骶髂关节、坐骨大切迹、髋臼后柱以及方形区等结构。 3) 髋臼骨折的复位和固定：按照Mimic软件术前模拟对骨折的复位顺序进行，配合枪状加压复位钳、大力持骨钳等器械复位骨折，克氏针临时固定，首先解剖复位髋臼前柱，贴合预先贴合的塑形钢板，进而复位后柱和四方区，防止四方区内移和股骨头脱位。书中C臂摄片，位置理想后，逐层缝合切口。 2.6. 术后处理 术后常规使用头孢唑林钠1.5 g ivgtt bid进行抗感染治疗。术后48 h开始使用利伐沙班(拜瑞妥，10 mg/d)进行抗凝治疗，穿弹力袜，防止血栓形成。术后2天床边摄片，观察钢板位置和骨折情况。早期功能锻炼，防止术后褥疮和坠积性肺炎的发生。 2.7. 观察指标 1) 统计并记录手术显露时间、切口长度、术中出血量；床边骨盆正位平片分析术后骨折复位质量；出院及末次随访时髋关节功能评分等。 2) 利用Matta 影像学评分评价髋臼骨折复位质量 [ 11 ]，术后骨折块分离最大距离 < 4 mm为优，4~10 mm 为良，11~20 mm 为可，>20 mm为差； 3) 根据髋关节Postel评分 [ 12 ] 评价髋关节功能，该评分从疼痛、行走、活动范围来对患侧髋关节进行功能评分，满分为18分，其中18分为优，15~17分为良，13~14分为可，<13分为差。 4) 术后并发症统计：包括股外侧皮神经损伤，术后腹股沟斜疝发生，膀胱损伤风险。 2.8. 统计学处理 采用SPSS 10.0软件进行统计学分析，计量资料均采用 x ¯ ± ｓ 表示，组间比较采用t检验，计数资料比较利用χ 2 检验，以P < 0.05为差异具有统计学意义。