DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 结果 3.1. 不同化疗周期患者常规参数比较 乳腺癌患者化疗前后超声心动图常规参数LVEF、FS、SV、EDV、ESV、舒张压(Diastolic Blood Pressure， BP(d))、收缩压(Systolic Blood Pressure，BP(s))以及心率(Heart Rate，HR)比较见表1。乳腺癌患者术后第二化疗周期前1天(C2)、第三化疗周期前1天(C3)、第四化疗周期前1天(C4)与化疗前(C1)相比，以上常规超声参数均未见明显变化，无统计学差异(p > 0.05)。 Table 1 Comparison of conventional echocardiographic parameters and basic clinical data of breast cancer patients before and after chemotherap 时间 LVEF (%) FS SV EDV ESV BP(s) BP(d) HR C1 67.77 ± 5.91 38.67 ± 5.43 73.80 ± 19.39 110.6 ± 25.09 33.60 ± 7.43 118.4 ± 7.9 73.2 ± 13.9 73.7 ± 10.7 C2 67.93 ± 6.30 37.13 ± 5.50 69.23 ± 13.54 102.33 ± 14.95 33.23 ± 5.91 113 ± 11.6 72.5 ± 10.4 75.7 ± 13.8 C3 67.10 ± 5.88 37.60 ± 5.51 68.47 ± 19.90 104.73 ± 25.69 34.67 ± 10.51 112.3 ± 13.7 71.0 ± 12.6 75.5 ± 12.7 C4 68.30 ± 5.21 38.00 ± 5.14 64.70 ± 19.32 97.87 ± 26.83 32.57 ± 8.14 111.3 ± 11.5 74.1 ± 11.7 74.8 ± 12.3 F 0.406 0.779 2.364 2.574 0.379 2.918 0.738 1.19 p 0.683 0.491 0.084 0.067 0.693 0.061 0.503 0.317 表1. 乳腺癌患者化疗前后超声心动图常规参数以及基本临床资料比较 LVEF：左室射血分数、FS：左室短轴缩短率、SV：每搏输出量、EDV：舒张末期容量、ESV：收缩末期容量、舒张压：BP(d)、收缩压：BP(s)、HR：心率。1 mmHg = 0.133 kPa。 3.2. 不同化疗周期患者2D-STI分层应变参数比较 乳腺癌患者不同化疗周期与化疗前左心室2D-STI分层应变参数比较见图1和表2。其中，第二化疗周期前1天(C2)与化疗前(C1)比较，患者的GLS-endo、GLS-mid、GLS-epi、GCS-endo、GCS-mid以及GCS-epi均未见明显变化，无统计学意义；与化疗前(C1)相比，患者第三化疗周期前1天(C3)的GLS-endo和GCS-endo显著降低，且具有统计学意义(p < 0.05)，并且GLS-mid、GLS-epi、GCS-mid以及GCS-epi 图1. 一例乳腺癌患者不同化疗周期的心内膜纵向应变牛眼图 Table 2 Comparison of left ventricular 2D-STI layer-specific strain parameters between different chemotherapy cycles and before chemotherapy in breast cancer patient 周期 LS-endo LS-mid LS-epi CS-endo CS-mid CS-epi C1 23.14 ± 2.62 21.06 ± 1.98 19.4 ± 1.69 27.53 ± 1.97 22.01 ± 1.52 16.64 ± 1.9 C2 22.70 ± 2.81 20.63 ± 2.19 18.93 ± 2.25 27.21 ± 2.24 21.97 ± 1.95 16.09 ± 2.07 C3 21.33 ± 2.72 19.89 ± 2.72 18.61 ± 2.95 26.44 ± 3.12 21.36 ± 2.79 15.91 ± 2.1 C4 20.82 ± 2.76 20.14 ± 3.03 18.71 ± 3.04 26.42 ± 3.61 21.06 ± 2.93 15.89 ± 2.76 t1 1.7 1.788 1.831 1.588 0.106 1.535 p1 0.074 0.08 0.077 0.123 0.917 0.136 t2 2.05 2.858 1.936 2.751 1.288 1.646 p2 <0.01 0.078 0.063 0.01 0.208 0.111 t3 2.05 1.908 1.417 2.183 1.829 1.284 p3 <0.01 0.066 0.167 0.037 0.078 0.209 表2. 乳腺癌患者不同化疗周期与化疗前左心室2D-STI分层应变参数比较 t1和p1为第二化疗周期前一天与化疗前比较的统计值；t2和p2为第三化疗周期前一天与化疗前比较的统计值；t3和p3为第四化疗周期前一天与化疗前比较的统计值。 有下降趋势，但无统计学意义。另外，与化疗前(C1)相比，患者第四化疗周期前1天(C4)的GLS-endo和GCS-endo显著降低，且均有统计学意义(p < 0.05)，并且GLS-mid、GLS-epi、GCS-mid以及GCS-epi有下降趋势，但差异无统计学意义。
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user: 4. 讨论 众所周知，蒽环类药物是数十年来乳腺癌患者术后化疗的首选药物，其能在很大程度上提高患者的生存率并减少患者复发率及癌细胞的扩散转移 [ 4 ]。然而，该化疗药物剂量累积效应的毒性作用，同样会对心脏造成不可逆性损伤，尤其在化疗晚期 [ 5 ]。Middleman等人在1971年首次报道了蒽环类药物治疗肿瘤引起的心肌细胞损伤、凋亡和坏死，进而引起多种心血管并发症，该研究根据发病时间定义了急性心肌损伤、慢性心肌损伤以及迟发性心肌损伤等不同心脏毒性损伤分类。蒽环类药物对心肌细胞的损伤机制可能与蒽环类药物产生的大量自由基不能被心肌细胞及时有效的清除有关 [ 6 ]。蒽环类药物治疗所致的心脏毒性可能不会在化疗早期导致严重的后果，但可能会在化疗的晚期造成严重且不可逆的后果。因此，早期监测、发现乳腺癌患者因蒽环类药物化疗所致的心脏毒性，及时给予针对性心脏保护药物治疗，能较好地减少相关心血管事件的发病率，对临床后续治疗具有较大的指导意义。 目前，临床广泛使用的心脏毒性的早期检测方法主要基于LVEF和临床症状，而通常当LVEF及临床症状发生显著改变时，心脏毒性往往已达到了不可逆转的程度 [ 7 ]。因而，常导致患者错失了相关干预的时间窗。2D-STI技术是近年来广受关注的新技术，该技术可定量地反映心肌主动形变的能力，并可以提供心肌在纵向、环向以及径向的整体及节段运动参数，因而可用来监测评估心肌收缩功能和室壁运动的微小改变 [ 8 ]。然而，2D-STI技术通常是将左心室作为整体来研究，未考虑到左心室壁心肌的结构状况(心室壁心肌是由三层结构及走向均不相同的心肌纤维构成)。相比而言，分层应变超声心动图则是基于2D-STI的更精确的应变分析技术，它可以逐层追踪心肌声学斑点，定量分析心内膜、中膜及外膜的整体和节段的速度、位移、应变及应变率，为临床提供更准确的诊断依据，并可以精准地反映早期心肌毒性发生的部位和损伤程度 [ 9 ]。 本研究结果表明，第二化疗周期前1天(C2)、第三化疗周期前1天(C3)、第四化疗周期前1天(C4)所测的LVEF与化疗前(C1)相比，均无显著改变。这说明传统超声心动图参数相对不敏感，可能需要心脏毒性发展到一定程度，才会有所体现 [ 10 ]。同时，本研究进一步应用2D-STI技术对乳腺癌患者左心室运动功能进行分层应变分析，获取了患者化疗前后心内膜、中膜以及外膜的心肌应变参数。其结果表明，与化疗前(C1)相比，患者在第二化疗周期前1天(C2)测得的GLS-endo、GLS-mid、GLS-epi、GCS-endo、GCS-mid以及GCS-epi亦未见明显变化。然而，患者在第三化疗周期前1天(C3)与第四化疗周期前1天(C4)测得的GLS-endo和GCS-endo均较化疗前(C1)显著下降，并而GLS-mid、GLS-epi、GCS-mid以及GCS-epi较化疗前(C1)相比同样具有下降的趋势，尽管不显著。以上不同化疗周期的时程表明不管是径向应变还是环向应变，均体现心肌内膜对蒽环类药物比较敏感。这可能由于心内膜的心肌微血管分布相对于中膜、外膜更为丰富 [ 11 ]。另外，从解剖角度来讲，冠状动脉分支供血同样最先供应心肌内膜，因而蒽环类药物对心内膜的毒性作用可能最先发生，紧接着随着药物由微血管进入心内膜，心肌细胞开始受到损伤，细胞外基质内胶原物质开始出现沉积，微血管进而出现纤维化改变。以上作用机制可能是致使心内膜的纵向和圆周应变率出现一定程度下降的又一主要原因 [ 12 ]。综上推断，蒽环类药物化疗后，患者心肌内膜比心肌中、外膜更容易损伤。另外，由于心肌内膜呈纵向走行，主要支配纵向运动，因而导致了GLS-endo及GCS-endo的显著下降。 本研究存在一些局限性：首先，2D-STI分层应变技术对影像资料的清晰度要求较高，而本研究选用的乳腺癌根治术后患者，常因手术切口的皮钉干扰图像质量，从而影响心内膜边界的显示，进而降低了斑点追踪的准确性。其次，本研究随访时间较短，未能追踪到迟发性心血管事件的发生，对蒽环类药物所致的迟发性心脏毒性作用没有体现。 综上所述，2D-STI分层应变技术相对于传统的超声心动图参数可以更早、更准确地检测出蒽环类化疗药物所致的心脏毒性。其中，心肌内膜的应变参数GLS-endo和GCS-endo最为敏感，也最可靠。因而，2D-STI分层应变技术可为临床监测蒽环类药物对心肌的损伤作用提供较好的影像学指导。
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user: 摘要 目的：探讨吴茱萸热熨脐周及内关穴对腹腔镜结直肠癌术后胃肠功能恢复的影响。方法：将60腔镜结直肠癌术后患者采用抽签法随机分为2组，对照组30例给予术后常规治疗，观察组30例在常规治疗的基础上，术后12 h给予吴茱萸热熨脐周和内关穴。通过比较两组术后肠鸣音恢复时间、首次排气及排便时间，评价胃肠道功能恢复的情况。结果：观察组术后肠鸣音恢复时间、首次排气及排便时间均明显短于对照组(P均 < 0.05)。观察组、对照组患者在术后的VRS评分相比，无统计学意义(P > 0.05)；在术后1 d、术后3 d时，观察组患者的VRS评分相较于对照组更低，差异有统计学意义(P < 0.05)。观察组和对照组治疗过程中均未发现不良反应。结论：吴茱萸热熨脐周及内关穴对于腹腔镜结直肠癌术后胃肠道功能恢复有促进作用，且简便易行，安全可靠。
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user: 1. 引言 结直肠癌作为全球最常见的一种恶性肿瘤，在癌症致死因素中排第3名。该病好发于中老年人群中，早期诊断并及时手术是临床诊治这类患者的关键。但传统的开腹手术于肿瘤患者而言，会造成难以承受的重大创伤，部分患者甚至难以耐受，从而影响术后康复，严重者可能加重病情造成严重后果。随着医疗技术的不断进步，腹腔镜根治术已成为结直肠癌的重要治疗措施，且获得了广泛认可，更是具备创口微小、患者恢复快等明显的优势 [ 1 ]。但疾病本身困扰、侵入性手术操作、术后辅助治疗等都可能造成胃肠道功能改变，术后可能发生肠麻痹、肠痉挛、肠粘连等情况，对胃肠功能的恢复造成不良影响。因此，腹腔镜术后患者胃肠功能恢复仍是研究的一大重点。 相关研究证实 [ 2 ] [ 3 ]，腹部手术是导致脾胃气滞的基本病机。有研究显示，吴茱萸含有丰富的生物碱，有利于胃肠蠕动 [ 4 ]。《本草纲目》中记载，吴茱萸能够燥湿解郁，其性热，能够散寒，并能助阳止泻、降逆止呕。中药外敷是中医学治疗措施之一，药物通过皮肤通经走络、开结行滞，直达病灶实现治疗目的。本文特分析了腹腔镜术后结直肠癌患者采用吴茱萸热熨治疗的效果，现将60例结直肠癌腹腔镜术后的数据对比结果报道如下。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 一般资料 本研究将笔者单位于2019年1月~2020年10月期间收治的60例结直肠癌术后患者选为研究对象，采用抽签法随机将60例患者分成观察组、对照组(n = 30例)。在观察组中，男性、女性患者分别占60.0% (18/30)、40.0% (12/30)，年龄46~74岁，平均(58.2 ± 10.4)岁；手术时间2~4 h，平均(2.9 ± 0.4) h；肿瘤部位：结肠22例，直肠癌8例。在对照组患者中，男性、女性患者分别占56.7% (17/30)、43.3% (11/30)，年龄45~73岁，平均(57.6 ± 9.7)岁；手术时间2~4 h，平均(3.1 ± 0.5) h；肿瘤部位：结肠21例，直肠癌9例。对两组患者性别比、年龄、手术时间以及肿瘤部位等资料进行比较，数据比较无统计学意义(P > 0.05)。 2.2. 纳入及排除标准 60例患者均于笔者所在单位确诊，符合《外科学》中关于结直肠癌的相关诊断内容，患者均为腹腔镜根治术后。中医证型属气虚、气滞者，患者均知情且同意。排除合并心肝肾等脏器病变者，排除合并肿瘤晚期者，排除需扩大根治术者，排除伴随基础疾病(如糖尿病)的患者。 2.3. 治疗方法 全部研究对象均接受结直肠癌术后的常规干预，常规应用抗生素、营养支持、维持水电解质平衡等。术后分步骤为患者提供活动指导，在术后6 h时，可指导并协助患者取半卧位，以患者感觉舒适的位置为宜，每间隔2 h应翻身1次；在术后1 d时，协助患者下床活动，并注意要缓慢坐起、床边稍坐，再慢慢站立，并绕床活动。 观察组则在上述基础上应用吴茱萸热敷包外敷，该热敷包由附件中中医药大学附属第二医院中药方提供，其中包括200 g吴茱萸，将热敷包放至功率700 W的微波炉中，在中高火条件下加热3 min，以能闻到药物天然的芳香药气为宜。术后第1 d开始，选择患者脐部区域进行热熨，每天上午9点、下午4点各外敷1次，30 min/次。每3 d更换1次药包，连续应用7 d。 2.4. 观察指标 记录患者术后临床指标，包括肠鸣音恢复时间、首次排气时间、首次排便时间。 根据长海痛尺对患者术后、术后1 d、术后3 d的疼痛程度进行评估，以0~10分计，0分表示无痛，10分表示剧烈、难耐、影响生活或睡眠的疼痛。得分越高疼痛越明显、越剧烈。 观察术后不良反应情况。 2.5. 统计学分析 本次研究中胃肠功能、临床疗效等相关数据均由笔者本人进行收集和处理，并采用SPSS26.0软件进行统计学处理；术后临床指标等计量资料采用“ x ¯ ± s ”格式录入，采取t检验；P < 0.05表示统计学意义。
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user: 3. 结果 3.1. 术后临床指标分析 两组患者术后的临床指标(包括肠鸣音恢复时间、首次排气时间、首次排便时间)相比，观察组明显较对照组更低，数据相比有统计学意义(P < 0.05)。见表1。 Table 1 Comparison of clinical indicators between the two groups of patients ( x ¯ ± s 组别 例数 肠鸣音恢复时间 首次排气 排便时间 观察组 30 25.48 ± 3.28 40.14 ± 8.47 86.47 ± 11.21 对照组 30 37.21 ± 2.45 55.17 ± 5.74 106.57 ± 15.74 t 5.4869 5.4798 5.6874 P <0.05 <0.05 <0.05 表1. 对两组患者临床指标的比较( x ¯ ± s ) 3.2. 疼痛评分 观察组、对照组患者在术后的VRS评分相比，无统计学意义(P > 0.05)；在术后1 d、术后3 d时，观察组患者的VRS评分相较于对照组更低，差异有统计学意义(P < 0.05)。见表2。 Table 2 Comparison of the clinical efficacy of the two groups of gastrointestinal function after surgery ( x ¯ ± s ; points 组别 例数 术后 术后1 d 术后3 d F值 P值 观察组 30 4.5 ± 0.6 3.6 ± 0.7 1.9 ± 0.4 155.35 0.000 对照组 30 4.7 ± 0.5 4.1 ± 0.8 2.6 ± 0.5 92.37 0.000 t值 - 1.403 2.576 5.988 P值 - 0.166 0.013 0.000 表2. 对两组胃肠功能术后临床疗效的比较( x ¯ ± s ；分) 3.3. 术后不良反应情况 两组患者术后均未出现明显的不良反应。
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user: 4. 讨论 近年来，我国的结直肠癌发生率不断升高，受到饮食、环境等因素的影响，这类疾病也逐渐呈年轻化趋势。结直肠癌的表现根据其发生部位的差异而不同，例如结肠部位肿瘤在临床上主要表现有贫血、消瘦、腹痛等，而直肠癌的主要症状就是肠梗阻、便血等，这类疾病不仅影响患者生存质量，更对患者的生命健康有严重威胁。目前，临床主要选择外科手术治疗，腹腔镜手术因具有一系列优势获得了广泛认可。作为结直肠癌腹腔镜术后的一种常见并发症，胃肠功能紊乱的发生与手术应激、手术创伤、活动较少、二氧化碳气腹等众多因素有关，尤其在腹部术后患者胃肠蠕动受限，这也是术后胃肠功能恢复的障碍之一。病情严重者还会出现肠粘连、肠梗阻，进而影响吻合口的愈合，影响患者术后康复进程 [ 3 ]。因此，腹部术后患者胃肠功能的恢复十分重要。 中医学认为，在腹部创伤后手术后会造成元气损伤，出现血脉瘀阻的情况。加之患者术后需要禁食，极易导致脾气虚弱，从而出现气虚、血行不利等不良现象，难以正常推动全身运化，水谷精微输布失常，最终出现胃肠功能减弱的情况 [ 5 ]。根据术后胃肠功能紊乱的表现，可将其纳入“痞满”、“肠痹”等范畴，病机多与肠体麻痹、气机不通有关。因此，治疗当以通里、行气、化瘀等原则为主。《神农本草经》中首次记载了一味中药材，其味辛、苦，性热，归肝脾胃神经，具有可靠的行气、活血、温中、止痛等效，这就是吴茱萸。在一系列现代药理研究中发现，吴茱萸所含丰富的生物碱，能够促进胃肠蠕动，通过脐部给药不仅吸收更快，还能增加生物利用度，疗效更高 [ 6 ]。我科在60例腹腔镜结直肠癌术后患者中应用吴茱萸热熨治疗，结果显示观察组、对照组患者在术后的VRS评分相比，无统计学意义(P > 0.05)；在术后1 d、术后3 d时，观察组患者的VRS评分相较于对照组更低，差异有统计学意义(P < 0.05)。可能证实了采用吴茱萸热敷能够有效改善结直肠癌患者腹腔镜根治术后疼痛情况。 本研究中吴茱萸热敷采用脐周热熨法，涵盖了脐周的天枢穴、关元穴等重要腧穴。其中天枢穴能够理气行滞、梳调脏腑，关元穴则能募集小肠经气血，有培元固本、补益下焦等作用。从胃肠道功能情况来看，两组患者术后的临床指标(包括肠鸣音恢复时间、首次排气时间、首次排便时间)相比，观察组明显较对照组更低，数据差异具有统计学意义(P < 0.05)。说明，通过吴茱萸热熨脐周能够帮助和促进患者肠道蠕动，促使患者术后尽早恢复肠鸣音，缩短术后禁食时间，同时也有利于尽早为患者提供营养供给，减少液体输入。通过吴茱萸热熨腹部能够帮助疏通脏腑静脉，暖身温脾；同时疏导脏腑气机，利于胃肠蠕动和积气排出，更有利于改善消化道血循环。笔者认为，本研究不受术后禁食或胃肠功能障碍等因素的影响，术后患者即可接受治疗，尤其对于难以经口服药、体质虚寒、畏惧针刺等患者十分适用。且吴茱萸热熨脐周诸穴方便易行，患者及家属可自行掌握和操作，十分便捷、简单、经济，无创伤、无痛苦，适用于在临床外科术后患者中推广应用。 综上所述，吴茱萸热熨脐周及内关穴对于胃肠道功能恢复具有可靠的促进作用，尤其是结直肠癌患者腹腔镜术后的疗效较为满意，且该项措施操作简便，安全易行，十分便于在临床中推广。
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user: 摘要 前蛋白转化酶枯草溶菌素9 (PCSK9)是一种新的前蛋白转换酶，属于枯草蛋白酶亚家族，主要功能是降解低密度脂蛋白受体影响LDL的代谢，已经证实是治疗心血管疾病的有效靶点。随着对PCSK9研究的深入，PCSK9过表达还可引起细胞周期、凋亡、炎症及应激反应等多条通路失调，与肿瘤密切相关。本文旨在探讨PCSK9在肿瘤发生发展中作用的相关性。
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user: 1. 引言 前蛋白转化酶枯草溶菌素9 (proprotein convertase subtilisin kexin 9， PCSK9)是前蛋白转化酶家族的第9个成员，主要由肝脏分泌，在肝、肾脏、小肠、脑等组织中表达。PCSK9具有四段序列，包括信号肽序列、原结构域序列、催化结构域序列及富含半胱氨酸和组氨酸的c末端区域，产生于细胞内质网，细胞外分泌前为无活性酶原形式 [ 1 ] [ 2 ]。PCSK9通过调控低密度脂蛋白受体(LDLR)来调节低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)，具体机制是在肝细胞表面上LDL-C与LDL-R结合，形成囊泡后通过胞吞作用进入细胞内，PCSK9与LDL-R结合后将LDL-R导向溶酶体进行降解，导致肝细胞表面的LDL-R受体减少，从而减少了LDL-C的吸收，升高了血液LDL-C水平 [ 3 ] [ 4 ]。 研究发现胆固醇与癌症的发生密切相关，胆固醇是脂筏结构的关键组分，其通过调节脂筏结构影响信号转导通路，血浆胆固醇水平升高会导致脂筏中胆固醇的积累减少细胞凋亡，促进肿瘤细胞的生长 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。血清中70%的胆固醇以脂蛋白复合物LDL-C的形式存在。胆固醇代谢异常通过影响脂筏结构和功能、促进氧化应激和炎症反应等机制在癌症的发生发展中起一定作用。韩国研究人员 [ 8 ] 的一项前瞻性研究纳入近120万例受试者，进行14年的随访，结果显示，TC与男性前列腺癌、结肠癌和女性乳腺癌发病呈正相关，这个与其他研究也是一致的 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]。此外，还有研究发现高TC和LDL-C/HDL-C比值升高的患者结直肠癌远处转移、乳腺癌转移的发生率上升 [ 12 ] [ 13 ]。 凋亡是哺乳动物细胞对生理性、病理性刺激作出的一种快速而机制复杂的反应。细胞凋亡是一个主动的由基因决定的自动结束生命的过程，由于细胞凋亡受到严格的由遗传机制决定的程序性的调控．所以也常常被称为细胞程序性死亡。诱导细胞凋亡的因子可分为物理性因子和化学及生物因子，物理性因子包括射线，较温和的温度刺激等，化学及牛物因子包括活性氧基团和分子等。肿瘤的发生与细胞凋亡紊乱有密切关系，肿瘤细胞的无限生长是肿瘤细胞凋亡受抑制的结果。目前发现两条凋亡的途径 [ 14 ]：一条为内源性途径，也称为线粒体途径；另一条为外源性途径，即死亡受体激活途径。线粒体途径是指当线粒体功能紊乱时凋亡随即启动，它是凋亡发生关键因素。目前发现线粒体调节细胞凋亡有以下3种机制：1) 线粒体电子传递与能量代谢的破坏；2) 细胞氧化状态的改变；3) 线粒体膜通透性改变导致介导细胞凋亡的分子的释放。 Ranheim [ 15 ] 等人利用微阵列技术探索功能获得性突变D374Y-PCSK9在转染18小时的肝癌HepG2细胞中基因表达通路，发现D374Y-PCSK9在类固醇生物合成、类固醇代谢及胆固醇生物合成的通路中是高表达，而在应激反应、病毒应答及未折叠蛋白质应答通路是低表达。Demidyuk等 [ 16 ] 利用qRT-PCR检测PCs家族在30例病理分型尚不明确的肺癌组织及正常癌旁肺组织的mRNA，发现PCSK9在29例正常组织中均表达，而只在18例肺癌组织中表达，PCSK9在肺癌中呈低表达。Lan等 [ 17 ] 证实PCSK9诱导胆固醇合成基因上调从而导致体内胆固醇减少，此外还发现PCSK9在肝癌Hep G2细胞内除影响胆固醇代谢还可作用其他基因表达通路，而这些通路与胆固醇的代谢是无关，包括蛋白质泛素化、异物质新陈代谢、细胞周期、炎症及应激反应。PCSK9除了在维持胆固醇稳定中的作用外，还与细胞周期、凋亡、炎症及应激反应等多条通路的调控相关，与肿瘤密切相关 [ 18 ] [ 19 ]，具体的作用机制如下。
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user: 2. 内源性途径–线粒体途径 内部凋亡通路又被称为线粒体通路，主要是通过B淋巴细胞瘤-2家族成员作用于线粒体，调控促凋亡因子在细胞凋亡过程中如何进行调控的。上世纪80年代，国外学者发现在B细胞淋巴瘤或白血病中，有许多类型的细胞受到外界刺激时能保护细胞免于凋亡，命名为Bcl-2基因，广泛分布于从酵母到哺乳动物等各种动物体中，截止目前至少有20个Bcl-2家族成员与哺乳动物的细胞凋亡相关 [ 20 ]。Bcl-2基因由239个氨基酸残基组成的，Bcl-2蛋白C末端有疏水区域，Bcl-2借此与细胞器膜相连，位于Bcl-2N端的跨膜区在Bcl-2抑制细胞凋亡过程中有重要作用。Bcl-2主要定位在线粒体外膜、核膜和内质网膜上，对细胞的生存和死亡具有重要的调控作用。 依据Bcl-2在凋亡过程中作用的不同，将Bcl-2家族成员可分为以下2类：1) 促进凋亡：包括Bax、Bad、Noxa、Puma、Bid、Bim等促进细胞凋亡蛋白，它们都缺乏BH结构域，有的只有BH3结构域，BH3结构域短肽可作用于PTP，引起线粒体细胞色素c (Cytochrome C， Cytc)释放；2) 抗凋亡蛋白：包括Bcl-2、Bcl-xl等抑制细胞凋亡蛋白，它们包含4个保守的BH结构域(BHl-BH4)。Bcl-2家族成员是通过影响线粒体膜通透性转运孔来发挥作用，Bcl-2家族成员可形成同源或异源二聚体，促凋亡和抗凋亡作用相互中和，如促凋亡蛋白占优势，则导致促凋亡因子从线粒体调控性地释放、下游Caspase活化和线粒体功能的丧失，从而促进凋亡，反之则抗凋亡。国外Atan等 [ 21 ] 人研究发现Bcl-2抗凋亡机制主要有：① 作为抗氧化剂，调节细胞氧化还原状态，阻断氧化作用对细胞组成成分的破坏；② 影响细胞跨膜转运，改变钙离子分布，钙离子激活内源性内切酶和谷氨酰胺转移酶；③ 抑制有促凋亡作用的细胞色素C从线粒体释放到细胞浆；④ 保护细胞免受核酸酶损害，抑制DNA断裂。 Piao [ 22 ] 等人在对人神经胶质瘤细胞凋亡的研究中结果表明PCSK9 siRNA上调Bax/Bcl-2的比值，导致Cyt-C的释放促进细胞凋亡，而过表达PCSK9降低了Cyt-C的释放，抑制细胞凋亡。Bingham等 [ 23 ] 对培养的大鼠小脑颗粒状神经元(CGNs)转染绿色荧光蛋白融合的野生型和突变型NARC-1，应用激光扫描仪评估转染细胞死亡情况，发现野生型NARC-1能诱导CGNs凋亡损伤。并且这种促凋亡作用能被caspase抑制剂苄氨羟基–天冬氨酰–氟甲基酮(BAF)部分逆转。
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user: 3. 外源性途径–死亡受体激活途径 外源性凋亡通路又被称死亡受体介导的凋亡传导通路，存在于细胞膜表面的死亡受体蛋白可以和其相应的配体相互结合，然后凋亡信号将会传导至细胞内，引发细胞程序性坏死，即凋亡，这在肿瘤发生、发展等方面具有非常重要的作用。目前研究发现死亡受体是位于细胞表面的I型跨膜蛋白，是肿瘤坏死因子受体(tumor necrosis factor receptor， TNFR)超家族的成员之一。死亡受体的结构由细胞膜外的半胱氨酸富集区和细胞膜内的死亡结构域组成。 目前已知的有TNFR-1、Fas、死亡受体3 (death receptor， DR3)、DR4与DR5等死亡受体家族成员。前3种死亡受体的相应配体是TNF、FasL与APO-3L，而后两种死亡受体的相应配体都是APO-2L。研究发现当受体与相应的配体结合后形成三聚体，而后形成的三聚体再与其相关的蛋白因子以及Caspase-8/Caspase-10相互结合进而形成死亡诱导信号复合体，该复合体可以进一步诱导Caspase-8/Caspase-10发生级联反应，从而导致细胞凋亡。 在外源性细胞凋亡传导通路，即死亡受体介导的凋亡传导通路中，经典的通路是Fas介导的凋亡传导通路。目前研究发现Fas介导的凋亡传导通路的作用机制为：1个具有三聚体配体的Fas结合3个Fas受体，结合后导致细胞内的死亡结构域结合衔接子蛋白Fas死亡结构域相关蛋白羧基端的死亡结构域(FADD)发生相互作用。同时，FADD的死亡效应结构域与位于Caspase-8酶原中的死亡效应结构域发生相互作用，募集细胞中的Caspase-8酶原，从而形成了由Caspase-8、Fas和FADD的三聚体，组成了死亡诱导信号复合体。Caspase-8通过蛋白质与蛋白质之间的相互作用形成二聚体，两个二聚体分子进行相互识别、相互作用，进一步互为底物而进行交叉切割反应。研究发现这种交叉切割反应是按照一定的顺序进行，首先将大小亚基之间的连接区切割，随之N端序列的构型与大亚基结构发生改变。切除了大亚基和N端前域之间的连接区以后，已经活化的Caspase-8四聚体随即就释放到细胞浆中，作用于II型Caspase，这种变化可以导致局部区域Caspase酶原浓度上升，导致相邻Caspase发生结构的二聚化，实现Caspase酶原自身的活化，这一系列的作用导致级联反应的发生，导致细胞凋亡的发生。研究已经证实，Caspase-8能够激活细胞凋亡传导下游通路的Caspase家族成员。 Sun [ 24 ] 等人通过把B16F1黑色素瘤细胞转入PCSK9-/-小鼠及野生型PCSK9小鼠，两组对比发现高胆固醇可促进肝癌远处转移，PCSK9缺失对增加肝基质细胞凋亡及与远处转移有密切关系，抗凋亡因子B细胞淋巴瘤-2基因(B-cell lymphoma 2， Bcl2)在肝癌远处转移中是低表达，研究结果表明，PCSK9缺失通过降低胆固醇的水平及可能增加TNF-α介导的凋亡来减少肝癌的转移。
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user: 4. 小结 PCSK9在脂质代谢等方面研究已经证实PCSK9成为治疗高胆固醇血症的新靶点。PCSK9通过与肝细胞表面的LDL-R受体结合减少LDL的吸收而影响血清LDL水平，血浆胆固醇水平升高会导致脂筏中胆固醇的积累减少细胞凋亡，促进肿瘤细胞的生长。研究发现PCSK9通过调控Bcl-2家族作用于线粒体，调控促凋亡因子和抗凋亡蛋白在细胞凋亡过程中所起的作用，PCSK9在肿瘤的发生发展中扮演着重要的角色。研究PCSK9对细胞凋亡的影响，在肿瘤细胞的增殖、运动、黏附和侵袭过程中PCSK9如何进行调控，为肿瘤诊断以及治疗策略的选择提供新的思路，为PCSK9成为抗肿瘤的新靶点，具有十分重要的意义。
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user: 摘要 因为遥感图像背景复杂，所以提取判别性强特征是遥感图像检索的一个核心技术。本文引入双重自注意力模块，利用空间和通道上的长距离上下文信息，编码局部特征，从而增强特征的表达能力。本文分别在3个典型的数据集上做了实验，在UC Merced Land Use、Satellite Remote Sensing Image Database、NWPU-RESISC45的平局检索精度分别为0.92、0.90和0.89。实验表明，双重自注意力深度学习网络对遥感图像检索性能的提升有显著的作用。
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user: 1. 引言 随着遥感图像技术的高速发展，遥感图像的数量急剧增加。如何在大型遥感数据库中有效地组织，管理和检索遥感图像，已经成为遥感图像应用中的紧迫而迫切的问题。其中，基于内容的遥感图像检索(CBRSIR) [ 1 ] [ 2 ] 是遥感应用中最关键的技术。CBRSIR可以概括为两个步骤：特征提取和相似性度量。CBRSIR的性能通常取决于从遥感图像中提取的判别特征 [ 3 ]。因此，作为CBRSIR的最关键步骤，特征提取是大多数CBRSIR研究的重点 [ 4 ]。 特征提取主要有两种方法：基于手工特征的方法和基于学习特征的方法 [ 5 ]。基于手工特征包括颜色、纹理、形状等全局特征和基于SIFT [ 6 ] 和SURF [ 7 ] 的局部特征。此外，词袋模型(BOW) [ 8 ] [ 9 ] 和局部聚集描述符的向量(VLAD) [ 10 ] 用于编码局部特征，可以进一步增强特征的表达能力。无论是全局特征还是局部特征，它们都不能很精确地表达图像，所以在高级语义和低级语义之间存在“语义鸿沟”。随着深度学习的发展，卷积神经网络(CNN)，在计算机视觉领域，例如分类 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]、检测 [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ]、分割 [ 17 ] [ 18 ] 等方面，展现了优异的性能优势，CNN已经广泛应用于图像特征提取。CNN可以通过大量的卷积层堆叠来提取高级语义特征。GE等人 [ 19 ] 将在ImageNet上训练得到预训练模型应用到遥感图像数据集上，表明CNN的特征明显优于传统的手工特征。 然而，在现有的CNN特征提取方法中存在一个问题。与其他图像相比，遥感图像具有几个特殊特征。例如，即使在同一类别中，不同图像中的目标也可能具有不同的大小，颜色和角度。更重要的是，目标区域周围的其他材料和背景可能会导致较高的组内差异和较低的组间差异。因此，在现有的CNN特征提取方法中存在一个问题，即提取到的特征空间中的图像表示可能无法准确反映其真实类别信息。准确检索具有相似视觉内容的图像需要提取足够描述性和鲁棒性的特征。 针对上述问题，在Fu的研究 [ 20 ] 的启发下，本文提出了一种双重注意力模型。本文的主要贡献分为两个部分： 1) 本文设计了一种双重注意力深度学习网络，通过捕获空间和通道的特征依赖关系，提取具有复杂背景的遥感图像的显著性特征，以准确反映真实类别信息。 2) 本文引入的双重注意力模块包括空间注意力模块和通道注意力模块。对于空间注意力模块，使用自注意力机制来捕获特征图上任意两个位置上的依赖关系。对于通道注意力模块，我们引入自注意力机制来捕获特征图上任意两个通道的依赖关系。 本文的结构如下：第二章介绍遥感图像检索的相关工作，第三章介绍提出的方法，第四章展示实验，第五章总结本文。
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user: 2. 相关工作 2.1. 基于学习的特征提取 在特征提取领域，CNN逐渐取代了传统的方法，变得越来越流行了。CNN通过深层网络结构中的非线性函数，从训练数据中学习参数权重。但是，遥感图像数据集数据量小，导致了不能从零开始训练CNN模型。即使大型基准数据集与遥感图像数据集有很大差异，但是使用大型基准数据集上训练得到的预训练模型可以在一定程度上解决因为遥感图像数据集数据量不足而带来的问题。一些研究 [ 21 ] [ 22 ] [ 23 ] [ 24 ] 已经比较了在不同网络和不同层之间提取的特征的性能。Mnih等人 [ 21 ] 使用预训练模型的特征和简单的聚合特征，提高了检索性能。Wang等人 [ 24 ] 提出了对遥感图像数据集上微调预训练模型的方法，同时提出了一种基于三层感知器的CNN网络结构。该感知器不仅参数较少，而且可以学习底层局部特征。Shao等人 [ 25 ] 研究了在多标签遥感图像检索框架下研究了不同深度学习架构的有效性，并获得较好的检索效果。Roy等人 [ 26 ] 提出三元组深度度量学习深度卷积神经网络，利用三元组损失函数，使得在语义空间中，来自同一类别的图像彼此接近，而来自不同类别的图像则彼此远离。 2.2. 注意力机制 注意力机制通过学习不同区域的权重分布，来为不同区域分配不同的“关注度”。注意力机制的有效性已在许多任务中得到证明，包括机器翻译和文本等基于序列的任务以及分类和分割等计算机视觉任务。一些研究 [ 27 ] [ 28 ] [ 29 ] 将学习到的权重应用于原始图像，Yuan等人 [ 30 ] 将权重学习应用于特征图。Huang等人 [ 31 ] 考虑了特征通道之间的关系，在特征通道上加入了注意力机制。Fu等人 [ 20 ] 结合了特征通道和特征空间两个维度的注意力机制。Wang等 [ 32 ] 提出多头注意机制，引入额外的特征映射和实现了自注意力机制。所有这些工作都被用于自然图像处理方面，其中在分类，检测等方面表现出了出色的性能。目前比较少应用于遥感图像处理的注意力模型。Du等人 [ 33 ] 将结合了特征通道和特征空间两个维度的注意力机制应用于遥感图像处理。Maxim等人 [ 34 ] 采用注意力机制提取遥感图像的深层局部特征，在图像背景内容复杂情况下，依然实现较好的检索性能。
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user: 3. 本文方法 本节介绍双重注意力深度学习网络的具体细节。在检索具有复杂背景的遥感图像时，关键是提取遥感图像关键特征。因此，我们引入双重注意力机制来，模拟跨越图像区域的长距离、多层的依赖关系，有效地对上下文进行建模，编码为局部特征，从而增强特征的表达能力。该模型的总体结构见图1。 图1. 模型的整体结构 3.1. 网络结构与池化 我们使用ResNet-50 [ 13 ] 作为模型的骨架。ResNet-50包括五个卷积层，每个卷积层包括一个卷积操作、一个修正线性单元和最大池化操作。输入一个图像，我们只需要ResNet-50最后的一个卷积层的输出的特征图，不需要全连接层的输出。我们从最后一个卷积层得到一个张量 χ ∈ R W × H × N ，其中N表示通道数，W表示特征图的宽度，H表示特征图的高度。 SPoC [ 35 ] 使用的是平均池化操作，，如公式(1)所示。MAC [ 36 ] 使用的是最大池化操作，如公式(2)所示。这两种池化方法已经在标准数据库中已经取得较好的结果。 [ F 1 ( SPoC ) ， ⋯ ， F M ( SPoC ) ] T ， F m ( SPoC ) = 1 | O m | ∑ ​ o ∈ O m   o (1) [ F 1 ( MAC ) ， ⋯ ， F M ( MAC ) ] T ， F m ( MAC ) = max o ∈ O m o (2) 相比这两种池化方法，GeM [ 37 ] 使用的是一种广义平均池化操作，，如公式(3)所示。GeM性能更好，可以提升检索精度。所以，我们使用GeM来聚合特征，获得更紧凑的特征。假设 χ k 表示 χ 的第k个特征图。 [ F 1 ( GeM ) ， ⋯ ， F M ( GeM ) ] T ， F m ( GeM ) = ( 1 | O m | ∑ ​ o ∈ O m     o p m ) 1 p m (3) 其中O是双重注意力模块输出的特征。SPoC和MAC是GeM特殊情况。在公式中，当 p m → ∞ 时，公式(3)会转化为公式(2)，即最大池化操作；当 p m → 1 时，公式(3)会转化为公式(1)，即平均池化操作。最后得到的特征图的维数等于M。在我们的模型中，M等于2048。最后，对特征图进行 l 2 归一化操作。 3.2. 双重注意力模块 双重注意力模块的结构见图2。双重注意力模块包括空间注意力模块和通道注意力模块。我们将从ResNet-50最后一层卷积层得到的特征图，分别输入到空间注意力模块和通道注意力模块中。下一步，将两个注意力模块的结果通过加操作融合在一起。最后通过一个卷积层输出结果。 图2. 双重注意模块的整体结构 3.2.1. 空间注意力模块 遥感图像检索任务需要判别性强的特征。我们引入空间注意力模块，借助长距离上下文信息编码来增强特征的判别性。接下来，我们介绍空间注意力模块的处理过程。 我们将 χ 变换为 I ∈ R C × H × W ，然后将其输入到一个卷积层，生成两个特征J、K和L，其中 { J ， K ， L } ∈ R C × H × W 。我们将它们变换成二维矩阵 R C × N ，其中N为像素个数， N = H × W 。我们对J做多一个转置操作。如公式(4)，在将J和K进行乘操作之后，我们将得到的矩阵经过一个softmax层，得到空间注意力矩阵 S ∈ R N × N ，如公式(4)所示。 s j i = exp ( J i ⋅ K j ) ∑ ​ i = 1 N exp ( J i ⋅ K j ) (4) 其中 s j i 表示第i个位置对第j个位置的影响。两个位置的特征越相似，它们之间的相关性就越高。同时，我们对变换过的L与S进行乘操作，并将结果转换为矩阵 T ∈ R C × H × W 。最后，我们将T乘以比例系数 α 后，与A进行加操作，得到最后的输出 P ∈ R C × H × W ，如公式(5)所示。 P j = α ∑ ​ i = 1 N ( s j i L i ) + I j (5) 其中 α 初始化为0，并随着学习，逐渐增大权重。P的每个位置的最终特征是所有位置的特征与原始特征的加权和。因此，它具有全局上下文信息，并根据空间注意力选择性地聚合上下文，从而提高了类内的紧凑性和语义一致性。 3.2.2. 通道注意力模块 我们引入通道注意力机制来构建通道之间的依赖关系。接下来，我们介绍空间注意力模块的处理过程。 通道注意力模块和空间注意力模块是基本一样的操作，但有两点不同。在通道注意力模块中，我们直接没有使用卷积层来处理，而是直接将I转换，并和通道注意力特征矩阵 X ∈ R C × C 。我们将I转换成矩阵 R C × N ，然后将对I和I的转置矩阵进行乘操作。最后，我们将得到的矩阵经过一个softmax层，得到通道注意力矩阵 X ∈ R C × C ，如公式(6)所示。 x j i = exp ( I i ⋅ I j ) ∑ ​ i = 1 N exp ( I i ⋅ I j ) (6) 其中 s j i 表示第i个通道对第j个通道的影响。同时，我们对变换过的X与A进行乘操作，并将结果转换为矩阵 T ∈ R C × H × W 。最后，我们将T乘以比例系数 β 后，与A进行加操作，得到最后的输出 Q ∈ R C × H × W ，如公式(7)所示。 Q j = β ∑ ​ i = 1 C ( x j i I i ) + I j (7) 其中 β 初始化为0，并随着学习，逐渐增大权重。Q是对通道间的长距离信息进行建模，从而提高了特征的可判别性。 3.3. 损失函数 Radenović等人 [ 37 ] 发现使用对比损失函数的情况比使用三元组损失函数的情况，使用对比损失函数时的检索精度更高。所以，我们也使用对比损失函数，如公式(8)所示。 L O S S ( i ， j ) = { 1 2 ‖ F ( i ) − F ( j ) ‖ 2 ， Y ( i ， j ) = 1 1 2 ( max { 0 ， τ − ‖ F ( i ) − F ( j ) ‖ } ) 2 ， Y ( i ， j ) = 0 (8) 其中每个输入包括一组图片 ( i ， j ) 和一组标签 Y ( i ， j ) ∈ { 0 ， 1 } 。当i和j匹配时， Y ( i ， j ) = 1 ；否则， Y ( i ， j ) = 0 。 τ 是边距超参数。
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user: 4. 实验与分析 4.1. 数据集 使用3个不同的数据集来评估所提出的方法在不检索性能。数据集分别为UCMerced Land Use (UCM) [ 38 ]、Satellite Remote Sensing Image Database (SATREM) [ 39 ] 和NWPU-RESISC4 (NWPU) [ 40 ]。表1列出了每个数据集的详细信息(图像大小，图像数量等)。实验使用80%的数据集图像用于训练，20%图像用于测试。 Table 1 Details of the dataset 数据集 图片数量 类别数 分辨率 UCM 2100 21 256 × 256 pix SATREM 3000 20 256 × 256 pix NWPU 31500 45 256 × 256 pix 表1. 数据集的细节 4.2. 评估标准 本文使用图像检索任务中的常用指标——平均检索精度(mAP)来评估检索性能。如果图像与查询图像属于同一类别，则认为该图像与查询图像非常匹配。平均检索精度定义见公式(9)、(10)、(11)、(12)。 m A P = 1 B ∑ ​ i = 1 B ( A P ) i (9) A P = 1 T ∑ ​ i = 1 Q P i ( r e l ) i (10) ( r e l ) i = { 1         第 i 个 图 像 与 查 询 图 像 相 似 0                                   其 他 (11) P i = N O i i (12) 其中，B为查询次数，Q为检索结果中最相似的Q幅图像，T为检索N幅图像时真正与须茶图像相似的图像个数， N O i 表示检索结果中真正与待查询图像相似的排序。 4.3. 实验结果 将我们的方法，与ResNet-50、DBOW [ 9 ]、D-CNN [ 41 ]、V-DELF [ 29 ] 这4个性能好的基于深度学习的方法作对比，以评估我们方法的检索性能。表2为每个方法在各个数据集上的平均检索精度。我们可以很明显观察到，除了在SATREM数据集上，我们的方法基本比其他方法的平均检索精度都要高。在NWPU数据集上，在其他方法的平均检索精度都有明显的精度下降的现象，但我们的方法的精度下降得不明显。图3是一个定性的检索结果，展示了在NWPU数据集上的一些检索示例。 图3. NWPU数据集的查询示例查询 Table 2 Comparison of average retrieval accuracy of different method UCM SATREM NWPU ResNet-50 0.82 0.86 0.80 DBOW 0.83 0.93 0.82 D-CNN 0.87 0.85 0.74 V-DELF 0.92 0.89 0.86 our method 0.92 0.90 0.89 表2. 不同方法的平均检索精度对比 同时，我们使用加权梯度类激活映射(Grad-CAM) [ 42 ] 可视化了模型提取到的特征。图4中，可以观察到使用了双重注意力模块的方法提取的特征比原始ResNet-50提取的特征，更接近显著区域。这表明双重注意力模块可以充分利用显着区域中的信息并聚合特征。因此，实验结果表明了我们引入的双重注意力模块的有效性。 图4. 使用Grad-CAM分别可视化模型在UCM、SATREM和NWPU数据集中提取的特征 综上所述，我们的方法提高了遥感图像检索的平均检索精度。但是还有存在不足。在 NWPU数据集上表现出的检索性能不如在其他三个数据集上的检索性能。原因可能是，NWPU数据集的遥感图像数量多，是其他三个数据集的图片数量的10倍，类别也比其他三个数据集的类别多。NWPU数据集同类别的视觉差异比其他三个数据集的大，而且一些类别之间区分度较小，例如在池塘类中的两幅图像，两者之间的视觉差异性较大，有些与农田类的图像有较大视觉相似性。而其他三个数据集中，同类别的视觉差异较小，不同类别图像区分度较好。
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user: 5. 结论 本文引入双重自注意力模块，将空间和通道上的长距离上下文信息编码为局部特征，从而增强特征的表达能力。本文在3个典型的数据集上做了实验。实验表明，双重自注意力模块对遥感图像检索性能的提升有显著的作用。 尽管我们提出的方法有更好的性能，但是仍然存在一些不能忽略的缺点。例如，我们的双重自注意力模块只能连接到CNN的卷积层。但是，全连接层和卷积层也可以用作特征表示。在某些条件下，某些CNN的全连接层比卷积层可以获得更好的检索性能。因此，如何克服使用双重自注意力模块的局限性是我们未来的重点之一。
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user: 摘要 从古至今，印章一直在具有法律效应的文件中具有重要作用，因此印章的识别在文件的识别中占有重要地位。印章图像因为具有特征丰富和字符紧凑的特点，直接识别会影响其准确率。本文提出了先识别印章中文字，通过文字标签判别印章的方法，本文提出的方法识别率较高。
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user: 1. 引言 近年来，文件票据的使用场景已越来越广泛，并且随着图像技术和深度学习技术的发展与研究，印章识别技术已经被各国学者研究，研究方法整体分为3个方向：基于配准的识别、无需配准的识别和基于深度学习的识别。 基于配准的识别算法中，需要先配准印章再进行识别。Fan等人 [ 1 ] [ 2 ] 将印章配准后，采用动态等级(Attributed Stroke Graph， ASG)算法 [ 3 ] 进行笔画的识别。项阳 [ 4 ] 提出了一种改进的人工蜂群算法(Artificial Bee Colony， ABC) [ 5 ]。Ueda和Matsuo [ 6 ] 将印章的局部和全局特征组合到一起，利用策略法进行判别印章真伪。无需配准的印章识别方法，直接利用印章进行识别。国内外也有大量学者进行了研究。Chao Ren等人 [ 7 ] 针对非方章进行了研究，定位印章提取文字，对文字进行矫正，并放入文字识别系统(Optical Character Recognition， OCR) [ 8 ] 进行识别，通过文字通过率判别印章真伪。Haruki R [ 9 ] 等人利用三维图像识别二维印章印痕，降低了盖印条件对识别结果产生的影响。基于深度学习的识别方法中，大量研究者将卷积神经网络引入到印章识别技术中，取得了一定的成果。万水龙等人 [ 10 ] 提出了一种基于Krawtchouk- RBF的识别算法，通过提取印章图片的Krawtchouk矩 [ 11 ] 并放入径向基函数神经网络(Radial Basis Function， RBF) [ 12 ] 中，对印章进行分类识别，准确率可达90%。可以看出，印章识别发展历史久远，说明了印鉴识别的重要性，因此本文的研究课题具有重要意义。
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user: 2. 保留有效字符区域 印章中的非有效字符区域包含印章中的外圈轮廓和印章中间标志。由于这些非字符区域不会影响印章的识别，一般加印章也不会对该位置进行更改，因此本文对印章仅保留有效的字符区域。 2.1. 最小外接矩形 在原始图像中，图像大小大于图像中印章大小，即使进行归一化处理后，图像中的印章大小也未统一。因此，本文通过提取印章的最小外接矩形，使得图像大小即为印章大小，然后通过归一化，使得印章大小统一。 图形的最小外接矩形换句话说就是图形的凸包(Convex Hull)。凸包的定义为：在一个实数向量空间V中，对于给定集合X，包含X中所有凸集的交集S称为X的凸包 [ 13 ]。凸包可以通过Graham扫描法进行寻找，Graham扫描法的操作方法如下： 根据每个点坐标，将纵坐标最小的点放置在坐标圆点处，将其他坐标也平移到坐标中，平移过程中保证所有坐标的相对位置不变性，如图1所示。然后从第一个点依次放入栈中，根据每个点与上一点的相对位置进行判断，当前点位于上一点右侧时，不放入栈中；最终栈内的点即为凸包的边缘点，根据其最小面积，将其变为规整的矩形。 2.2. 除边框 将原始印章图像进行1.1节中最小外接矩形提取后，印章边框就在印章的边缘，根据印章边框与印章字符之间具有间隙的特点，进行搜索寻找边框。假设印章大小为 M ∗ M ，那么印章半径R的大小即为M，除边框算法的具体流程如下。 图1. 凸包图 1) 从图像边缘向中心进行搜索，搜索距离为1，在每次搜索时保存搜索半径大小，记为R 1 。 2) 搜索角度为0.01，遍历R 1 下一周范围内的像素点，并记录其坐标。 { x = x 0 + R 1 ∗ cos ( t h e ) y = y 0 + R 1 ∗ sin ( t h e ) 上式中，x和y分别为每次搜索到的坐标值，x 0 和y 0 为中心点坐标值，the为该搜索点相对于中心点的角度值。 3) 判断每次搜索得到的像素点是否有效，换句话说，判断搜索得到的点是目标点还是背景像素点，若为目标像素点则是有效点。 4) 当R 1 每变化一次，就对R 1 下的有效像素点的个数进行统计，计算公式如下： { s s ( R 1 ) = 0 s s ( R 1 ) = s s ( R 1 ) + I ( x ， y ) 其中，I为原始的印章图像，若 I ( x ， y ) 为印章边框像素点，则 I ( x ， y ) 值为1，否则为值0。 s s ( R 1 ) 表示统计得到的像素点个数。 5) 对 s s ( R 1 ) 值进行判断，若大于阈值T，继续减小搜索半径，向中心搜索；若小于阈值T，此时认为一周的像素点总数不足以构成边框，结束搜索，得到边框内边界到圆点的半径值R n 。本文根据多次实验，将阈值设为5，得到了较好的实验效果。 6) 遍历整幅图像，计算图像中每个像素点到圆点的半径值d。 d = ( x − x 0 ) 2 + ( y − y 0 ) 2 当d小于R n 时，像素值不变；当d大于R n 时，像素值设为背景像素值。 { I I ( x ， y ) = I ( x ， y )                         d ≤ R n I I ( x ， y ) = 0                                                                       d > R n 其中，I为原始的印章图像，II为除边框后的结果图。 2.3. 除中间标志 印章中心标志一般与印章识别无关，因此本文也对其进行了去除操作。去除印章中间标志的方法与1.2节中去除边框的方法一致，仅仅是反向搜索。根据中间标志与字符之间的空隙，从图像中心进行搜索，当一圈有效像素点个数不足5时，停止搜索，将搜索半径内的目标像素置为背景像素。
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user: 3. 分水岭算法的基本原理 分水岭算法是一种基于地理形态学分割方法 [ 14 ]。其基本思想是将二维图像的灰度值映射成三维地理海拔高度值，灰度值大的点对应地势高的山峰，灰度值小的点对应地势低的盆地，图像中灰度极小值对应着盆地，因此，随着图像中灰度值大小的变化，可以映射为高低不同的地貌 [ 15 ]。如图2，当向积水盆地中进入液体，随着液体的逐渐进入，在两个积水盆相连处会形成分水岭。 图2. 分水岭算法示意图 分水岭算法的数学描述：设图像 I ( x ， y ) 的梯度图像为 g ( x ， y ) ，梯度图像中像素点灰度值小于阈值n的点坐标集合为： T [ n ] = { ( s ， t ) | g ( s ， t ) < n } 符号min和max表示 g ( x ， y ) 中灰度最大值和灰度最小值，随着阈值n从min+1到max+1不断地增大，在n增大过程中，灰度值小于n的像素点集合 C n ( M i ) 表示为： C n ( M i ) = C ( M i ) ∩ T [ n ] 其中， C ( M i ) 是区域极小值点 M i 所在积水盆中坐标点的集合。 当阈值为n时，所有积水盆地中被淹没部分的并集 C [ n ] 为： C [ n ] = ∪ i = 1 R C n ( M i ) 在n增加过程中，集合 C n ( M i ) 和 T [ n ] 中的元素个数都在不断增大，并与n保持同步增长。其中 C [ n − 1 ] 是 C [ n ] 的一个子集， C [ n ] 是 T [ n ] 的子集，因此， C [ n − 1 ] 、 C [ n ] 和 T [ n ] 的关系如下： C [ n − 1 ] ⊆ C [ n ] ⊆ T [ n ] 从上式可以得出 C [ n − 1 ] 为 T [ n ] 的一个子集。 寻找分水线时，先进行初始化，令 C [ min + 1 ] = T [ min + 1 ] ，将阈值n不断增大，每次增加都需要进行情况判断，令 T [ n ] 中连通区域的集合为Q，对于每个连通分量 q ∈ Q [ n ] 有三种情况： 1) q ∩ C [ n − 1 ] 为空集合。 2) q ∩ C [ n − 1 ] 包含了 C [ n − 1 ] 中的一个连通分量。 3) q ∩ C [ n − 1 ] 包含了 C [ n − 1 ] 中至少一个连通分量。 当且仅当情况(3)中可以获取到分水岭的分割线。