DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 对象和方法 2.1. 对象 选取2017年10月至2019年10月在青岛市妇女儿童医院内分泌代谢科诊断为矮身材的男童20例，即身高低于同种族、同年龄健康男童第3百分位数或平均身高减2个标准差且BA ≥ 13岁，其中包括2例生长激素缺乏症、18例特发性矮身材。其中骨龄落后于实际年龄的为10例，骨龄与实际年龄相当的为6例，骨龄超过实际年龄的为4例。排除标准：1) 颅内及肾上腺肿瘤或其它原因所致器质性病变；2) 严重急慢性肝肾疾病者；3) 糖耐量异常或糖尿病患者；4) 乙肝HBsAg或HBeAg阳性；5) 不匀称性矮身材；6) 有明确染色体及基因异常。 2.2. 治疗方法 对符合研究标准的患儿同时应用rhGH 和来曲唑治疗，rhGH (赛增，国药准字S20050025) 0.15 IU/kg∙d，睡前皮下注射，来曲唑(江苏恒瑞，国药准字H19991001) 2.5 mg/d口服。治疗过程中每3个月监测身高、体重、性发育分期、性激素、血糖、甲状腺功能、肝肾功能、胰岛素样生长因子-1 (insuline-like growth factor 1， IGF-1)，每6个月监测骨龄。观察治疗前，治疗后6个月、12个月疗程结束身高、生长速率(growth velocity， GV)、骨龄(bone age， BA)、预测成年身高(predicted adult height， PAH)、体重指数(body mass index， BMI)、睾酮(testosterone， T)、IGF-1的变化及副作用。 2.3. 评价方法 BA采用中华05法 [ 3 ]，由同一专业人员评定。 PAH = 当前身高/当前骨龄身高占成年身高百分数。(成年身高预测根据中华05法骨龄与所占成年身高的百分数关系 [ 4 ])。 BMI = 体重(kg)/身高(m) 2 ，同一患儿的身高、体重均在同一时间测量。 2.4. 统计方法 采用SPSS23.0软件进行统计学分析，符合正态分布的计量数据采用均值±标准差表示。治疗前后比较采用自身配对t检验，P < 0.05为差异有统计学意义。
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user: 3. 结果 3.1. 治疗前后BA/CA、GV及PAH的变化 大骨龄矮身材男童应用AI联合rhGH治疗后骨龄与实际年龄的比值是降低的，生长速率与治疗前比较明显升高，PAH与治疗前比较明显改善，差异具有统计学意义(P < 0.01)，结果见表1。 Table 1 Comparison of BA/CA， GV and PAH before and after treatment with letrozole combined with recombinant human growth hormone in short stature boys with larger bone ag 项目 例数(人) BA(岁) BA/CA GV (cm/年) PAH (cm) 治疗前 20 13.30 ± 0.44 1.01 ± 0.09 5.66 ± 0.90 161.61 ± 4.23 治疗6月后 19 13.70 ± 0.45 * 0.99 ± 0.10 * 9.15 ± 3.12 * 163.38 ± 4.65 * 治疗12月后 16 13.88 ± 0.48 * 0.99 ± 0.09 * 8.70 ± 1.80 * 165.09 ± 3.51 * 表1. 大骨龄矮身材儿童应用来曲唑联合基因重组人生长激素治疗前后BA/CA、GV及PAH的比较 注： * 为与治疗前相比P < 0.01。 3.2. 治疗前后T、BMI及IGF-1水平的变化 大骨龄矮身材男童应用AI联合rhGH治疗后血清睾酮及胰岛素样生长因子-1水平较治疗前明显升高，差异具有统计学意义(P < 0.01)，BMI与治疗前比较无明显变化(P > 0.05)，结果见表2。 3.3. 不良反应 20例大骨龄矮身材男童在应用AI联合rhGH治疗过程中出现的不良反应包括：高雄激素血症(面部痤疮、情绪易激动、体毛增多、四肢肌肉健壮) 5例，下肢疼痛1例，甲状腺功能减退1例。其中3例患儿同时出现面部痤疮增多、情绪易激动、体毛增多、四肢肌肉健壮现象，与家长充分沟通后，停用来曲唑，停药1月后症状缓解。其中2例家长诉患儿出现单纯出现面部痤疮增多现象，对症处理后症状缓解，继续AI联合rhGH治疗。其中1例AI联合rhGH治疗4月后出现双下肢疼痛，多次测血清25羟基维生素D水平偏低，双下肢X线检查未见明显骨质疏松，补充钙剂及维生素D治疗1月后效果欠佳，停用来曲唑治疗2周后症状好转。其中1例出现甲状腺功能减退症状，口服左甲状腺素钠片(优甲乐)后甲状腺功能很快恢复。 Table 2 Comparison of T， BMI and IGF-1 levels before and after treatment with letrozole combined with recombinant human growth hormone in short stature boys with larger bone ag 项目 例数(人) T (nmol/L) BMI (kg/m 2 ) IGF-1 (ug/L) 治疗前 20 8.35 ± 6.21 21.21 ± 3.51 164.93 ± 56.39 治疗6月后 19 31.83 ± 11.16 * 21.40 ± 3.30 # 306.56 ± 53.34 * 治疗12月后 16 32.57 ± 9.80 * 21.45 ± 3.80 # 331.22 ± 65.47 * 表2. 大骨龄矮身材儿童应用来曲唑联合基因重组人生长激素治疗前后T、BMI及IGF-1水平的比较 注： * 为与治疗前相比P < 0.01，#为与治疗前相比P > 0.05。
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user: 4. 讨论 大骨龄矮身材儿童常见于两种情况，一种为就诊时机较晚，就诊时骨龄已≥13岁，包括骨龄与实际年龄相当或落后于实际年龄的情况；另一种为骨龄超过实际年龄，该部分患儿常与青春期进展较快有关。研究表明 [ 5 ] [ 6 ]，性激素对促生长的作用是双向的，一方面雌雄激素与生长激素、甲状腺激素、皮质醇等其他激素相协同，促进骨骺软骨细胞增殖，另一方面雌激素也会加速耗竭软骨细胞的增殖能力，使骨龄老化，骨骺闭合。目前，临床上大骨龄矮身材儿童的治疗原则为最大限度的延缓骨龄进展、增加生长速度，常见治疗方法为：单用rhGH、单用AI、rhGH联合GnRHa、rhGH联合AI [ 7 ]，但每种方法都有其适用的人群，也都有其利和弊，权衡利弊，获取治疗方案的最优化是我们需要关注的。 来曲唑为第三代芳香化酶抑制剂，作用机制为抑制或灭活芳香化酶，抑制雄激素向雌激素转化，从而降低体内雌激素水平，在临床主要用于治疗乳腺癌、子宫内膜异位症及其他雌激素相关肿瘤已有20余年历史 [ 8 ]。近年来研究发现，雌激素对骨生长板生长调控起关键作用，若无雌激素的作用，骨骺将持续开放 [ 9 ] [ 10 ]。基于这一特点，2000年后AI逐渐用于治疗青春期特发性矮身材、生长激素缺乏症、家族性男性性早熟、青春期男性乳房发育等疾病 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]。GnRHa用于治疗大骨龄矮身材儿童时可延缓骨龄进展，但同时也会抑制性发育，对正常青春期的儿童可能会产生心理影响。有研究表明 [ 7 ] [ 14 ]，应用来曲唑治疗大骨龄矮身材男童时，一方面通过阻止雄激素向雌激素转化，延缓骨骺闭合；另一方面形成高睾酮水平直接作用于生长板，具有促线性生长效应，而且不会抑制正常男性化，不会造成患儿心理上的负面影响。Monika Bullinger等 [ 15 ] 对特发性矮身材男性青少年生活质量调查的研究，结果显示生长激素及芳香化酶抑制剂均表现出了对生活质量的积极的影响。 2005年Hero等 [ 16 ] 进行一项随机，双盲、设安慰剂的对照研究，对象是9.0~14.5岁，BA < 14岁，诊断为特发性矮身材的男童，随访治疗2年，来曲唑治疗组平均预测成年身高为172.8 cm，较治疗前增加5.9 cm，安慰剂组为166.9 cm，明显低于来曲唑治疗组，两组进入青春期的比例无差异。Mauras等 [ 17 ] 于2008年对处于青春期的52例GHD男童进行了一项多中心、随机、对照临床研究，随访治疗36个月，AI组BA进展明显落后于安慰剂组，AI组PAH增加了(6.7 ± 1.4) cm，而安慰剂组仅增加了1.0 cm，AI组的儿童均有正常的性发育水平，与安慰剂组无明显差异。张先来 [ 18 ] 2017年以56例大骨龄矮身材儿童作为观察对象，随机将56例儿童分为单一组(28例，应用基因重组人生长激素治疗)、联合组(28例，应用基因重组人生长激素联合来曲唑治疗)，随访治疗3年，联合组治疗后GV、PAH、HtSDSBA相比单一组明显更高，P < 0.05，而联合组治疗后BA相比单一组明显更低，P < 0.05，提示基因重组人生长激素联合来曲唑治疗大骨龄矮身材儿童的疗效更佳。2019年王晓宁、崔蕴璞、张莹等人 [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ] 分别对36例特发性矮身材、16例骨龄 ≥ 14岁青春期特发性矮身材男童及55例青春期矮身材男童进行AI联合rhGH治疗，期间随访时间最长的达2年，随访时间最短的为6个月，结果均显示，芳香化酶抑制剂联合rhGH治疗特发性矮小症效果明显，可有效改善患儿的身高和生长速度，且安全性良好，不影响正常性发育。本研究随访观察了20例AI联合rhGH治疗的大骨龄矮身材男童为期1年的治疗效果，结果表明，治疗后BA/CA明显低于治疗前，治疗后IGF-1、GV明显高于治疗前，治疗后PAH较治疗前明显改善，差异有统计学意义(P < 0.01)。本研究AI联合rhGH治疗的大骨龄矮身材男童的治疗效果即延缓骨龄进展及改善预测成年身高的结果与文献报道一致。 有研究表明 [ 22 ] [ 23 ] [ 24 ]，AI安全性良好，不增加脂肪生成、尿钙丢失程度低，不会影响儿童的骨密度及骨生长，不会增加椎体变形发生率，对低密度脂蛋白、三酰甘油和胰岛素抵抗指数等无显著影响，不会影响男童的生殖能力，可引起雄激素升高，伴有痤疮、勃起等不良反应，停药后可恢复。本研究随访观察中发现，治疗后睾酮水平较治疗前明显升高(P < 0.01)；治疗前患儿BMI较治疗后无显著变化(P > 0.05)。20例大骨龄矮身材男童其中5例患儿出现高雄激素引起的面部痤疮增多、情绪易激动、体毛增多、四肢肌肉健壮现象；其中1例治疗4月后出现双下肢疼痛，多次测血清25羟基维生素D水平偏低，双下肢X线检查未见明显骨质疏松，补充钙剂及维生素D治疗后效果欠佳，停用来曲唑治疗后症状好转；其中1例出现甲状腺功能减退症状，口服左甲状腺素钠片后甲状腺功能很快恢复。结果表明，20例大骨龄矮身材男童AI联合rhGH治疗1年均有正常男性化过程，且雄激素升高所致不良反应耐受性良好，其中1例出现双下肢疼痛原因不明，也提示我们长期应用来曲唑的安全性还需要进一步观察研究。 综上，20例大骨龄矮身材儿童在AI联合rhGH治疗过程中安全性及耐受性良好，并可延缓骨龄进展，改善预测成年身高，为AI联合rhGH应用于大骨龄矮身材儿童的治疗提供临床依据。但本研究样本量小，未设立对照组，其应用的效果及不良反应还需更大样本量随机对照研究及长期随访观察。
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user: 伦理申明 本研究已经过青岛市妇女儿童医院医学伦理委员会批准。
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user: 摘 要 目的：探讨1型糖尿病(Type 1 Diabetes Mellitus， T1DM)儿童应用胰岛素泵(Continuous Subcutaneous Insulin Infusion， CSII)治疗的临床效果，分析院外CSII治疗过程中存在的问题，为CSII长期治疗的随访管理提供指导依据。方法：2019年1月至2019年6月对长期在青岛妇女儿童医院内分泌科门诊随访的使用美敦力722 CSII治疗6个月以上、年龄18岁以下且长期居住于青岛地区的40例T1DM儿童进行问卷调查，了解患儿糖化血红蛋白(Glycosylated Hemoglobin A1c， HbA1c)水平及治疗过程中出现的问题。结果：T1DM儿童经CSII治疗后HbA1c为(7.12 ± 1.11)%，较CSII治疗前HbA1c (9.58 ± 2.08)%显著下降，差异有统计学意义(t = 7.315， P < 0.05)。在治疗过程中，患儿出现皮肤并发症，有低血糖及酮症酸中毒发生。结论：T1DM儿童院外要达到最佳血糖控制效果，取得较为满意的临床疗效，不能单纯依靠CSII，科学、规范化的管理是极其重要的。 关键词 :儿童，1型糖尿病，胰岛素泵，长期治疗 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 儿童青少年1型糖尿病(Type 1 Diabetes Mellitus， T1DM)是由于体内产生胰岛素的胰岛β细胞受到破坏，体内自身胰岛素绝对缺乏，必须终身使用胰岛素治疗，又称为胰岛素依赖性糖尿病，目前是严重影响儿童健康的慢性疾病。胰岛素泵(Continuous Subcutaneous Insulin Infusion， CSII)是目前最符合生理模式的胰岛素治疗 [ 1 ]，在临床上应用越来越广泛 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。国内外多项研究均表明CSII能更好的控制血糖，减少血糖波动，有效降低糖化血红蛋白(Glycosylated Hemoglobin A1c， HbA1c)，降低严重低血糖和酮症酸中毒的发生风险 [ 5 ] [ 6 ]。与院内短期CSII治疗不同，院外患者难以得到专业人员的及时指导，部分患者未能达到预期的治疗效果。因此，本研究对青岛地区院外使用CSII治疗的患儿进行长期随访，评价CSII的治疗效果，探讨CSII治疗过程中的问题，提高患儿治疗满意度。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 一般资料 本研究的调查对象是40例T1DM患儿(均符合T1DM诊断标准 [ 7 ] [ 8 ])。患儿均长期居住于青岛地区、年龄在1~18岁、使用美敦力722CSII治疗6个月以上且长期在青岛市妇女儿童医院内分泌科门诊随诊。其中男21例，女19例；平均年龄11.2 ± 3.9岁；平均病程4.1 ± 2.9年；平均带泵时程2.7 ± 2.1年。 2.2. 调查方法 2019年1月至2019年6月对长期在青岛市妇女儿童医院内分泌科门诊随访的T1DM儿童进行问卷调查，问卷前充分对患儿及家长讲解调查的意义及注意事项，取得患儿及家长的知情同意。本研究获得医院伦理委员会批准(批件号QFELL-KY-2019-59)。调查问卷包括患儿的一般情况(性别、年龄、体重、病程、带泵时程等)及治疗相关资料(HbA1c控制水平、低血糖及酮症酸中毒发生频率、有无出现皮肤并发症及常注射部位等)。 2.3. 统计学分析 采用SPSS 21.0统计学软件进行数据录入及统计学分析。计量资料以 X ¯ ± S 表示，对治疗前后HbA1c比较采用配对样本t检验；计数资料以例数(构成比) [n (%)]表示。P < 0.05为差异有统计学意义。
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user: 3. 结果 3.1. 青岛地区T1DM儿童CSII治疗效果 使用CSII治疗前HbA1c为(9.58 ± 2.08)%，根据2014年美国糖尿病学会(American Diabetes Association， ADA)推荐 [ 9 ]，对年龄 < 18岁的T1DM患儿HbA1c控制目标为<7.5%，则其达标率为12.5%，其中HbA1c > 9.0%的比例高达50.0%。CSII治疗后HbA1c为(7.12 ± 1.11)%，总体控制水平良好，其达标率为62.5%，其中HbA1c > 9.0%的比例仅占2.5%，较CSII治疗前显著下降，对T1DM儿童使用CSII治疗前后的HbA1c进行比较，差异有统计学有意义(t = 7.315， P < 0.05)。详见图1、图2。 图1. T1DM患儿使用CSII治疗前的HbA1c情况 图2. T1DM患儿使用CSII治疗随访后的HbA1c情况 3.2. 青岛地区T1DM儿童接受CSII治疗的原因 40例患儿中27例(67.5%)患儿选择CSII治疗的原因是使血糖控制更稳定，9例(22.5%)患儿选择治疗原因是为了减少注射次数，4例(10.0%)患儿选择治疗原因是为了饮食更加自由，见图3。在CSII治疗过程中，其中有6例(15.0%)患儿对其产生过排斥，原因为活动不便、恐惧针头长期植入、影响社交，但仍选择继续治疗。 图3. 青岛地区T1DM儿童接受CSII治疗原因 3.3. 青岛地区T1DM儿童CSII治疗过程中存在的问题 在治疗过程中，有24例(60.0%)患儿出现皮肤并发症，其中17例(42.5%)出现硬结、疤痕，3例(7.5%)为皮肤过敏(发红、皮疹、瘙痒)，4例(10.0%)为皮肤过敏合并硬结。30例(75.0%)患儿选择腹部为注射部位，10例(25.0%)选择注射部位为患儿臀部、上臂外侧。40例中有6例患儿出现过低血糖，其中2例每个月出现1~2次低血糖，4例每年出现7~9次。有2例处于青春发育期的患儿发生过酮症酸中毒。
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user: 4. 讨论 由于T1DM儿童需终身依赖外源性胰岛素进行降糖治疗，对于大多数家长来说难以接受这个事实，需要一定时间慢慢接受，加上患儿年龄小，认知能力及生活自理能力不足，不能独自对疾病进行治疗管理，很大程度上需要依赖家长，从而给家长带来沉重的精神负担和经济负担。 希腊一研究 [ 10 ] 对140例T1DM患者进行长期随访，研究表明使用CSII治疗后HbA1c由(8.67 ± 1.54)%下降至(6.85 ± 0.52)%。本研究结果显示，青岛地区T1DM儿童的HbA1c水平为(7.12 ± 1.11)%，总体控制水平良好，已接近国外水平，与2017年韩玉杰 [ 11 ] 青岛地区调查的68例T1DM儿童HbA1c水平(8.38 ± 1.55)%相比，血糖控制明显改善。 在CSII治疗过程中，有24例患儿出现皮肤并发症，主要表现为皮肤过敏(发红、皮疹、瘙痒)，考虑患儿皮肤柔软娇嫩，易对胶布、敷贴材料等产生过敏，因而对皮肤敏感患儿可使用脱敏胶布减少过敏发生的几率，少部分患儿表现为皮肤硬结及疤痕，分析原因可能为患儿有恐惧心理，注射过程不配合，家长操作技术掌握不熟练，不能掌握注射深度等。因此，要与患儿充分沟通，做好患儿的心理护理及健康宣教工作，减少注射时的恐惧感，取得患儿的配合，在应用CSII治疗前，要对家长进行正规严格的培训以提高操作水平，腹部、臀部及上臂外侧等多部位更换注射以减少皮下硬结。 研究中有2例患儿在使用CSII治疗后发生过酮症酸中毒，2例患儿均处于青春发育期，分析可能原因为：到了青春发育期，一方面性激素拮抗胰岛素导致血糖波动大，另一方面生长迅速，每日营养需要量大，饮食较前增多，学习压力大，餐后运动少，体重变化明显，心理压力大，出现逆反心理，情绪波动大，对自己患病常感到自卑，治疗依从性降低，使糖尿病管理更为困难。对于在青春期的患儿，我们要密切关注心理问题，及时进行疏导，减少患儿与众不同感，增强他们自我管理的信心。虽然CSII可以更方便的调节胰岛素用量，但本研究中仍有6例患儿在CSII治疗后有低血糖发生，这提醒患儿及家属使用CSII并不代表能高枕无忧，仍要按时血糖监测，坚持规律运动，合理调整饮食。 CSII治疗费用高，消耗医疗资源多，治疗失败意味着高额的花费没有带来满意的疗效，而且严重的低血糖和酮症酸中毒可危及生命。分析原因在于患者没有真正掌握CSII的使用方法，对CSII认识不足，因此糖尿病教育和管理是非常重要的，加强患儿和家长对疾病的认识，熟练使用CSII技巧，有问题及时与医生沟通，才能充分发挥CSII的作用。
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user: 摘 要 钾离子是维持和调节身体机能的重要矿物质，参与多种新陈代谢，与糖原和蛋白质合成有密切关系，能调节细胞内外液体的渗透压及酸碱平衡和影响神经肌肉组织的兴奋性。钾离子浓度异常，对细胞膜的功能影响很大，可引起神经、平滑肌、心肌等严重的功能障碍，与多种疾病相关。因此，钾离子的检测方法和高准确度倍受关注，需要开发快速、可靠、定量分析钾离子的方法对于医学诊断是重要的。 关键词 :检测，钾离子，传感器 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 钾离子在人体内最重要的元素之一，对身体功能(如维持细胞外渗透压、酶的活化、胶原蛋白或弹性蛋白的形成、血压调节和pH平衡)至关重要。正常成年人血清钾离子在3.5~5.5 mM之间，正常尿钾在10~100 mM/24 h的范围内。钾水平的轻微变化可以影响健康，钾离子浓度变化导致肾脏功能、神经肌肉、心脏疾病、癌症等疾病。因此，快速的、可靠的、定量的测定钾离子的含量对于医学诊断是重要的。目前，钾离子的检测主要使用电化学方法、荧光法、原子吸收/发射光谱法、比色法、离子色谱等，本文将近几年来检测钾离子的方法进行阐述。
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user: 2. 修饰脱氧核糖核酸(DNA)类–荧光生物传感器 2016年Shan Zhang等 [ 1 ] 利用双标记凝血酶寡核苷酸适配体的衍生物来检测血清中的钾离子。在凝血酶寡核苷酸与钾离子形成G-四联体之后，通过两端的荧光基团实现荧光共振能量转移(FRET)来检测钾离子。如图1所示(图片来源：Specific detection of potassium ion in serum by a modified G-quadruplex method)。 图1. 钾离子检测且G-四链体诱导FRET示意图。(a) 在钾离子形成的存在下，双标记TBA寡核苷酸衍生物的G-四链体形成，FAM和TAMRA之间发生FRET；(b) 用EDTA作为螯合剂消除钙离子和镁离子的干扰，从而实现灵敏且选择性检测钾离子 考虑到钙离子、镁离子也会与凝血酶寡核苷酸结合形成G-四联体，用EDTA作为螯合剂避免了生理浓度下钙离子和镁离子的干扰。同时，Shan Zhang等在不同pH和温度下进行了测试，测试结果表明pH基本不会对结果产生干扰，不过值得注意的是FRET的效率会随着温度的升高而降低，不过在人体体温36.5℃~37.5℃区间影响不大。
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user: 3. 免标记–脱氧核糖核酸(DNA)类–荧光生物传感器 2015年Zhengbo Chen等 [ 2 ] 报道了一种基于双链DNA (dsDNA)构象变化和PicoGreen染料(一种不对称的菁染料)荧光性质的敏感、选择性和几乎通用的无标记荧光适体方法。该传感系统采用非对称菁染料PicoGreen、ssDNA适体及其互补单链DNA (ssDNA)。在没有互补链的情况下，PicoGreen不能诱导荧光，将互补链添加到混合物中，PicoGreen插入ssDNA双链并导致荧光强度显著增加，荧光强度与浓度成正比。如图2所示(图片来源：Superior fluorescent probe for detection of potassium ion)。这种方法的检测限为2.37 pM，并具有成本低、灵敏度高、特异性强、商品化程度高等优点。 图2. 基于适配体和PicoGreen染料的无标记荧光方案的示意图 2015年Shujun Zhen等 [ 3 ] 使用氧化石墨烯，ssDNA和荧光团吖啶橙(AO)免标记的方法进行钾离子检测。当溶液中没有钾离子情况下，ssDNA和AO通过π-π堆积 [ 4 ] [ 5 ] 的作用力吸附在GO的表面上，AO的旋转是与整个结构耦合的，AO荧光得到增强；当溶液中有钾离子时，ssDNA与钾离子形成G-四联体，AO可以与G-四联体可以稳定结合，并且由于核苷酸碱基与氧化石墨烯结构之间的π-π堆积减少，会远离氧化石墨烯表面 [ 6 ] [ 7 ]，由于AO与G-四联体的复合物尺寸相对较小，AO的荧光显著下降。如图3所示(图片来源：Graphene oxide amplified fluorescence anisotropy for label-free detection of potassium ion)。这种方法可以在10 μM~2 mM范围内进行测试。 2016年Jingjing Dong等 [ 8 ] 利用3，4，5-三甲氧基苯乙二醛(TMPG，是一种特殊的化学荧光试剂)和ssDNA进行钾离子的测试。在水溶液中TMPG可以与鸟嘌呤立即发生反应 [ 9 ]，富含鸟嘌呤的ssDNA可以与TMPG反应产生很强的荧光 [ 4 ]，但是当ssDNA折叠形成G-四联体后，荧光会显著降低。如图4所示(图片来源：Rapid and sensitive detection of potassium ion based on K(+)-induced G-quadruplex and guanine chemiluminescence)。这种方法可以检测尿液中的钾离子，并且检测过程可以在5分钟内完成，检测限为9 μM。 图3. GO放大荧光各向异性的概念和原理用于无标记检测K + 的示意图 图4. K + 检测示意图。TMPG 3，4，5-三甲氧基苯乙二醛 2016年Le Yang等 [ 5 ] 首次使用一种基于G-四联体的检测方法，能够直接通过荧光方法检验血液中的钾离子。为避免受到背景吸收和血液自身荧光的干扰，使用两个光子激发的配体EBMVC-B[(乙基-4-[3，6-双(1-甲基-4-乙烯基吡啶碘)-9氢-咔唑-9-基]丁酸乙酯]作为荧光报告分子。钾离子可以诱导G-四联体的形成，并与EBMVC-B进行结合。如图5所示(图片来源：Direct Fluorescent Detection of Blood Potassium by Ion-Selective Formation of Intermolecular G-Quadruplex and Ligand Binding)。这种方法线性响应范围为0.5~10 mM，血液中钾离子浓度范围匹配。 图5. 基于分子间G-四联体和双光子配体结合K + 的高选择性检测血钾的示意图
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user: 4. 碳点–荧光生物传感器 2015年Lingyang Zhang等 [ 6 ] 利用碳点作为荧光探针来检测血清中钾离子。独特的碳点可用作荧光探针，无需任何预处理即可灵敏地检测人血清中的生理钾水平。 利用碳点表面的−OH和COO−可能形成氢键，从而形成一种环状结构，这种结构类似于冠醚，对金属离子具有敏感和选择性结合特性 [ 7 ] [ 10 ]，在钾离子与空腔结合后，钾离子和氧供体原子的孤对电子之间的强相互作用可以产生更稳定的结构，由此导致碳点的荧光猝灭。如图6所示(图片来源：Carbon dots as a fluorescent probe for label-free detection of physiological potassium level in human serum and red blood cells)。此方法检测限为1.0 × 10 −12 M。其结果与目前临床诊断中使用的离子选择性电极法获得的结果基本一致，具有需样量少、成本低廉、精度良好、易于检测等优点，但也存在荧光强度随着pH值的增加而降低，碳点的随着激发波长的改变其产生的荧光也会有所改变的缺点 [ 11 ]。 图6. 碳点作荧光探针检测血清中钾离子示意图 2016年Marta Jarczewska等 [ 12 ] 开发了DNA适配体作为识别层，用来检测钾离子的电化学传感器。通过Au-S键将硫醇化的适配体探针固定在金电极上，比较氧化还原指示剂亚甲基蓝(MB)，蒽醌-2-甲基磺酸钠(AQMS)和Na 4 Fe(CN) 6 的电流变化，使用方波伏安法(SWV)测定钾浓度。如图7所示(图片来源：Direct Fluorescent Detection of Blood Potassium by Ion-Selective Formation of Intermolecular G-Quadruplex and Ligand Binding)。研究表明，与钾离子结合的适配体序列中，当15-mer凝血酶适配体对钾的亲和力最高，适配体在10 −8 至10 −5 M范围内表现出线性响应，检测限为2.31 × 10 −9 M。 图7. 在钾离子存在下适体生物传感器的行为
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user: 5. 电化学阻抗谱传感器 2014年Peng Miao等 [ 13 ] 利用钾与特异性适配体结合和RecJ f 核酸外切酶来检测钾离子。在金电极上修饰具有茎环结构的DNA探针，钾离子可以特异性结合适配体并形成G-四链体结构，破坏了茎环结构。5’末端可以通过RecJ f 外切核酸酶进一步反应，释放钾离子，释放的钾离子可以与电极上的另一个DNA探针结合，在由钾离子引发的RecJ f 外切核酸酶切割循环后，电化学信号强度显着降低，可用于确定钾离子的浓度，检测限为50 nM。如图8所示(图片来源：An aptasensor for detection of potassium ions based on RecJ(f) exonuclease mediated signal amplification)。 图8. 用RecJ f 核酸外切酶介导使信号放大示意图 2019年H. X. Zhang等 [ 14 ] 研究结果表明，1-氮杂-18-冠-6(1-aza-18-crown-6)通过亲核加成反应成功地将氧化石墨烯(GO)功能化，形成了碳氮共价键。然后将冠GO复合材料作为电极改性材料，采用电化学阻抗谱(EIS)方法检测钾离子。在EIS测量中，1-aza-18-crown-6起着分子识别探针的作用，它捕获钾离子，石墨烯复合材料增加了结合钾离子的能力。随着钾离子浓度的增加，修饰电极表面的电荷转移电阻(Rct)逐渐减小。根据Rct的变化，可以间接测定钾离子浓度。这种超灵敏电化学传感器对钾离子的线性响应范围为10 −7 ~10 −13 M，检测限为10 −15 M。
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user: 6. 比色法 2018年Mahboube Naderi等 [ 15 ] 在适配体传感器中利用金纳米颗粒和阳离子染料去检测钾离子。利用反应后出现的不同颜色(橙色和绿色之间)来区分溶液中有无钾离子。众所周知传感器改变颜色是由金纳米颗粒溶液的离子强度所影响，金纳米颗粒的大小有离子电势有关，离子电势越大，聚集越多，随后颜色向蓝色范围移动。最初，吸附有适配体的金纳米颗粒加入染料后呈现橙色，这可能是由于混合颜色(红色的金纳米颗粒和黄色的染料，在420 nm和530 nm处可观察到紫外–可见峰)，加入钾离子后，与适配体之间的高亲和力导致适配体与金纳米颗粒表面解离，钾离子与适配体形成G-四链体结构，由于阳离子染料会引起的金纳米颗粒的聚集，添加染料后颜色从橙色变为绿色，这可能是蓝色(聚合的金纳米颗粒的颜色)和黄色的组合，紫外光谱通过530 nm的吸收峰降低和700 nm的吸收强度增强所致。如图9所示(图片来源：Naked-eye detection of potassium ions in a novel gold nanoparticle aggregation-based aptasensor)。这种传感器不需要将核酸固定到纳米颗粒上，也不需要添加过量的盐，并且在染料的作用下，不同浓度钾离子溶液的颜色变化会更加明显，此方法检测限为4.4 nM。 图9. 钾离子传感器示意图 2019年Jiaoyan Qiu等 [ 16 ] 通过冠醚改性金纳米粒子检测钾离子。其原理是冠醚可以通过Au-N键固定在金纳米粒子表面，钾离子与冠醚可以进行螯合作用，从而诱导了金纳米颗粒的聚集。金纳米颗粒溶液的颜色从酒红色变为灰色，并在620 nm附近出现一个特征吸收峰；也就是说，4-氨基苯并-18-冠-6(ABC)和钾离子之间形成2:1的稳定三明治复合结构，由于尺寸匹配，会诱导ABC修饰的金纳米颗粒的聚集。如图10所示(图片来源：Rapid colorimetric detection of potassium ions based on crown ether modified Au NPs sensor)。通过金纳米颗粒的聚集和表面等离振子共振(SPR)吸收峰的变化，用于钾离子的定性和定量分析，此方法肉眼检测限为40 μM，紫外可见光谱检测限为5.24 μM，并且仅需20分钟即可完成检测。通过进行尿液样品的测试后，与电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)检测的结果较为一致。 图10. ABC修饰的AuNPs比色检测钾离子机理 2019年Gang Shen等 [ 17 ] 利用手性菁染料/TBA配合物的组装和拆分，建立了一种高选择性、高灵敏度的直接检测钾和铅离子的方法。通过紫外–可见光谱测量，染料DMSB(3-乙基-2-[3-(3-乙基-3-苯并硒偶氮-2-亚立德)-2-甲基丙-1-烯基]苯并硒偶氮溴化物)可被凝血酶结合适体(TBA)G-四链结构激活。只有在K + 存在下形成的TBA-g4plex能强烈诱导DMSB的J-聚集信号。由于Pb 2+ 离子能以比K + 更高的效率结合和稳定TBA的G-四链，当Pb 2+ 存在时，DMSB的J-聚集信号急剧下降。结果表明，DMSB的组装和拆卸可分别对10 μM K + 和20 nm Pb 2+ 进行选择性检测，即使竞争性钠离子(Na + )高达145 mM。在0.5~5.0 mM和200~2000 nM范围内，J-集料强度与K + 和Pb 2+ 浓度呈线性相关。如图11所示(Direct detection of potassium and lead (II) ions based on assembly-disassembly of a chiral cyanine dye/TBA complex)。此外，本方法还测定了人血清样品中K + (∼3mm)和Pb 2+ (20nm以下)的浓度，与电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)一致。这项工作不仅为进一步开发基于G-四极体的复杂实际系统的aptasensor打开了一扇门，而且为临床离子检测提供了一个简单、通用的传感平台。 图11. K + 和Pb 2+ 离子检测示意图 本方法具有三个重要的特点：1) 在不受其它金属离子干扰的情况下，对K + 和Pb 2+ 具有良好的选择性。最重要和有趣的是，即使在145 mM Na + 存在下，10 μM K + 和20 nm Pb 2+ 也可以很容易地被检测到；2) 它简单，省去了DNA共价修饰的需要，大大降低了成本；3) 可用于人血清中K + 和Pb 2+ 的测定。这些重要的特性使这种新型的无创传感器在临床研究和诊断中具有广阔的应用前景。
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user: 7. 拉曼散射光谱 2016年Hongyang Su等 [ 18 ] 首次使用了在疏水表面使用拉曼散射的方法用于检测人血清中的生理钾离子。其原理是通过聚四氟乙烯的疏水表面，当一滴水溶液置于该表面上时，其溶质在溶剂蒸发过程中被浓缩，液滴将保持球形。利用钾离子和铵离子定性亚硝酸钴钠试剂，在酸性介质或中性条件下，可以进行钾离子和亚硝酸钴钠的反应： Co ( NO 2 ) 6 3 + + 3 K + = K 3 Co ( NO 2 ) 6 图12. 钴亚硝酸钾钠(A)和钴亚硝酸钠(B)的拉曼光谱 这种方法可以实现钾离子的定性检测，并且结合反应和拉曼散射光谱，可以实现钾离子的定量检测。检测时样品无需经过预处理。钾–亚硝酸钴钠的特征拉曼峰在827 cm −1 处，可以通过此特征峰来证明钾离子的存在，具有良好的重复性和重现性，检测线可以达到0.01 mM，可用于钾离子的定量、定性分析，并且整个检测过程仅需要2分钟就能完成。这是一种用少量样品进行快速检测含有大量钠离子的人血清中钾离子含量的方法。如图12所示(图片来源：Detection of physiological potassium ions level in human serum by Raman scattering spectroscopy)。
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user: 8. 展望 人们在检测钾离子方面已经得到实际进展，例如检测限、敏感度和选择性，但是检测钾离子的传感器的可重复利用、储存稳定性、便携性、小型化仍然是一个挑战。在实际工作中，样品的复杂环境必定会对其测定结果产生影响，随着研究的深入，必定会出现不需要复杂处理过程，准确度和灵敏度高的生物传感器，用于检测钾离子。相反，钾离子传感器也可用于DNA检测，利用荧光法、比色法等制成可以检测病毒核酸的试剂盒，用于快速检测病毒的存在。
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user: 摘 要 心电图(Electrocardiogram， ECG)被广泛应用于窦性心动过速、室性早搏和心房颤动等心律失常诊断中，进而在心脏疾病诊断分析方面展现巨大的临床应用价值。为提升计算机辅助诊断心电图的分类效果，本文提出一种基于LightGBM的心电信号分类算法。该算法从心电图中提取单心拍特征、心律波动性特征以及全波形特征建立混合特征集，并采用LightGBM实现正常心拍、心房颤动、其他心律不齐、噪声四个类别的分类。最终该算法的性能指标 F 1 n a o 在PhysioNet/CinC Challenge数据集上达到0.824，优于CART和CatBoost算法。同时为了加快心电图特征提取的速度，本文根据特征重要性筛选关键特征来减少分类所需的特征数量，在保持分类性能的同时将特征提取时间降为原来的17.8%。 关键词 :心电图，机器学习，信号处理，LightGBM Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 心电图是放置于皮肤上的电极所记录下人体心脏电生理活动的可视化结果，通过心电图展现的心率、S-T段、P波、QRS波群的形态及出现位置等特征能够诊断出窦性心动过速、窦性心律不齐、室性早搏和心房颤动等心律失常 [ 1 ]。在长期的临床应用中，医生们积累了大量的ECG诊断规则 [ 2 ]，但也正因为心电图分析中存在大量的规则和经验知识的积累，使得心电图分析技能的学习时间长，现有的心电图医生数量不足以应对海量的心电图，医生们需要计算机辅助诊断来提高诊断速度。 为此，各种基于医学经验知识的自动分类算法被提出。Tateno K和Glass L使用RR间期和RR间期变化速度对心房颤动进行分析诊断 [ 3 ]；宋莉、孟庆建等人利用小波变换与形态学运算相结合的波形检测算法提取5个时域特征、32个小波域特征和18个高阶统计量特征，然后使用支持向量机进行分类 [ 4 ]；Elhaj F A、Salim N等人在使用小波分析和QRS复合波群检测算法提取线性和非线性波形特征后，使用支持向量机和神经网络进行分类 [ 5 ]。除此之外，部分学者将特征提取的工作交给卷积神经网络来实现，并由其在完成特征提取后实现心电图分类。颜昊霖、安勇等人利用卷积神经网络在心拍R点前后75 ms的QRS波群上对心电图特征进行自动提取，从而减少医学先验知识需求，但是对于需要观察较长时间段心电信号的病种这些模型无法充分提取时间相关特征导致分类效果不好 [ 6 ]；Kiranyaz S、Ince T等人使用一维卷积神经网络对长时段心电信号进行特征提取并分类，但每个病人需单独训练一个模型，不适用于临床心电图诊断场景 [ 7 ]。 考虑到心电信号的特征种类较多并且无法预知哪些特征对于心电信号分类比较重要，本文提出基于LightGBM的心电信号分类算法，在包含314维的混合特征集中训练出分类模型，由模型根据信息增益自行选择利于分类的特征作为分类标准。另一方面，随着移动医疗的快速发展，便携设备实现心电信号实时分类的需求也随之出现，这要求心电信号分类算法具有较快的分类速度，为此本文根据特征重要性从314维混合特征中筛选出较关键的64维特征来减少特征提取耗费的时间，进而加快算法分类速度。
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user: 2. 算法框架 本文所提出的基于LightGBM的心电信号分类算法流程如图1所示。原始心电信号由于基线漂移、工频干扰、肌电干扰噪声的影响易出现失真不利于分类 [ 8 ] [ 9 ]，所以先使用3~45 Hz的带通滤波器对原始心电信号进行简单的去噪处理，去除大部分噪声影响；接着对去噪后的心电信号进行特征提取，得到总计314维的混合特征，包括单心拍特征、心律波动性特征以及全波形特征；以上特征作为基于LightGBM的分类器的输入，最终得到心电信号的类别标签：正常心拍、心房颤动、其他心律不齐以及噪声。 图1. 基于LightGBM的心电信号分类算法流程
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user: 3. 算法介绍 3.1. LightGBM算法 LightGBM是由微软提供的针对梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree， GBDT)的改进算法，具有内存使用低、训练速度快和准确率高等优点 [ 10 ]。LightGBM算法抛弃了传统GBDT算法按层生长(level-wise)的决策树生长策略，采用带有深度限制的按叶子生长(leaf-wise)策略。Leaf-wise策略分裂叶子节点的过程如图2所示，每次从当前所有叶子中找到分裂增益最大的一个叶子，然后分裂，如此循环。这样做可以在相同分裂次数情况下得到误差更低，性能更好的决策树，但是也容易长出深度较深的决策树因其过拟合，所以会增加一个决策树深度限制来防治过拟合的出现。 图2. Leaf-wise策略叶子节点分裂过程 此外，LightGBM相较于传统GBDT算法更加高效主要是因为采用直方图算法(Histogram Algorithm)和单边梯度采样算法(Grandient-based One-Side Sampling， GOSS)。直方图算法的思想是将连续浮点型的特征值用K个整数来离散化表示，并为样本集合的每一个特征用宽度为K的直方图来统计数据信息，最后直方图里的信息会被用来计算分裂增益从而选出增益最大的特征和分割点。特征直方图化的过程如图3所示，这样做可以使得LightGBM在计算分裂增益上的时间开销从O (样本数 × 特征数)减少到O (K × 特征数)，大幅提升算法训练效率。 图3. 特征直方图化 GOSS算法的改进在于仅使用部分训练样本来估算整个训练样本的分裂增益，从而提升LightGBM的训练速度。假设存在一个训练样本集 S = { x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n } ，特征维度为 。每次梯度迭代中，训练样本集 S 对模型输出的负向梯度记为 { g 1 ， g 2 ， ⋯ ， g n } 。GOSS算法会先对训练样本集 S 的梯度绝对值进行降序排列，然后选取前 a × 100 % 梯度绝对值较大的样本作为一个新的子集 A ；剩余的后 ( 1 − a ) × 100 % 梯度绝对值较小的样本集合记为 A c ，并从中随机采样 b × | A c | 个样本作为子集 B ；最后使用样本集合 A ∪ B 来计算信息增益估计值 V ˜ j ( d ) ，并根据该增益值来进行分割点的选择。 V ˜ j ( d ) 的定义如公式(1)所示： V ˜ j ( d ) = 1 n ( ( ∑ x i ∈ A l g i + 1 − a b ∑ x i ∈ B l g i ) 2 n l j ( d ) + ( ∑ x i ∈ A r g i + 1 − a b ∑ x i ∈ B r g i ) 2 n l j ( d ) ) (1) 公式(1)中， A l = { x i ∈ A : x i j ≤ d } ， A r = { x i ∈ A : x i j > d } ， B l = { x i ∈ B : x i j ≤ d } ， B r = { x i ∈ B : x i j > d } ，分别表示子集 A 中样本在第 j 个特征上特征值小于等于 d 的样本集合，大于 d 的样本集合以及子集 B 中样本在第 j 个特征上特征值小于等于 d 的样本集合，大于 的样本集合；而乘上系数 ( 1 − a ) / b 是为了让子集 B 的梯度和尽可能接近 A c 。GOSS算法的这种抽样方式不仅可以减少计算资源的消耗和提升训练速度，还可以在不损失过多训练精度的同时提高模型的泛化能力 [ 10 ] [ 11 ]。 3.2. 混合特征提取 建立一个区分度高的特征集对心电信号分类来说十分重要。本文对心电信号采用3~45 Hz的带通滤波器进行去噪后，提取出总计314维度的混合特征用于模型的训练和测试。314维的混合特征包括140维的单心拍特征、126维的心律波动性特征以及48维的全波形特征三种。 单心拍特征的提取是首先对一份心电信号进行心拍检测生成单心拍模板，然后通过计算单心拍模板和所有单心拍的相关系数来区分好、坏两类心拍(坏心拍主要是由病变或者噪声叠加引起)。单心拍特征分为两部分：一部分是好心拍的P、QRS、T波的能量、幅值、时间间期以及相关系数的最大值、最小值、方差，Fisher信息等时间序列指标；另一部分是坏心拍占比以及坏心拍和模板的相关系数的中值、方差等时间序列指标。 心律波动性特征的提取是先根据每份心电信号的R峰值点位置计算出RR间期；并由此计算出心率，RR间期变化速度以及RR间期变化加速度；最后对心率、RR间期、RR间期变化速度以及加速度统计最大值、最小值、方差、Hjorth参数、信息熵等时间序列指标，并将这些指标作为心律波动性特征。 全波形特征的提取是先对整段心电信号进行最大值、最小值、均值、中值、方差、峰态系数的计算，然后对心电信号进行连续小波变换并统计小波系数的信息熵，分形维数等时间序列指标，最后将这些指标作为全波形特征。
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user: 4. 性能试验 4.1. 实验数据集 本文所使用的心电图均来自2017 PhysioNet/CinC Challenge数据库，该数据库是AliveCor公司提供给PhysioNet举办的心脏病学计算竞赛的。数据库的心电图都是使用AliveCor设备采集的，主要用于心房颤动识别算法的训练和性能测试。数据库分为训练集和测试集两部分，测试集有3658份心电图信号，但是不对外公开；训练集有8528份心电信号，其中正常记录5154份，心房颤动771份，其他心律不齐2557份，噪声46份，数据分布信息如表1所示。 Table 1 The distribution information 2017 PhysioNet/CinC Challenge dataset training se 类别 数量 时长(s) 平均值 标准差 最大值 中位数 最小值 窦性心律 5154 31.9 10.0 61.0 30.0 9.0 心房颤动 771 31.6 12.5 60.0 30.0 10.0 其他心律 2557 34.1 11.8 60.9 30.0 9.1 噪声 46 27.1 9.0 60.0 30.0 10.2 总计 8528 32.5 10.9 61.0 30.0 9.0 表1. 2017 PhysioNet/CinC Challenge数据集训练集分布信息 4.2. 评价指标 本文主要使用F 1 度量作为主要性能指标，定义为基于召回率R和查准率P的调和平均： 1 F 1 = 1 2 ⋅ ( 1 P + 1 R ) (2) 对于试验中分类类别为四类的情况，定义正常类别 F 1 n 、心房颤动类别 F 1 a 、其他类别 F 1 o 、噪声类别 F 1 p 以及最终模型性能评估指标 F 1 n a o 计算公式如下， F 1 n a o 的计算方式与PhysioNet/CinC Challenge最终采用的方式相同，即不包含样本数噪声类别： F 1 n = 2 × N n ∑ N + ∑ n (3) F 1 a = 2 × A a ∑ A + ∑ a (4) F 1 o = 2 × O o ∑ O + ∑ o (5) F 1 p = 2 × P p ∑ P + ∑ p (6) F 1 n a o = F 1 n + F 1 a + F 1 o 3 (7) 其中 N n 表示模型正确分类的正常心电图， ∑ ​ N 表示所有标注为正常的心电图数量， ∑ ​ n 表示所有模型分类为正常的心电图数量，其他三类表示方式与此相同。 4.3. 算法分类精度实验 由于PhysioNet/CinC Challenge还未公开测试集，本文在训练集上进行5折交叉验证来评估算法性能。除了本文提到的LightGBM算法，还实现了基于CART和CatBoost算法的心电信号分类模型，并将三者进行对比，结果如表2所示。从表2中可以看出，基于LightGBM的心电信号分类模型的 F 1 n a o 是最高的，而且每一类的 F 1 分数也是最高的。基于CatBoost的心电信号分类模型在各类的分类性能上都略次于基于LightGBM的心电信号分类模型。以上两个模型的分类性能都明显高于基于CART的心电信号分类模型，这主要得益于梯度提升算法。梯度提升算法可以使模型在每一次迭代中都会构建一个新的学习器沿着梯度反方向降低损失，从而弥补当前模型的不足。综上所述，基于LightGBM的心电信号分类模型在314维的混合特征集上的表现最好。 Table 2 The comparison of model performance’s cross validation result 模型算法 F 1 n F 1 a F 1 o F 1 p F 1 n a o CART 0.831 0.701 0.614 0.433 0.715 CatBoost 0.893 0.822 0.727 0.5909 0.814 LightGBM 0.900 0.829 0.743 0.620 0.824 表2. 模型性能交叉验证结果对比 4.4. 算法分类速度提升实验 在本文所提出的算法中，主要的时间消耗在于特征提取上，所以要想提升算法的分类速度首要是降低特征提取的耗时，其最直接的方法是减少特征维数，这也是本文所要研究的内容。混合特征在基于LightGBM的心电信号分类算法中前六大特征及其重要性如图4所示，其重要性的衡量依据是特征在基于LightGBM的分类器中被用于叶子节点分裂的次数，图中数值代表各特征被使用次数和单个特征最大被使用次数的比值。从图4中可以看出，P波的相关特征占了三个，这说明P波相关特征在该模型的分类中起到很大的作用，这和传统医学常用P波作为诊断依据相符合。 图4. 混合特征的六大特征及其重要性 根据以上所述的特征重要性，本文从314维混合特征中筛选出被基于LightGBM的分类器使用次数最多的64维特征作为新的特征集用于重新训练基于LightGBM的分类器。特征筛选前后所训练出的基于LightGBM的分类器分类性能和特征提取耗时对比如表3所示，从表中可以看出特征筛选后所训练出的基于LightGBM的分类器分类性能和筛选前相差微小，特征提取耗时均值减少到0.439 s，约为筛选前平均耗时的17.8%，提速效果显著。 Table 3 The performance comparison before and after feature selectio 特征筛选前 特征筛选后 特征维数 314 64 5折交叉验证平均 F 1 n a o 0.824 0.820 特征提取耗时(s) 均值 2.465 0.439 方差 0.476 0.073 最大值 4.021 0.645 最小值 1.599 0.293 表3. 特征筛选前后性能对比
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user: 5. 结论 本文提出的基于LightGBM的心电信号分类算法在从PhysioNet/CinC Challenge数据库提取的314维混合特征集上 F 1 n a o 达到0.824，优于使用相同特征集的CART和CatBoost算法。考虑到314维混合特征存在冗余会影响心电信号分类算法的速度，本文根据特征重要性重新筛选出前64维关键特征作为分类依据，实验证明特征筛选后算法的分类性能基本不变，特征提取速度降为原先的17.8%，效果显著。
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user: 摘 要 使用美国环境预报中心和美国国家大气研究中心(NCEP/NCAR)提供的FNL资料以及中国气象局气象信息中心提供的全国自动站观测降水量资料、CMORPH卫星反演降水资料，对2016年7月18日至20日发生于华北地区的暴雨天气过程(16·7暴雨)进行了研究，结果表明：16·7暴雨过程主要是由于北上的西南低涡和西来的高原低涡在华北上空相互作用，使得华北地区存在一个深厚的华北冷涡；高低空急流的耦合对16·7暴雨的发生起了重要作用，强降水时段暴雨主要位于副热带高空急流出口区和低空急流出口区的叠加处，高空急流入口区右侧所形成的上升的次级环流和低空急流携带着充足的水汽卷入到华北区域冷涡的涡旋运动中，在华北上空所形成的低层暖湿、高层干冷的空气配置，非常有利于华北上空强对流的产生；来自南海和孟加拉湾以及副热带高压南部的三支水汽在华北的聚集，是导致华北7月20日00时的最大峰值降水的主要水汽条件，当到达华北的水汽由单一的副高西部的偏东气流供应时，华北的降水强度开始出现减弱。 关键词 :华北暴雨，华北冷涡，高低空急流 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 华北是中国东部夏季三大降雨区之一，华北暴雨具有发生次数少，降水强度大的降水特点，一年夏季降水主要由几场暴雨所决定 [ 1 ]。华北暴雨具有鲜明的年代际变化特点 [ 2 ]，自从上一世纪70年代华北汛期降水减少以来，引起华北暴雨研究界关注的主要有96∙8华北暴雨 [ 3 ]，2012年7月21北京暴雨 [ 4 ] [ 5 ] 以及2016年7月19~21日的华北暴雨 [ 6 ] - [ 13 ]。 丁一汇等(1980) [ 14 ] 对1958~1976年发生在华北地区的33次暴雨天气形势进行了归纳总结，认为华北暴雨主要在东高西低或两高压对峙的环流形势下产生；导致华北暴雨的天气系统主要有低涡、暖切变线和低槽冷锋以及低空急流等。张文龙和崔晓鹏 [ 15 ] 对华北近50年的暴雨进行了回顾，从华北暴雨发生的大尺度环流形势及其分型、中低纬度系统相互作用、水汽输送、高低空急流、直接造成暴雨的中尺度系统、复杂地形以及下垫面、气候学特征对华北暴雨进行了总结。 高低空急流对华北暴雨有着十分重要的意义 [ 10 ]。高空急流及其伴随的散度场与次级环流对华北暴雨的产生有重要的动力作用。低空急流出口区一般是华北暴雨发生的区域，且高低空急流耦合对华北暴雨有促进作用。2016年7月18日至22日，华北地区出现了区域性的暴雨天气过程，针对这次暴雨过程已有不少文章。比如，张景等 [ 6 ] 对造成2016年7月19~21日京津冀地区的极端降水天气系统动热力结构演变以及不稳定条件进行了诊断分析。陈碧莹和闵锦忠 [ 7 ]，认为本次极端降水过程与东移低槽切断形成的深厚低涡密切相关。雷蕾等(2017) [ 8 ] 指出强降水与低涡发展的正反馈过程是这次华北暴雨得以长时间维持的重要机制之一；符娇兰等(2017) [ 9 ] 则强调了东南风急流、太行山地形以及华北冷涡的作用。赵思雄等(2018) [ 12 ] 认为诸多有利因素集中在一起，导致了这场暴雨的发生。这些研究虽然从不同的角度，对2016年7月19~21日华北暴雨进行了研究，但是围绕着高低空急流之间的配置，对该次暴雨的影响机制，还需做更加深入的研究。 本文在介绍2016年7月18日~21日华北暴雨过程的基础上，重点研究高低空急流耦合在华北暴雨产生中的作用，这无疑对深化华北暴雨的认识有重要的意义。