DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘 要 低管秩张量的分解由于其在图像处理中的实际应用已经在各个领域引起了关注。但是传统的张量分解算法为了得到给定张量的低秩和稀疏成分，利用了全部的数据。尽管这些现存的方法都有较快的收敛速度，但是这些方法都忽略了小奇异值几乎不含信息这一事实。基于这一事实，我们提出了一种新的分解方法。我们的方法通过限制核范数的大小从而简化张量分解。和其他张量恢复方法相较而言，我们提出的方法能在实验中能取得更好的效果。 关键词 :张量分解，主成分分析，截断核范数，图像去噪 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 随着时代的发展和大数据时代的来临，从高维数据中发现和挖掘低维结构的思想已经在图像分析，视频降噪，模式识别，基因数据分析 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 等方面起着越来越重要的作用。一般来讲，假设我们给定一个被观测到的数据矩阵 ，该矩阵是由另一个低秩矩阵 的其中一些元素被噪声污染后得到的。为了从观测矩阵 中恢复出 ，我们希望 可以被分解为 ，其中 是低秩矩阵，而 中由于只有很少一部分元素才是非零的，所以我们称 为稀疏矩阵(这些非零元素即为异常值)。为了解决这个问题，文献 [ 5 ] 提出了用鲁棒主成分分析(Robust Principal Component Analysis， RPCA)方法来从被污染的矩阵 中恢复出 ： (1) RPCA在多项式时间内仍然保持良好的恢复效果和稳定性，所以该方法被广泛地应用于数据分析工作中。遗憾的是，在大部分情况下RPCA只能处理矩阵数据，即二维数组。然而高维数据(即张量)在实际生活和科研工作中随处可见，比如彩色图片，高光谱图像大部分都被编译为三阶张量：行，列元素的分布以及每一个像素的颜色；彩色视频也可以视为四阶张量。张量在图像去噪 [ 6 ]，视频存储 [ 7 ]，数据挖掘 [ 8 ]，背景提取 [ 9 ] 中都有着非常广泛的应用。而对于张量形式的分解，具体来说，就是给定一个三阶张量 ，它可以被分解和被表示为 ，其中 和 在 的空间内分别具有低秩和稀疏的结构。 值得注意的是，关于张量秩的定义并不是唯一的，其中使用比较广泛的两种张量秩是由CANDECOMP/PARAFAC (CP) [ 10 ] 分解和Tucker [ 11 ] 分解得到的CP秩和Tucker秩。但上述两种秩的定义都有其局限性：文献 [ 12 ] 已经证明正确地估计CP秩是一个NP-hard的问题，而Tucker秩是一个向量而非标量，不适合用于比较大小。在本文中，我们采取基于张量SVD分解的管秩(tensor tubal rank，见定义7)作为张量秩的定义。因此张量形式下低秩和稀疏部分可以通过下面的张量鲁棒主成分分析(Tensor Robust Principal Component analysis， TRPCA)问题求得 (2) 其中 和 分别代表 范数以及核范数(会在第二节定义)； 为正则化参数，用于平衡低秩项和稀疏 项。图1展示矩阵和张量分解的联系与区别。 图1. 矩阵和张量分解的图示 从理论上讲，并不是所有的张量都能够分解成稀疏和低秩两部分，比如当一个张量只有极少数的元素非零，而其余元素都为零时，这个“病态”张量就是既低秩又稀疏的，是不可能通过优化问题(2)将其分解为两个张量的。因此文献 [ 13 ] 给出张量核范数的定义和判断张量能否“病态”的非相关性条件，此外还提出了利用交替方向乘子法(Alternating Direction of Method of Multipliers， ADMM)来解决TRPCA问题。然后美中不足的是，尽管问题(2)是凸优化问题，可以在多项式时间内被解决，但是随着张量规模的扩大，计算时间也在成倍的增长：当张量的规模增长到 时，甚至需要近四十多个小时才能够完成分解。从文献 [ 14 ] [ 15 ] 中可以知道，对于矩阵而言，不同的奇异值包含的矩阵的不同信息，而较小的奇异值所包含的信息量很少，而且大部分是观测噪声或者人为的结构信息，如果能舍弃掉部分较小的奇异值，可以明显提升运算效率，得到更优的解以及更好的去噪效果。 由于张量与矩阵结构和维度的不同，本文首先给出了张量的乘积，奇异值分解以及张量管秩、范数等定义。为了提高张量分解计算速度，受上述文献思想的启发，我们之后利用交替方向乘子法设计了一个基于截断核范数TRPCA算法，由于较大的奇异值已经包含了张量的主要信息，我们通过舍弃较小的奇异值来减少计算复杂度。最后本文通过对真实图片的恢复，证实了我们提出的方法的优势和有效性。
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user: 2. 张量的相关定义与运算 矩阵和张量在结构和维度上有较大的不同，为了方便区分以及后面的行文，本节会给出张量的相关定义以及张量的乘法、奇异值分解等运算法则。在本文中，我们分别用粗体小写字母 ，粗体大写字母 和粗体手写体字母 来表示向量，矩阵和张量。对于一个三维的张量 ，用 或 来表示 位于张量 的 位置上的元素；用 ， ， 来分别表示第i个水平切面，第j个侧面切片，第k个正面切片，特别地，也可以用 来表示第k个正面切片。类似于矩阵，张量范数的定义如下： ， ； ，不难看出，张量的第三个维度 时，张量的范数就会退化成矩阵范数。此外，我们还给出块循环矩阵和折叠、展开算子的定义： ， ， 定义1. (张量积) [ 16 ]：假设张量 ， ，则 与 的张量乘积的规模为 ， 。 定义2. (张量共轭转置) [ 16 ]：假设张量 ，记 为其共轭转置张量，并且 ， 其中 ， 表示矩阵的共轭矩阵。 定义3. (单位张量) [ 16 ]：如果一个张量 ，并且 的第一个正面切片是一个 的单位矩阵，其余正面切片全部为0，则称 为单位张量。 定义4. (正交张量) [ 16 ]：称张量 为正交张量，如果其满足 。 定义5：(F-对角张量) [ 16 ]：称 为F-对角张量，如果 的每一个正面切片 均为对角矩阵。 定理1. (张量奇异值分解t-SVD) [ 16 ]：任意一个张量 都可以被分解为 其中 ， 为正交张量， 为F-对角张量。 定义6. (张量管秩) [ 17 ] 张量 ，其张量奇异值分解为 ，则 的管秩定义为F-对角张量 所有正面切片中最大的秩，即 定义7. (张量谱范数和核范数) [ 13 ] 设张量 ，其张量奇异值分解为 ，其谱范数和核范数分别记为 其中 为块循环矩阵，r为定义6中的管秩。 至此我们给出了后面会涉及到的张量相关的定义与运算。张量可以视为矩阵的推广，对于三阶张量而言，每一个切片都可以视为矩阵；也可以把矩阵视为 的特殊张量。矩阵与张量的有关运算类似又不尽相同，为此我们需要先了解张量的共轭转置、管秩、张量乘积以及张量奇异值分解等基本概念才方便我们进行后面优化算法的研究。
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user: 3. 主要模型及算法 3.1. 图像的低秩性 在实际生活和工作中，彩色图片随处可见，而绝大多数彩色图片都是以RGB的形式记录和储存的。具体来讲，RGB的彩色图片可以视为一个三阶张量 ，它的三个正面切片 ， ， ，分别代表红，绿，蓝三个通道。而且对于图片这样的可视数据，它极有可能是低秩的或者有着低秩的结构 [ 18 ]，并且该图片的较大奇异值已经可以包含数据的原始信息，而较小的奇异值虽然并不严格等于零，但是非常接近零，这部分奇异值可能是观测，收集时带来的噪声，对图像的恢复作用并不是很大。为了验证图像中普遍存在的低秩结构，图2选取了三个不同规模的图片，并给出了其t-SVD分解后，第一个正面切片的奇异值。我们可以清楚地看到，图片奇异值最开始都非常的大，而后快速下降，并且越来越接近零，只有前面一小部分奇异值是显著大于零的。从这些不同清晰度的图片中也可以知道，无论图片分辨率的高低，这一奇异值的变化规律都是普遍存在的，即图片普遍都是具有低秩结构的。 图2. 标准试验系统结果曲线(a和A)维度为512 × 512 × 3的图片“Lenna”以及它的奇异值。(b和B)维度为3225 × 2491 × 3的图片“Landscape”以及它的奇异值。(c和C) 维度为5272 × 3997 × 3的图片“Sunflowers”以及它的奇异值 3.2. 模型的建立与求解 受上述思想的启发，本文采用截断核范数的思想来解决张量鲁棒主成分分析问题，具体优化模型如下： (3) 其中 ，表示张量奇异值的保留率，比如当 时， 表示保留观测张量 前 的奇异值。由于张量的核范数是由其t-SVD分解后 的第一个正面切片的奇异值之和定义的，所以这里只对 进行截断。则该优化问题的增广拉格朗日函数为： (4) 其中 为惩罚参数，张量 为新引入的拉格朗日乘子。ADMM方法处理多变量优化问题的核心思想上是在每一次计算中，仅选取其中一个为变量，其余均视为常数来处理，然后依次优化各个变量，最后经过多次迭代，满足收敛条件后停止。 1) 固定变量 ， 和 ，更新 ： (5) 2) 固定变量 ， 和 ，更新 ，类似的，我们有： (6) 3) 固定变量 ， 和 ，更新 ： (7) 4) 更新参数 ： (8) 通过上述的讨论，我们现在给出利用截断核范数来解决问题(4)的算法：
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user: 4. 实验结果与分析 张量鲁棒主成分分析在图像去噪，人脸识别等方面的应用极为广泛。因此，为了验证我们所提出的方法的有效性和优势，在本节中我们将会与另外两种在图像去噪上应用非常广泛的RPCA [ 5 ]，SNN [ 19 ] 方法进行对比。因为RPCA只能处理矩阵数据，所以在恢复彩色图片时，我们将其用于依次恢复每一个正面切片，最后再合为一个张量。经过多次实验和调试，为了使每个方法都能取较好的恢复效果，我们 最终选取RPCA的参数 ，SNN的参数 ，我们的方法的参数 。本文所有实验的实验环境均为Intel(R) Core i5-8250 CPU @ 1.60GHZ 处理器， 内存为4.00 GB，win10的计算机，在版本为R2016b的MATLAB上运行。 为了定量地比较各个方法之间的差异性，我们引入信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)这两个指标来评价去噪后的图片效果，具体定义如下： 和 其中 ，分别表示原始张量和恢复张量； 分别两个张量的代表局部均值，标准方差，互协方差以及每个像素值动态变化范围。这两种指标的数值越大，代表两个图片越接近，即恢复效果越好。 4.1. 参数δ的取值 在进行模拟实验时，我们引入 的高斯噪声来构造污染后的观测张量 ，即从真实图片 ，随机选取20%的元素令其成为[0， 255]内的随机值。此外为了探究在去噪过程中，参数 对我们恢复效果的影响，我们从[0.2， 0.95]中每间隔0.5进行取值，图3展示了参数奇异值选取率 不同取值下，图片“Lenna”的恢复效果和恢复时间。 我们可以很直观的看出，随着奇异值的增大，PSNR值和所需要花费的时间都在逐渐增大，但是当 时，时间的变化就不再明显；而 时，PSNR值取得最大，因此在后面的实验中，我们都取 。 图3. 当污染率 时，奇异值保留率 从0.2增长到0.95时，图片“Lenna”的恢复效果 4.2. 模拟实验结果及分析 为了研究各个方法在图像去噪时的表现，本小节会选取5张不同规模的彩色图片来进行实验，污染率仍为 ，并且被污染元素的位置和大小都是未知的，所以可以视为稀疏张量 。并且前面已经说明过了，原始图像本身就是低秩的，因而可以把被污染的观测张量 的去噪问题，视为TRPCA问题。各个方法的表现情况如图4所示： 图4. 图像恢复效果的比较。(a) 原始图片；(b) 被污染的图片；(c)-(e) 分别由RPCA，SNN和本文的方法得到的恢复图片 Table 1 Recovering result by RPCA， SNN and our method (PSNR/SSIM/Time RPCA SNN Ours PSNR SSIM Time PSNR SSIM Time PSNR SSIM Time 1 27.0824 0.9643 31.49s 29.1129 0.9764 66.68s 29.7939 0.9801 37.12s 2 25.2466 0.8624 44.97s 27.5576 0.8998 105.85s 28.5208 0.9368 59.72s 3 21.9990 0.7919 44.36s 24.2700 0.7898 104.19s 24.3273 0.8370 62.31s 4 25.9929 0.8940 42.71s 28.0183 0.8930 103.46s 27.9924 0.9268 56.79s 5 24.0668 0.8522 47.86s 26.9679 0.8902 111.83s 27.5271 0.9247 62.78s Average 24.8775 0.8730 42.28s 27.1953 0.8898 98.40s 27.6323 0.9210 55.74s 表1. RPCA，SNN和我们的方法的恢复效果(PSNR/SSIM/Time) 表1展示上面五个图片恢复效果，包括PSNR，SSIM以及时间这三个指标的对比。从恢复效果来看，我们的方法取得的去噪效果最好，其次是SNN，RPCA的表现最差。以PSNR的平均值为例，我们的方法比RPCA高了2.75，我们从图4中也可以很直观地看出，(c)组图片有很明显的失真和不清晰，而用我们的方法去噪后图片会相对更加清晰，几乎看不到斑点等噪声。很有可能是因为RPCA没有考虑到张量的整体结构，而是简单地将其转化成矩阵来恢复。 SNN对于张量的恢复效果也很不错，但是我们的方法得到的PSNR和SSIM还是比SNN来得高。并且从时间上来看，SNN恢复所花的时间会更加的漫长，几乎是我们方法的两倍。如果是更加高清的图片，张量规模会更大，我们方法在时间复杂度上的优势会更加明显。
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user: 5. 总结与展望 本文在结合张量数据的高维结构和实际图片的低秩性，提出了利用截断核范数来解决张量鲁棒主成分分析问题，可以将一个被污染的张量分解成低管秩张量和稀疏张量，从而达到去噪的目的。张量的核范数由其奇异值之和定义的，而张量的较小奇异值包含的信息很少，可以将其舍弃，基于这个思想，我们通过约束奇异值的个数，来达到简化计算和提高恢复效果的目的。从实验中我们可以看出来，我们的方法可以用较小的时间取得很好的效果，优于使用也很广泛的SNN和RPCA模型。在之后的工作中，我们可以考虑大规模张量的恢复问题，寻求更好的核范数约束方式，以此来获得更好的去噪效果。
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user: 摘 要 本研究目的建立以远方视力最佳散光矫正镜片与等效球面镜片结合单极点脑波撷取器与眼压计进行散光眼屈光矫正与视觉舒适之技术。低散光被检者依次配戴最佳矫正镜片与等效球面镜片之后，视力皆处于清晰状况，经单极点脑波撷取器量测结果都显示专注。低散光被检者依次配戴最佳矫正镜片及等效球面镜片，配戴时间各15分钟，分别作眼压测量。测试结果配戴等效球面镜片眼压高于最佳矫正镜片，右眼与左眼眼压各增加3.33 mmHg与2.00 mmHg。高散光被检者实验方法同上，眼压测试结果与低散光一致，右眼与左眼各增加1.33 mmHg及0 mmHg。由量测眼压数据得知配戴等效球面镜片视觉舒适度是无法持久，在低度散光者亦不可轻忽矫正镜片之选择，方可提高视觉持久度及舒适度。 关键词 :等效球面度，散光，眼压 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. 简介 现今科技技术的进步让人一则喜一则忧。忧的是，现今社会生活忙碌，过度依赖手机、计算机的使用，造成眼睛疲劳、眼压升高及头痛等现象。视疲劳产生不仅会影响个人健康问题，也增加了职场伤害，严重的影响工作效率，是一个非常值得我们深思的问题。喜的是，拜科技之进步，以往验光配镜只能采用“一问一答”的方式，透过被动式的问题回答，给予被检者验光处方配眼镜。而现今将单极点脑波撷取器运用在验光检测上，藉由脑波分析验光视力值，也让无法清楚语言表达者可透过单极点脑波捕获设备，将脑电波讯号撷取转换成脑电波图讯号，以达到脑波验光检测之目地，让验光结果更加精确与人性化。 在人体中极为致密器官应该是眼睛，称之为“灵魂之窗”。视觉是人类撷取外界信息的重要管道，对于眼部的相关检查，近年来科技蓬勃发展也为眼部的检查提供了许多新兴的方式。像是藉由计算机建立仿真系统，分析眼球的各种生理参数，进而对于眼部各种疾病进行早期诊断、治疗，这对眼部检查都具有重要实质意义。然而在医疗器材上的研发，更是随着医学知识的增进及日新月异的科技发展，逐步朝向舒适性、精确性的测量方式改进。 1905年Schiotz发表比较实用的压陷式眼压计，经过不断改良，该眼压计简便、价廉且易于操作，至今仍为多国家所使用。1954年Goldmann设计的压平式眼压计，克服了Schiotz眼压计受眼球壁硬度影响的缺点，使其量测结果更加准确可靠。1974年Grollman利用气流来压平角膜，设计出非接触式压平眼压计。量测方式都是由外部施加压力使得角膜产生形变，藉此推算眼压高低 [ 1 ]。 本研究是藉由单极点脑波撷取器量测额头电信号运用在远方屈光检查，分析视力受刺激后脑波讯号的专注与放松指数状况，检测远方屈光度是否有欠矫或过矫的客观检查。被检者分别配戴远方最佳矫正屈光度及等效球面度眼镜后进行眼压值测量，藉此比较分析被检者长时间配戴眼镜后眼压值是否会变化及视觉舒适度。
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user: 2. 原理 2.1. 最大正球面屈光度时最佳视力(Maximum Pius to Maximum Visual Acuity， MPMVA) 被检者眼睛调节完全放松状态下，使远方物体影像聚焦在视网膜上，被检者在获得最佳矫正视力时取其最高正镜或是最低负镜屈光度称为该眼最佳球面度，又称为“最大正球面屈光度时最佳视力”(MPMVA)。即近视度数要从低的度数往上加深；远视度数由高的度数往下减，达到理想视力时，取其最大正度数、最小负的度数，其原理就是用最小的调节(accommodation)达到理想的视力。 理论上，人眼视网膜黄斑部中心小凹(foveacentralis)是视觉最敏锐的区域，只有当焦点或最小模糊圈落在此处时，人眼才能获得最佳视力。在调节控制良好之下，如果检测获得最佳视力则可以推断此时焦点或最小模糊圈已落在中心小凹处，最佳视力最大正镜度(MPMVA)所需的镜片屈光亮度即为该眼的眼镜屈光度，MPMVA是屈光检查常用方法与配镜主要目的，直接反映视觉的清晰度。对被检者尽可能使用最高的正度数镜片或最低负度数镜片，可获得最佳视力。单眼主观验光分为三个阶段：a. 找到初步有效的球面矫正度数或“初步MPMVA”及第一次红、绿测试；b. 用交叉柱镜确定柱镜的轴向和度数，且初步柱镜经过角膜曲率计和检影验光或计算机验光获得；c. 确定最佳球镜度数，称为“第二次MPMVA”与第二次红绿测试。 MPMVA量测方法是被检者配戴雾视镜片及注视视标，以每次减去0.25 D的方式减去雾视镜片度数。每减去0.25 D多增加一行的视力。如果视力不再有进展，证明已达到最佳视力，此时雾视镜片停止减度数。用初步双色试验(Duochrome test)来结束初步MPMVA，双色试验又称“红绿测试”，可以有效决定什么时候结束初次MPMVA。它是基于短波的光线屈折力强于长波光线的屈折力原理。 由于红视标像比绿视标像有更多的可能性落在视网膜后面，诱发调节的可能性就比绿视标大。为减少不必要的调节，则要求被检者比较看到两种视标像的清晰度，并先看绿，后看红，再看绿 [ 2 ]。双色试验(Duochrome test)说明如下：因色散原理，绿色(波长较短)成像在网膜前面，红色成像在网膜后面，当度数矫正正确时，红绿应该一样清楚。以myopia为例矫正不足时会觉得红色视标较清楚，此时红绿都在retina前，但红较靠近。若矫正过度时会觉得绿色视标较清楚，此时绿色在retina后，但较靠近retina。同理，远视眼，矫正不足时会觉得绿色视标较清楚，若矫正过度时会觉得红色视标较清楚 [ 3 ]。 2.2. 等效球面屈光度(Spherical Equivalent) 球柱面镜片可矫正散光及近视或散光与远视者。当近视或远视有散光者需进行矫正，无法使用柱面镜时，只能用球面镜矫正。图1所示得知球柱透镜有两条焦线，若仅使用球面镜片，镜片其焦点的镜度值在两条焦线中间位置，位于球柱透镜其两个屈光度值中间位置，称为最小模糊圈(circle of least confusion)。光线不会聚焦于一个焦点，而是在此形成一个圆圈。此镜片称为等价球面度数或等效球面度数。当无法使用球柱透镜矫正时，则必须利用“等效球面”，或“等价球面”来矫正。等效球面为两主轴屈光度的平均值，球柱透镜等效球面为柱镜屈光的一半。 S = ( 1 / 2 ) ∗ C (1) 其中S为球面屈光度(spherical diopter)，C为柱面屈光度(cylinder diopter)。若加上球面度数后，等效球面(F m )的公式为： F m = F s + 1 / 2 C (2) 这表示等效球面为原球面度数加上散光度数一半，等效球面刚好位于最小模糊圈的中间点，即最小模糊圈的位置，使其全落在视网膜上获得最接近清晰的影像。图1所示为球柱透镜双焦点。图1(A)所示为垂直方向平行光通过正球面成分柱面镜后聚在焦点上。图1(B)所示为水平方向平行光通过正球面成分柱面镜后聚在焦点上，因外加更多正球面度数，此时被折射更多。图1(C)球面及柱面成分两者组合效应产生两条焦线 [ 4 ]。 图1. 球柱透镜双焦线
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user: 3. 系统架构 远方视力检测装置主要包括远方视力表、综合验光仪、试镜片组、单极点脑波撷取器、微处理器、及非接触式眼压计等，系统架构如图2所示。当被檢者散光眼经屈光矫正，注视远方视标时，经由单极点脑波撷取器撷取脑波讯号，将脑波讯号传达至个人计算机分析专注力值，以获得被檢者远方视力质量，最后再以眼压计测量眼压值，藉此分析被检者戴镜后视觉舒适度。实验时所使用相关仪器及其用途简述如下： 1) 计算机验光机：眼睛常规检查，获得散光眼屈光度参考数据。 2) 综合验光仪：屈光检测确定散光眼屈光矫正度数。 3) 视标：做为视力值量测之用，本研究采用Snellen“E”字视力表及钟状图视标检测散光轴度及度数。 4) 单极点脑波撷取器：观测矫正后散光眼屈光视觉表现。 5) 非接触眼压计：在此眼压检测目的是做不同镜片配戴后眼压值比较，因此排除个体检测时间波动状况。NCT测量值不受巩膜硬度影响测量时间均在晚上七点至十点之间。眼压波动值要小于3 mmHg，每眼连续三次测量将其平均，即为该眼眼压值。实验采用NCT眼压计确保被检者感染风险。 图2. 系统架构 3.1. 计算机验光 计算机验光机采用红外线为光源，以电子自动化系统进行调适视标，客观方式自动检测眼球系统的球面与散光等屈光异常度数。操作简单，数秒即可获得验光结果。视力是描述眼睛辨识物体细节的能力；视力表，则是用来检测视觉系统辨识物体细微结构的能力。透过视力表的测试可以量化评估被检测眼睛的功能，或者量化评估各种光学眼镜对于使用眼的视觉矫正质量。测量与记录视力的目的，是要取得一个数字，指出眼睛在成像系统的状况。史奈伦(Snellen)将视力定义为： 视 力 = ( 测 试 距 离 ( 单 位 公 尺 ) ) / ( 字 母 张 角 为 5 弧 分 时 的 最 清 楚 距 离 ( 单 位 公 尺 ) ) (3) 测试距离为6 m，字母在眼睛张角为5弧分，一位正视眼的人可以分辨出这Snellen字母距离6 m。测试距离6 m是在眼内产生了(−1/6) D的入射聚散度。眼睛的景深大过这个值，不须用调节增加屈光度来抵消轻微负的聚散度。距离太短会刺激调节，因此6 m测试效果是无限远距离。由于6 m的目标对于注视眼所释放的调节和聚散情形已经很小，因此将测视距离为6 m的视觉测视结果称为远用视力，用于测试远用视力的设备称为远用视力表。视力(Visual acuity， V.A.)，可以使用Snellen视力公式(3)计算。 3.2. 单极点脑波撷取器 人在不同生理、心理状况下，脑电波的振动频率有明显不同的变化，脑电波测量所黏贴的电击讯号位置，依国际[10-20脑波电极配置法]，将大脑分为左右两半，量测半球圆周长，然后以1/10或1/20切等分，如此将這些等距的位置标示出来。每一个电极点有一个英文字母与一个阿拉伯数字的组合来命名，其优点是电极摆放位于大脑皮层，与解剖关系明显相符。英文字母T代表颞叶(temporal lobe)、F代表额叶(frontal lobe)、C代表中央叶(central lobe)、P代表顶叶(parietallobe)及O代表枕叶(occipital lobe)。数字单数为脑部左侧，双数为脑部右侧。一般左右各取8个点，即额极、额、中央、顶、枕、前颞、中颞及后颞，在中在线有额及左右耳垂为无关电极，A1与A2分别为左右耳，图3为国际10-20脑波电极配置。单极点脑波撷取器所撷取的讯号为大脑额叶部分的活动讯息，依照国际标准脑波系统，脑波单极点撷取器撷取FP1点讯息，使用A1点当作参考电位，FP1点与A1点分别为人的额头与左耳位置。 从头皮到大脑间的组织解说，感测电极贴片的使用是为量测到神经突触的放电现象。个人计算机用来撷取特定频段脑波讯号，并储存以供存取。使用感测电极贴片贴设于被檢者的额头左侧(FP1)位置上，参考电极则是连接于微处理器，贴设于被檢者的左侧耳垂(A1)位置上，与感测电极共同撷取脑波讯号，并传送至微处理器。 图3. 国际10-20脑波电极配置 图4所示为单极点脑波撷取器侦测撷取讯号及讯号分析。整个系统主要是监测被检者屈光测量期间之专注力与视力变化检测。有别于传统式脑波仪使用方式，传统式脑波仪使用过程复杂又费时，很不便利。单极点脑波撷取器是将前额的导电电极，贴于前额偏左侧(Fp1)之处如图3所示，撷取脑波讯号，再透过蓝芽接口传输至计算机，将脑波中各种波型讯号传入视力专注值与放松值之方程式中计算。计算机中有接收系统与分析系统两部分，此二部分会进行接收讯号与数据的比对分析。脑波讯号撷取于被檢者，视力检测时脑部所产生的生物电流情形，透过计算机处理，用以辅助量测并了解被檢者视力使用状态 [ 5 ]。 脑波的撷取功能，其中包含八个波段的脑波，δ (0.5~2.75 Hz)；θ (3.5~6.75 Hz)；α L (7.5~9.25 Hz)；α H (10~11.75 Hz)；β L (13~16.75 Hz)；β H (18~29.75 Hz)；γ L (31~39.75 Hz)；γ H (41~49.75 Hz)；其中，放松值讯号系取自β L (13~16.75 Hz)及α L (7.5~9.25 Hz)两个波段，此两波段数值越大，放松度越高。至于专注度讯号则取自γ L (31~39.75 Hz)及γ H (41~49.75 Hz)两个波段，这两个波段值越大，专注度越高。 图4. 单极点脑波撷取器
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user: 5. 结论 由于验光检查过程中，牵涉到许多被检者因为年龄、工作环境、用眼习惯及身体健康、心理因素等状况。所以验光检查者必须运用各种方式交叉反复检测，同时也必须营造出被检者愿意配合的检眼环境。现今将视觉检查中加入了脑波检测，使验光检测过程中经由撷取脑波讯号比对分析，让检查者更容易了解被检者受测时其精神、情绪状态，更有利于机转评估及更多矫正方向选择，脑波量测数据对应视力清晰度。 散光眼矫正必须测定两条径线的屈光力，矫正镜片须为球面+柱面镜为混合镜片，目的是移除的史坦姆(Strum)氏圆，并使最小模糊圆在视网膜上成为主焦点。若只使用等值单一球面镜片即等效球面度最小模糊圆无法缩小距离，另一条径线仍呈现模糊的视网膜影像。也就是说用等效球面镜片矫正散光没有稳定的迭置在史坦姆(Strum)氏圆理论，视网膜最小模糊圆内。这与视力差异性、轴度位置都有密切相关性。使用等效球面度要让视力的平衡达到完全精准，有些不太确定性，但重要的是不能够引起太大差异性，使影像过度的模糊。 散光矫正时需对于孩童必须给予散光最佳矫正(MPMVA)。成人也尽可能给予散光最佳矫正值，并提醒矫正不舒适感鼓励适应。若无法容忍适应散光最佳矫正，可降低柱面镜度数，但须注意球面度影像必须维持在一定清晰度状态。 眼压生理依赖多种全身和眼部因素，包括年龄和血压 [ 6 ]。IOP正常范围定义可以考虑眼压的生理关联。在当今世界，电子产品无所不在，并且以各种不同形式存在，足以影响人类眼内压(IOP)。电子产品的使用已成为各行业的必需品，对眼睛造成压力，影响眼压，对此问题不容小阙。人类每分钟眨眼15次，在使用电子产品设备时，眨眼次数变少，相对增加眼屈光力伤害的风险。对屈光不正或近视度数恶化，明显也影响眼压(IOP)高低，特别是对电子产品需求高的年轻人。实验结果显示，左眼和右眼IOP的有差异性，眼压升高左眼高于右眼，可能是由于眼睛阅读方向，从左到右的影响 [ 7 ]。
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user: 摘 要 Dota2是一个热门的moba类游戏，通过对游戏角色的控制，互相间配合取得游戏的胜利，深受游戏玩家喜欢。本文选取了游戏中的116个英雄，9项相关指标作为样本，利用SPSS统计软件对英雄数据进行统计分析。首先，使用系统聚类法分析各个指标间的关联程度，将指标分为两大类。然后，在不同类指标下分别对英雄进行k均值聚类，并分析了其中一些英雄的特点。最后，使用因子分析的方法，找到两个影响9个指标的主因子。 关键词 :DOTA2英雄，SPSS，系统聚类，K-均值聚类，因子分析 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 Dota2 (Defense of the Ancients 2)是一个热门的moba类游戏，双方各5人，通过对游戏角色的控制，互相间配合取得游戏的胜利。Dota2中可使用的英雄众多，共100多位，他们的技能、属性、定位等各不相同。本文试通过对这些英雄的数据进行分析，来比较分析结果是否和我们对这些英雄的特点的认知相吻合。 本文数据来源于max+网站，获取了Dota2游戏中116个英雄的9个指标的数据，部分样本数据如下图1： 图1. 样本数据
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user: 2. 描述性分析 对游戏中116个英雄的9个指标进行描述性统计分析。这9种指标分别为KDA (Kill Death Assist)，胜率，出场次数，经济(每分钟)，经验(每分钟)，英雄伤害(每分钟)，建筑伤害(每分钟)，正补(每10分钟)，反补(整场)，分析的内容包括范围、最小值、最大值、均值和方差。如下表所示： 通过图2的结果可以得出以下结论： 1) KDA (KDA = (杀敌数 + 助攻数)/死亡次数)和胜率这两个指标的方差比较小，最大值和最小值的差异也比较小。这是符合游戏规则的设定的，因为要保证游戏的公平性，所以游戏官方要保证每个英雄的胜率都差不多，维持在50%左右；也要保证每个英雄不会过于强势或劣势，所以各个英雄的KDA的方差也会很小。 2) 其余7个指标的方差还是较大的，这说明该游戏中不同英雄的差异性还是比较大的。这体现出了该游戏中英雄的多样性和趣味性。 图2. 描述统计
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user: 3. 系统聚类分析 聚类分析是一种建立分类的多元统计分析方法，能将一批样本或指标数据根据其特征，按照在性质上的亲疏程度在没有先验知识的情况下进行自动分类，产生多个分类结果。同类内部个体特征具有相似性，不同类间个体特征的差异性较大 [ 1 ] [ 2 ]。 3.1. 对指标的系统聚类 利用SPSS(Statistical Product and Service Solutions)对英雄的各项指标进行聚类分析，以得出各项指标之间的相关关系，聚类结果如下图所示： 图3. 系统聚类结果 分析谱系图3中可以得到以下结论： 根据指标的相关性对指标进行分类可以分为两类，第一类为：经济、正补、经验、英雄伤害、建筑伤害、反补，第二类为：KDA、胜率、出场次数。 第一大类可以看成是与玩家获取的金钱和经验直接相关的指标，可以看成英雄发育程度，但是不对游戏胜利有直接影响。 而第二大类中与胜率绑定在一起的有KDA和出场次数，这个指标的高低可以反应在游戏中玩家所处的状态，KDA越高对游戏局势支援程度越高，获胜概率也就越大；而出场次数和胜率间的关系说明，英雄胜率越高，玩家越愿意选择玩这个英雄，也就是我们常说的版本热门英雄。 3.2. 对样本的K-均值聚类 在系统聚类的基础上，我们根据这两大类指标分别对英雄进行聚类。为了后面对一些英雄进行代表性的分析，不妨选取50位英雄作为样本进行K-均值聚类 [ 3 ]。 第一大类指标下的英雄的聚类情况如下： 图4. 每个聚类中样本的个数 图5. 聚类成员 分析上图4和图5，可以得到以下结论： 1) 第二至第五这四类中的英雄的共性还是比较明显的，比如第三类中各个指标值都是相对较低的，通过分析其中的英雄可以发现，第三类中的英雄大都是打5号位的较多，可以理解为辅助。这些英雄在对局中很少拿经济，对敌方的伤害也较低，主要提供对团队的保护作用。 2) 第四类中各个指标值都是相对较高的，通过分析其中的英雄可以发现，第四类中的英雄大都是打1号位的较多，可以理解为主力输出。这些英雄在对局中拿经济最多的经济，通常是核心输出位置。 3) 第一类中只有两个英雄，它们的特点是对英雄的伤害极高，但对建筑的伤害很低。这两个英雄为Zous和Tinker，他们的主要特点都是在队伍中扮演着强力输出以及Ganker (指负责偷袭抓人的队友)的角色，属于那种到处游走拿人头的人。所以，他们经常会对敌方英雄造成巨额伤害，却又很少进行推塔。 4) 通过分析可以看出，根据第一类的指标对英雄进行K-均值聚类的结果和实际游戏中英雄的特点是吻合的。 第二大类指标下的英雄的聚类情况如下： 图6. 每个聚类中样本的个数 图7. 聚类成员 分析上图6和图7，可以得到以下结论： 1) 第一类中各个指标值都是相对较高的，通过分析其中的英雄可以发现，第一类中的英雄大都是那种版本强势的英雄。在经过游戏官方的版本更新后，这些英雄的某些属性得到提高，因此有着较高的胜率和出场率。 2) 第三类中各个指标值都是最低的，通过分析其中的英雄可以发现，第四类中的英雄都是版本弱势英雄。因此，拥有最低的KDA，胜率和出场率就是很合理的了。 3) 第四类中只有一个英雄Gudge，它的特点很明显，有着极高的出场率，而且胜率也不低。这与该英雄的特性有关：Gudge的特有神技钩子决定了他的高出场率，它最大的作用在于战场的分割与救人，对团战胜败有极高的决定作用。其次，这个技能有很强的娱乐性，适合各个级别的玩家使用。 4) 通过分析可以看出，根据第二类的指标对英雄进行K均值聚类的结果是也是符合游戏实际的。
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user: 4. 因子分析 从上文的聚类分析结果来看，所选取的9个指标存在一定的相关性，下面进行因子分析，提取影响9个指标值的公共因子，我们称为主因子。SPSS分析数据结果如下： 图8. 相关系数矩阵 由上图8可以得出结论：各指标之间还是有比较大的相关性的，比如经济和正补，经济和经验。 图9. KMO和Bartlett半球检验 由上图9可以得出结论：KMO的值为0.811，大于阈值0.5，所以说明了变量之间是存在相关性的，符合要求；Bartlett球形检验的结果，在这里只需要看显著性这一项，其值为0.000，小于0.05。两个结果均说明了该数据是可以进行因子分析的。本文主要采取主成分法提取公共因子。 由下图10可以得出结论：前2个主成分对变量的表达已达到了70%左右，可做为影响各指标的公共因子，完全可以用于后面相关的分析。 图10. 各主成分解释原始变量总方差的情况 图11. 旋转后的载荷矩阵 由上图11可以得到结论： 1) 在第一主因子F 1 主要由经济、经验、英雄伤害、建筑伤害、反补、正补6个指标决定。这6个指标代表了英雄在游戏中的发育情况，在游戏中英雄绝大多数的行为都与这两个系数直接相关，对敌方单位和中立单位的击杀都能够同时带来经济和经验的提高，这两个指标越高也能代表英雄在游戏中获得的资源越多；总体来说，第一主成分代表了英雄在游戏中的发育情况。 2) 在第二主因子F 2 主要由KDA、胜率和出场次数决定，代表了英雄的强势和弱势情况，以及玩家们对强势英雄更加热衷的状态。总体来说，第二主成分代表了英雄在游戏版本的强弱势情况。
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user: 5. 总结 1) 从描述性分析中可以得出，为保证游戏的公平性，游戏官方要保证每个英雄的胜率都差不多，维持在50%左右；也要保证每个英雄不会过于强势或劣势，所以各个英雄的KDA的方差也会很小。 2) 通过聚类分析，将英雄的9个指标划分为两个类别。第一类是游戏中英雄的发育程度相关指标。第二类是与游戏胜率有关的指标，反映了英雄的强势弱势情况。 3) 通过K均值聚类分析的结果与实际中的英雄特性的比较，分析出K均值聚类的结果是比较合理的。 4) 通过因子分析，得出两个比较具有代表性的主因子：经济和胜率。这也与之前系统聚类分析的得到的结果相是一致的。
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user: 摘 要 目的：探讨在青光眼小梁切除手术中应用巩膜瓣下纵形巩膜条形切除、黏弹剂、可调整缝线及丝裂霉素C的临床疗效，寻求提高青光眼手术疗效的途径。方法：将105例120眼原发性闭角型青光眼患者随机分为二组，实验组(改良式小梁切除术组) 61眼行小梁切除术，术中应用巩膜瓣下纵形巩膜条形切除、黏弹剂、可调整缝线及丝裂霉素C；对照组59眼行常规小梁切除术。术后进行6个月~24月的随访，观察手术前后的视力、视野、眼压、前房深度和术后滤过泡形态及并发症的情况。结果：术后有2例患者失访，最终实验组60眼，对照组58眼纳入结果分析。实验组所有病例术前术后视力不变或增减1行，视野基本不变。实验组术后3天随访眼压平均为(18.5 ± 3.3) mmHg，术后6个月随访眼压平均为(12.7 ± 3.2) mmHg，眼压正常占95.00%；对照组术后3天随访眼压平均为(13.5 ± 3.1) mmHg，术后6个月随访眼压平均为(15.9 ± 3.4) mmHg，眼压正常占81.03%。实验组功能性滤过泡占95.00%；对照组功能性滤过泡占82.76%。实验组的眼压控制率、功能性滤过泡比例均较对照组高(P < 0.05)。浅前房的发生率(13.33%)比对照组(31.03%)低，差异有统计学意义(P < 0.05)；实验组脉络膜脱离及前房出血等并发症的发生率(1.67%， 1.67%)比对照组(13.79%， 15.52%)低，差异有统计学意义(P < 0.05)。结论：青光眼小梁切除手术中应用巩膜瓣下纵形巩膜条形切除、黏弹剂、可调整缝线及丝裂霉素C，可有效地降低眼压，减少手术并发症的发生，提高手术成功率。 关键词 :青光眼，小梁切除术，巩膜瓣下纵形巩膜条形切除，黏弹剂，可调整缝线，丝裂霉素C 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 青光眼是一种以视神经萎缩和视野缺损为特征的多因素性疾病，是常见的不可逆转的致盲性眼病，眼内压增高是青光眼发病的主要特征以及主要危险因素 [ 1 ]，原发性闭角型青光眼是我国青光眼的主要类型 [ 2 ]。目前治疗青光眼的方式常常包括药物保守治疗降低眼压、激光治疗以及滤过手术等 [ 3 ]。青光眼滤过手术是治疗青光眼的有效且常规手段之一，它的主要原理是将房水通过滤过通道引流入结膜下形成有功能的滤过泡而达到降低眼压的目的。小梁切除术是最常用的滤过性手术方式，但术后早期常出现低眼压、浅前房、恶性青光眼等并发症，后期由于球结膜下成纤维细胞过度增殖，常致使滤过泡下瘢痕形成，滤过泡失去功能导致手术失败 [ 4 ]。我院于2016年6月~2019年6月在原发性闭角型青光眼小梁切除术中，采用改良式小梁切除术(巩膜瓣下纵形巩膜条形切除+黏弹剂+可调整缝线+MMC)治疗青光眼，取得良好的临床效果，现报告分析如下。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 一般资料 本研究为前瞻性病例对照研究。将我院于2016年6月~2019年6月收治的住院原发性闭角型青光眼手术患者共105例120眼作为此次研究对象，其中男50例56眼，女55例64眼，年龄44~65，平均(60.2 ± 4.8)岁。其中急性闭角型青光眼65例74眼，慢性闭角型青光眼40例46眼。术前眼压29~61 mmHg，平均(33 ± 3.3) mmHg。全部病例均行房角镜及超声生物显微镜(UBM)检查，房角粘连大于180度，适合小梁切除术治疗。纳入标准：1)、临床诊断为PACG患者；2)、周边房角粘连>180˚。排除标准：1)、原发性开角型青光眼；2)、外伤性青光眼；3)、继发性青光眼。上述患者随机分为2组，实验组61眼采用改良式小梁切除术(巩膜瓣下纵形巩膜条形切除+黏弹剂+可调整缝线+MMC)，可调整缝线采用从透明角膜出针的可调整巩膜瓣缝线技术；对照组59眼为常规小梁切除手术组，施行的小梁切除术均为联合应用MMC的小梁切除术。本研究在2016年5月经过湖南省郴州市第一人民医院伦理委员会审议通过，所有患者均知情同意，符合赫尔辛基宣言的原则。 2.2. 方法 术前药物控制眼压，并局部滴广谱抗生素眼液预防感染。 2.2.1. 对照组(常规小梁切除手术组) 球周麻醉，做以穹隆部为基底的结膜瓣，以角膜缘为基底的巩膜瓣4 mm × 3 mm，厚约1/2层巩膜厚度。在巩膜瓣下放置0.2~0.3 mg/ml的MMC棉片3 min，大量生理盐水充分冲洗后，在10点方位角膜缘做前房穿刺口，放出部分房水，进一步降低眼压，切除1 mm × 2 mm小梁组织并做相应部位虹膜周边切除。巩膜瓣两角间断缝合巩膜瓣，形成前房，检查巩膜瓣周无明显渗漏，做房水流量试验，间断严密缝合结膜瓣。 2.2.2. 实验组(改良式小梁切除术组) 在常规手术方法基础上，在巩膜瓣下纵形小梁巩膜条形切除1 mm × 4 mm组织；并采用可调整缝线技术，用10-0尼龙线在巩膜瓣两侧缘中点各缝一针，从透明角膜出针，在透明角膜面打结。间断严密缝合结膜瓣后，在结膜滤过泡处注入适量黏弹剂让滤过泡隆起。 2.3. 手术后拆线时机 根据术后眼压高低，前房深浅而定。 2.4. 随访观察 随访时间：6~24 (平均8.7 ± 4.6)月。术后1天、术后3天、术后7天、术后14天、术后1月、术后3月、术后6月复诊。观察手术前后视力、视野、眼压及前房深度变化情况，观察术后滤过泡、并发症等。其中：评价滤过泡参考Kronfeld法分型 [ 5 ]；评价前房深度采用Spaeth [ 6 ] 分类法。 2.5. 统计学方法 采用SPSS17.0统计软件进行统计学分析，计量资料采用t检验，计数资料的卡方检验或者Fisher确切概率法分析。取α = 0.05为检验水准，P < 0.05视为差异具有统计学意义。
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user: 3. 结果 术后有2例患者由于身体原因失访，从而排除出本次观察范围，最终实验组60眼，对照组58眼纳入结果分析。实验组和对照组患者的性别、年龄及构成，经统计学分析，差异无统计学意义(P < 0.05)。 3.1. 眼压 实验组60眼术前平均眼压(32.5 ± 3.5) mmHg，术后3天随访眼压平均为(18.5 ± 3.3) mmHg，术后6个月随访眼压在10~21 mmHg者57眼，占95.00%；平均眼压为(12.7 ± 3.2) mmHg。对照组58只眼术前平均眼压(33.5 ± 3.6) mmHg，术后3天随访眼压平均为(13.5 ± 3.1) mmHg，术后6个月随访眼压在10~21 mmHg者47眼，占81.03%；平均眼压为(15.9 ± 3.4) mmHg。实验组和对照组术前眼压差异无统计学意义(t = 2.548， P > 0.05)，实验组术后3天随访平均眼压比对照组高，差异有统计学意义(t = 8.346， P < 0.05)；实验组术后6个月随访平均眼压比对照组低，差异有统计学意义(t = 8.421， P < 0.05)；实验组术后6个月随访眼压<21 mmHg的比例比对照组高，差异有统计学意义(c 2 = 5.50， 0.01 < P < 0.05)。见表1。 Table 1 Comparison of mean intraocular pressure (mmHg) between the two groupsNumber of eyes (% 组别 n 术前 术后1天 术后3天 术后7天 术后14天 术后1月 术后3月 术后6月 实验组 60 32.5 ± 3.5 19.2 ± 3.2 18.5 ± 3.3 14.3 ± 3.4 11.5 ± 3.3 11.9 ± 3.1 12.5 ± 3.5 12.7 ± 3.2 对照组 58 33.5 ± 3.6 12.5 ± 3.3 13.5 ± 3.1 13.9 ± 3.2 14.4 ± 3.1 14.9 ± 3.3 15.3 ± 3.3 15.9 ± 3.4 t 2.548 7.321 8.346 3.844 2.894 2.9233 2.843 8.421 P 0.053 0.023 0.04 0.067 0.058 0.075 0.063 0.001 表1. 两组平均眼压(mmHg)比较 眼数(%) 3.2. 前房深度 实验组术后7天内8眼发生浅前房，占13.33%，其中浅I级6眼，浅II级2眼、无浅III级发生；对照组术后7天内18眼发生浅前房，占31.03%，其中浅I级12眼，浅II级4眼，浅III级2眼。两组间差异有统计学意义(c 2 = 5.38， 0.01 < P < 0.05)。 3.3. 滤过泡 两组术后滤过泡6个月随访实验组功能性滤过泡57眼，占95.00%；对照组功能性滤过泡48眼，占82.76%；两组间差异有统计学意义(c 2 = 4.51， 0.01 < P < 0.05)。 3.4. 视力与视野 所有实验组60眼术前术后视野基本保持不变，所有病例术前术后视力不变或较术前增减1行，差异无显著性。对照组病例58眼中56眼术前术后视野基本保持不变，术前术后视力不变或较术前增减1行，差异无显著性；另2眼由于发生恶性青光眼，经治疗后视力比术前下降2~3行。 3.5. 术后并发症 实验组60眼术后7天内8眼发生浅前房，其中浅I级，浅II级2眼、无浅III级发生，经抗炎、扩瞳等治疗后恢复；未发生恶性青光眼。对照组58眼术后7天内18眼发生浅前房，其中浅I级12眼，浅II级4眼，浅III级2眼；浅I级及浅II级前房16眼经抗炎、扩瞳等治疗后恢复。浅III级2眼发生恶性青光眼，发生率3.4%，经手术治疗后前房恢复，眼压得到控制。恶性青光眼发生率两组间差异无统计学意义(c 2 = 0.54， P > 0.05)。实验组术后7天内发生前房少量出血1眼(1.67%)，1~7 d内全部吸收。对照组术后7天内发生前房少量出血8眼(13.79%)，1~10 d内全部吸收。两组间差异有统计学意义(c 2 = 4.55， 0.01 < P < 0.05)。实验组术后7天内发生脉络膜脱离1眼(1.67%)，1~7 d内全部恢复；对照组术后7天内发生脉络膜脱离9眼(13.79%)，1~10 d内恢复。两组间差异有统计学意义(c 2 = 5.62， 0.01 < P < 0.05)。所有病例未见持续性低眼压和低眼压性黄斑囊样水肿。未出现与应用丝裂霉素有关的结膜瘘、角膜损伤；未出现眼内炎、视网膜脱离等严重并发症。
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user: 4. 讨论 原发性青光眼是一种常见的不可逆转的致盲眼病，其治疗方法主要是手术治疗。自Cairns (1968)首先应用小梁切除术于临床以来，目前已成为青光眼手术治疗中最常用的滤过性手术，其降眼压机制是使房水从板层巩膜瓣下外引流至结膜下间隙得以吸收；但其主要问题之一是部分病例术后早期常出现低眼压、浅前房、恶性青光眼等并发症，后期由于球结膜下成纤维细胞过度增生瘢痕形成和胶原物形成，常致使滤过泡下瘢痕形成，造成滤过道阻塞，滤过泡失去功能而致手术失败 [ 6 ] [ 7 ]，术后2年失败率仍高达15%~30% [ 8 ] [ 9 ]。文献显示我国40岁以上人群中原发性闭角型青光眼患病率为1.37%，高于白种人14倍 [ 10 ] [ 11 ]。原发性闭角型青光眼占青光眼病例的79%，居各类青光眼首位。这些患者如果行小梁切除术，术中很难掌握巩膜瓣缝合的松紧程度。与原发性开角型青光眼小梁切除术相比，缝线缝合太松，术后更易出现浅前房、恶性青光眼等，引发一系列严重的并发症，对视功能造成严重的不良影响。但如果缝合过紧，虽避免了术后浅前房，但因无适当的房水外流，易造成滤过不足，术后巩膜瓣周围极易瘢痕形成，阻塞滤过道而致手术失败。小梁切除术后期失败的主要原因是手术区域球结膜和巩膜成纤维细胞过度增生，纤维化，瘢痕形成致滤过道阻塞。MMC可抑制成纤维细胞的增殖，并阻止成纤维细胞产生胶原物质，由于MMC对缺氧细胞有更强的抑制力 [ 12 ]，临床也证实术中一次性应用MMC可有效抑制成纤维细胞增殖提高手术成功率 [ 13 ]。但是，滤过手术中应用MMC可增加某些术后并发症。故有些医生采用可调节巩膜瓣缝线的术式来预防手术并发症的发生 [ 14 ] [ 15 ]。 在小梁切除术中采用可调整缝线，医生在术中缝合巩膜瓣相对严密，避免术后早期滤过过畅，以减少术后低眼压、浅前房、脉络膜脱离、前房出血、恶性青光眼等并发症；采用MMC联合可调整缝线小梁切除术，相对严密缝合的巩膜瓣，可有效对抗MMC引起的术后早期伤口渗漏、浅前房、低眼压等并发症 [ 16 ]。本组病例，采用改良式小梁切除术，术后早期浅前房发生率为13.33%，对照组占31.03%；两组间差异有显著性(P < 0.05)；实验组60眼术后3天随访眼压平均为18.5 mmHg，对照组58只眼术后3天随访眼压平均为13.5 mmHg，实验组术后3天随访平均眼压比对照组高，差异有显著性(P < 0.05)；说明相对严密的巩膜瓣缝线使小梁切除术后早期眼压相对较高，有利于使术后浅前房、脉络膜脱离、前房出血等并发症发生减少；且有利于房水屏障恢复，减轻炎症反应，利于视力恢复。随访6个月时，实验组术后<21 mmHg的正常眼压及功能性滤过泡均较对照组差异有显著性(0.01 < P < 0.05)，全部手术均无滤过泡漏和伤口漏；说明巩膜瓣下纵形巩膜条形切除和黏弹剂的应用有利于保持滤过道的通畅。笔者体会采用改良式小梁切除术治疗青光眼，手术成功率较高，术后并发症较少。因此，可调整巩膜瓣缝线联合巩膜瓣下纵形巩膜条形切除和黏弹剂应用到小梁切除术中，既可保证术后早期前房形成，减少并发症发生，又可保证远期的降压效果，提高青光眼手术成功率。但本研究样本量较小，术后随访时间较短，尚不足以说明手术方式的远期效果，有待进一步研究得出结论。 我们的手术体会：1) 选择合适的病例，年龄太大的患者由于结膜及筋膜太薄，容易出现与应用丝裂霉素有关的并发症。本文病例全部在65岁以下，没有出现结膜瘘等并发症。2) 使用抗代谢药物MMC要控制好时间和浓度，避免出现与应用MMC有关的结膜瘘、角膜损伤等并发症。本文采用0.2~0.3 mg/ml的MMC棉片3 min巩膜瓣下放置，且用大量生理盐水充分冲洗，没有出现相关并发症。3) 巩膜瓣下纵行小梁巩膜切除：以切除1 mm又4 mm为宜，在切除时注意不要损伤睫状体。4) 缝合巩膜瓣左右两角上2针时，要做房水流量试验，避免房水滤过过畅，再用2针可调整缝线进行相对严密的巩膜瓣缝合，迅速恢复和维持前房深度，以防术后早期一系列与滤过过强相关的并发症的发生；术中发现前房有变浅趋势，则前房注入黏弹剂形成前房。5) 间断严密缝合结膜瓣后，在结膜滤过泡处注入适量黏弹剂让滤过泡隆起，使结膜瓣离开巩膜表面，抑制瘢痕的形成，这样就有利于早期滤过泡的形成。6) 通过控制巩膜瓣缝线拆除的时间和缝线数目，并配合滤过泡按摩，管控好滤过泡，达到定量调整房水滤过量，并提供形成理想的功能性滤过泡和合适的目标眼压。7) 术后严密随访诊，合理用药，积极控制炎症，及时正确处理并发症，达到最佳效果。 综上所述，MMC抑制成纤维细胞生长，并采用巩膜瓣下纵行小梁巩膜切除及黏弹剂技术，抑制术后滤过泡瘢痕化，使术后功能性滤过泡形成良好；巩膜瓣调整缝线能维持滤过泡的滤过与眼压的平衡，并使前房较早地形成良好，减少浅前房及脉络膜脱离的发生率，有利于保住多数患者残留的最好视力，随访效果满意。因此，巩膜瓣下纵形巩膜条形切除、黏弹剂、可调整巩膜瓣缝线联合丝裂霉素C在小梁切除术中的应用既可有利于术后早期前房形成，减少手术并发症发生，又有利于远期的降眼压效果。
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user: 利益冲突声明 所有作者均声明不存在利益冲突。
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user: 摘 要 在股票市场中股票的价格是随时间变化而变化的随机变量，其变化过程是一个随机过程。本文选取上证A股“浦发银行(SH600000)”104个交易日的数据，在检验该过程具有Markov性的基础上，建立相应的Markov模型对股票价格进行了分析与预测，得到了较为理想的结果。模型的建立和应用对我们了解股价运行周期及预测股价走势有一定的指导作用。 关键词 :Markov过程，转移概率，股票价格 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 近年来，随着政府对股票市场的大力支持和推动，股票市场的管理机制逐渐完善。与此同时，随着机构、私募以及广大散户投资者的参与逐渐增加，对于股票价格走势的分析与预测变得十分重要。文献 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 分别从收盘价、成交量、收益率、股票综合指数等方面对股票价格进行分析与预测。Markov过程是一类重要的随机过程，它的最主要特性是无记忆性，而股票价格的波动具有Markov性，所以可以通过建立股票价格的Markov过程的数学模型，来分析和预测股票价格走势的波动情况。具体做法是：首先收集一段时间的某只股票的收盘数据，用Matlab软件或其它数学软件对收集的股票数据进行适当处理和筛选，计算一步状态转移概率矩阵，在检验该过程具有Markov性的基础上，借助C-K方程，建立Markov预测法的数学模型，对股票价格走势进行预测。同时，利用Markov过程的平稳分布和周期性等方法，对股票的价格周期进行分析预测，将预测结果与真实数据进行对比，检验预测结果与真实市场价格走势的吻合程度。这两种手段对于解决大型周期性的波段操作比较实用有效，适合投资者进行中期和长期的投资使用，为投资者在实际操作中买卖该股票提供一个实际参考。