DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 6. 实现哲学社会科学“学科信息化”的两组“三个步骤”的方式 综合心理学“学科信息化”的经历，以及在法学、伦理学、传播学、语言学等学科推广“信息心理学”的经验，我们认为：实现哲学社会科学的学科信息化，大致需要采用两组“三个步骤”的方式。 6.1. 第一组的“三个步骤” 一般地说，第一组中的三个步骤是：1) 介绍理论信息学概念和原理，介绍信息心理学的经验。2) 先做“理论学科”的信息化。3) 再做“应用学科”的信息化。具体地说，首先需要掌握理论信息学的世界观、方法论与科学观，然后了解在心理学中学科信息化的过程作为工具和参考，再思考“法理学”、“基础伦理学”、“普通传播学”、“基础语言学”等学科中的概念、原理与方法问题，最后把这些成果运用到“应用法学”、“应用伦理学”、“特定传播学”、“应用语言学”等学科之中。 6.2. 第二组的“三个步骤” 在介绍理论信息学与信息心理学时，以及在做理论学科和应用学科时，都需要注意三个步骤。1) 话语体系的信息化；2) 学术体系的信息化；3) 学科体系的信息化。即在如上的三步走的过程中，每一个步骤中都要遵循一个共同的工作顺序：先研究其中的话语问题，再研究学术思想，最后是学科体系。 6.3. 我们构建“信息心理学”时第二组的三个步骤 “信息心理学”的术语，在广义的理解上，它代表一个心理学的“家族”，表示整个研究心理信息现象的全部心理学家族的成员，从布伦塔诺心理学直到后现代心理学。它与“物质心理学”相对。物质心理学就是被科学主义“自然科学化”了的心理学，其研究对象是心理现象的“物质特征”(心理现象中大脑与神经的物质过程)，研究方法是数量化、公式化的方法，研究目标是建立“心理物理学”与“心理生物学”，研究方向是由“认知神经科学”引领的学科的主流。在狭义的理解上，信息心理学是“信息主义心理学”的缩写(或简称)，与“科学主义心理学”相对；正是它，挑战当代心理学的主流；它是“传统的”理论心理学经过“信息主义”渗透和“学科信息化”改造之后的“新型的”理论心理学。 我们构建信息心理学的第一个步骤，是建立它的“话语体系”(即基本概念体系)。首先，引用理论信息学的三个基本概念作为“铺垫”。第一，宇宙构成要素四元论的“信息能”(简称智能)，连接人工智能与人类智能；第二，信息时代的科学精神，即“信息主义”；第三，三个信息学说与两次信息学革命的概念。(限于篇幅，不能展开。请有兴趣的读者参阅《信息心理学：背景、精要及应用》。武汉大学出版社，2017年，下同。) 然后，我们提出信息心理学自己的基础概念：“信息人”，即“信息人假说”：在生物学的意义上，人是基因遗传的载体；但是，在心理学、文化学的意义上，人的本质是一个开放的、自组织的、信息的复制与生成的系统。在信息人概念的基础上，按照有别于“生物人”(物质人)研究的“逻辑思路”，在五种不同的“研究取向”(对象取向，主体取向，主客关系取向，符号-意义取向，问题取向)上，分别提出关于信息人的组成、结构、功能、机理的基本概念，围绕着“信息人”将基本概念体系展开。 第二个步骤，构建信息心理学的“学术体系”(即核心理论体系)。在信息人概念体系的基础上，我们提出信息人的“结构原理”，包含“三大要素”、“结构与动力三角形”，证明它与文化三角形的和电脑三角形的“拓扑学一致性”；我们提出信息人的九大“功能原理”；信息人的“调控原理”；信息人的“人格理论”等。 第三个步骤，构建信息心理学的“学科体系”(即完整知识体系)。在信息心理学的话语体系、学术体系的基础上，提出“从心理物理学、心理生物学走向心理信息学”的历史的逻辑的过程。把全部心理学的“学科”分为四个层次：心理学哲学、理论心理学、基础心理学、应用心理学。心理学哲学是在信息哲学指导下对整个心理科学的抽象与反思。理论心理学是对基础心理学和应用心理学的综合与提炼，包含哲学心理学与心理学史。基础心理学主要包含人格心理学、发展心理学、精英心理学等，它们研究心理过程的信息特征与规律，不大关心理论的实际应用。应用心理学具体研究特定的心理过程，注意解决其实际问题，比如跨文化心理学、社会心理学、管理心理学、教育心理学、犯罪心理学、医学心理学，等等。
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user: 7. 信息心理学的中国特色和普遍意义 7.1. 中华优秀传统文化的特色：辩证逻辑与辩证思维 在西方文化中，形式逻辑是逻辑学的核心与主流，所谓的“辩证法”或者“辩证逻辑”在其中几乎没有位置。但是在东方文化中，辩证法思想和原理大行其道：事物是一分为二的，“阴”与“阳”相生相克。在建立与发展理论信息学以及信息心理学的过程中，我们把东方的辩证逻辑与西方的形式逻辑巧妙地结合，解释与说明宇宙万物的“物质–信息”二重性，以及事物运动及演变过程中的结构、功能、机制、动力、法则的二重性的特征。在西方学者那里，这是不可思议的。 西方学者一旦涉及到信息“载体”(物质实体)和“信息”本身(抽象含义)的关系，他们就糊涂了，就是因为缺乏“辩证思维”的习惯，他们不知道研究对象既可以“一分为二”，又能够“合二为一”。苗东升说，随着人们对量子信息奇异特性的逐步认识，以及计算物理学的发展，上世纪80年代以来物理学界出现一种新思潮，把信息概念引入物理学，试图从信息角度给生命、物质、存在、宇宙本质等重大科学问题以新的解释，形成一个新的科学思潮。他们的一些代表性观点有：惠勒(John Wheeler)命题“万有源于比特”，兰道(Rolf Landauer)命题“信息是一种物理实在”，赛格夫莱德(Tom Siegfried)命题“信息是物理的” [ 6 ]。 7.2. 理论信息学与信息心理学的普遍意义 在中国，近15年来理论信息学建立、发展与完善，应用成果迭出。但是，西方的UTI不仅“难产”，还可能是个“怪胎”。那里是科学主义将人文科学“自然科学化”的重灾区。他们按照自然科学的范式建立信息科学的基础理论，几乎是“南辕北辙”。他们的“智能”产生的流程是：数据→信息→知识→智慧。其中，“数据”是比“信息”更加基本的概念；他们研究“数据–计算”、“信息–泛计算”、“泛信息–计算主义”。在中国，“信息”是与“物质”平行的“属”概念，信息被“逻辑化”与“程序化”的方法进行处理，信息科学具有比物质科学(自然科学)更加重要的地位。但是，在西方，“信息”作为“物质”的“种”概念(即维纳的排序：物质、能量、信息；信息只是“物质”的多个“属性”之一)，所以“信息”仅仅是“通信工程”等学科的研究对象，运用“数量化”与“公式化”的方法进行处理，他们将永远地“只有信息技术，没有信息科学”！ 关于信息心理学的普遍意义，武汉大学哲学学院原副院长、心理学系首任系主任、论辩专家张掌然教授指出：“纪德(Andre Gide)曾写道，发现新大陆要以很长时间见不到海岸为代价。这意味着住在柏拉图洞穴里的人是不会发现新大陆的，那些裹足不前的人也是不会发现新大陆的。发现新大陆需要智慧，更需要持久追求一个目标的执着精神和坚韧毅力。李宗荣教授具备发现心理学新大陆的主观条件。希望他早日登上心理学的新大陆。” [ 7 ]
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user: 摘要 目的：在“互联网+”混合学习环境下，调查医学院校护理学院大学生在混合式教学模式中线上深度学习的现状，并分析学生线上深度学习的影响因素，以提高在线学习的主动性和效率，为各大高校更高质量的开展混合式教学提供依据。方法：采用分层整群抽样方法抽取某省3所医学院校护理学院的参与混合式教学的358名大学生为研究对象，应用大学生深度学习量表调查大学生线上学习现状及影响因素。结果：大学生线上深度学习动机维度得分(13.23 ± 3.48)分、学习投入维度得分(18.94 ± 4.99)分、学习策略维度得分(17.67 ± 3.72)分、学习结果维度得分(20.82 ± 5.03)分，均处于中上水平。自律性差，不能进行较好的自我管理、线上平台课程及相关资料不足、学习平台对网络环境要求较高是主要影响因素。结论：应进一步增强大学生线上深度学习动机、增加学习投入、提高学习策略。应采取轮流负责进行学习督促，以提高个体自律性；建设高质量线上课程及学习资源库满足学习需求；优化网络学习化境和硬件设备，整合优质的在线教育资源和管理平台；健全在线教育法律制度和监管机制应对策略。
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user: 1. 引言 随着我国互联网技术和5G技术的快速发展，不受时间和地点限制的在线教育极大地迎合了现代社会快节奏的学习模式，2020年突如其来的疫情更让在线教育行业成为万众瞩目的焦点，迎来该行业加速发展的黄金时期 [ 1 ]。目前，在线学习已经成为一种常态，成为一条至关重要的知识传授途径。在线学习是以信息技术为基础，以新课改思想为核心，以教师选择学习内容为手段，以激发学生兴趣、提升学习效率为目标 [ 2 ]。深度学习是指在学习过程中，学生可以批判性地学习新的知识，将新的知识与原有的认知结构相融合，而且能够在新旧之间进行联系，将原有的知识迁移到新的认知结构中，并做出决策和解决问题的学习 [ 3 ]。在线教育是运用互联网、人工智能等现代信息技术进行教与学互动的新型教育方式，是教育服务的重要组成部分，是以网络为介质的新型教育形态，创新了教育的组织模式、教学模式、服务模式，构建了数字时代的新型教育生态系统 [ 1 ]。教育过程中，大学生通过创造、体验、实践等形式作用于学习材料来获取学习经验，从而使自己在认知、情感、动作技能方面达到相应的深度水平的学习过程与状态 [ 4 ]。然而，学生享受线上学习便捷与高效的同时也在承受着学习习惯从课堂转入在线的过渡冲击期，身心均面临着极大挑战 [ 5 ]。本研究拟对某省多所医学院校护理学院大学生线上深度学习现状进行调查，探讨其影响因素及应对策略，以期为提高大学生线上学习质量、高校开展线上线下混合式教学提供依据。
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user: 2. 对象与方法 2.1. 研究对象 2019年5月至2020年5月，分层整群抽取某省多所医学院校护理学院358名大学生为研究对象，将各个学校的学生按照年级进行分层，以大一、大二、大三样本量约为1:3:5的比例整群抽取样本，经过对一般资料进行整理，得到大一学生37名，大二学生114名，大三学生188名，其中男生84名，女生274名，本科生351名，专科生7名。 2.2. 研究方法 应用李玉斌 [ 6 ] 等编制的大学生深度学习量表调查大学生线上深度学习现状及影响因素。问卷包括两部分内容，第一部分是大学生的基本信息资料调查表。第二部分是深度学习问卷。该问卷内容包括36个测量项目，涉及深度学习动机、深度学习投入、深度学习策略和深度学习结果等四个维度。该量表的Cronbach’s alpha系数为0.971，CFA拟合指标良好。量表采用五分计分方式 [ 6 ]，即完全符合5分，比较符合4分，不确定3分，不太符合2分，完全不符合1分。 2.3. 统计学处理 应用SPSS21.0进行调查问卷数据的处理与分析。采用统计描述分析大学生的一般人口学资料、深度学习现状( X ¯ ± S )、影响因素(构成比)；采用单因素分析法分析不同人口统计学变量的深度学习现状。计量资料采用均数加减标准差表示，两组组间资料比较，若服从正态分布、且方差齐者采用t检验；多组组件均数比较，若服从正态分布、且方差齐者采用F检验；不符合正态分布者采用基于秩次的非参数检验。两人核对数据，并录入，确保数据的准确性。
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user: 3. 结果 1) 护生一般资料：对研究对象进行基本信息采集，一般资料按照性别、学历、年级进行分类，各类别的小样本量及其构成比，见表1。 Table 1 General informatio 项目 类别 人数 构成比(%) 性别 男 84 23.36 女 274 76.54 学历 本科 351 98.04 专科 7 1.96 年级 大一 37 10.34 大二 114 31.84 大三 188 52.51 大四 11 3.07 大五 8 2.32 表1. 一般资料 2) 护理学院大学生线上深度学习现况：通过研究对象填写的问卷结果，从学习动机、学习投入、学习策略、学习结果四个维度对护理学院大学生线上深度学习现况进行整理分析，结果见表2。 Table 2 Survey on the current situation of online in-depth learning of college student 项目 理论最高分 得分( X ¯ ± S ) 学习动机维度 20 (13.23 ± 3.48) 学习投入维度 30 (18.94 ± 4.99) 学习策略维度 25 (17.67 ± 3.72) 学习结果维度 30 (20.82 ± 5.03) 合计 105 (70.67 ± 15.62) 表2. 大学生线上深度学习现况调查 3) 不同人口统计学变量的护理学院大学生线上深度学习现状：在问卷调查得分中，除了对上述4个维度进行结果分析，还从性别和年级两个方面作了进一步分析。结果见表3。 Table 3 Comparison of online deep learning results of college students of different genders and grade 项目 N (%) 总得分( X ¯ ± S ) t/F值 P值 性别 男 84 (23.36) (66.54 ± 16.43) T = −2.816 0.005 女 274 (76.54) (71.95 ± 15.15) 年级 大一 37 (10.34) (74.11 ± 16.62) F = 2.240 0.064 大二 114 (31.84) (71.68 ± 13.65) 大三 188 (52.51) (70.30 ± 15.85) 大四及以上 19 (5.31) (61.58 ± 19.60) 表3. 不同性别及年级大学生线上深度学习结果比较 4) 护理学院大学生线上深度学习影响因素：对研究对象进行影响因素的问卷调查，匿名填写确保结果真实性，从个体自律性、学习平台课程及资料、网络环境、同学交流、与学分是否挂钩及教师讲课风格等7各方面进行问卷调查，调查结果及构成，见表4。 Table 4 Influencing factors of online deep learnin 项目 例数(n) 构成比(%) 自律性差，不能进行较好的自我管理 260 72.63 线上学习平台课程及相关资料不足，不足以辅助学习 224 62.57 学习平台对网络环境要求较高，网络无法满足需求 205 57.26 缺乏同学交流 196 54.75 学习内容是否影响学分 166 46.37 老师讲课风格无吸引力 118 32.96 其他 8 2.23 表4. 线上深度学习影响因素
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user: 4. 讨论 4.1. 大学生线上深度学习现状分析 动机是学习的中心因素，是一种假定的内在力量，它刺激一种行动，决定学习方向，影响学习内容、学习方式和学习时间 [ 7 ]。深度学习是一个从动机支配开始，学习者经历信息理解、整合、反思、应用，最终提升高阶思维能力和问题解决能力的过程。本研究从学习动机维度、学习投入维度、学习策略维度、学习结果维度四个维度探讨了深度学习现状。研究发现学习动机维度理论最高得分20分，均分为(13.23 ± 3.48)分，处于中等水平，学生的学习动机、学习能力越弱，对学习环境的适应、学习时间的管理和任务完成情况的自我监控就越差，对形成“批判性思维、创新创业、解决问题、深度多媒体交流，特别是高效知识管理等方面的高层次心智技能(Intellectual skill)” [ 8 ] 的影响就越大。结果提示应通过采取措施进一步增强学生的学习动机以提高学习成绩。学习投入维度理论最高分为30分，均分为(18.94 ± 4.99)分，处于中等偏上水平，应通过锻炼学生的专注力以提高投入程度。学习策略维度理论最高得分为25分，均分(17.67 ± 3.72)分，处于中上水平，应通过对学习进行规划，有计划地学习，提高效率。 通过不同性别的比较，女生的得分较男生偏高，P < 0.05，差异具有统计学意义。与女生在学习动机、投入程度、方法策略上更注重有关系，具体因素有待于进一步研究分析。通过对不同年级的学生进行比较，大一生(74.11 ± 16.62)分，大二生(71.68 ± 13.65)分，大三生(70.30 ± 15.85)分，大四及以上(61.58 ± 19.60)分。P > 0.05，差异无统计学意义。但研究发现年级越高，得分较低，根据数据显示，大一学习动机均值(14.03 ± 3.52)分，大二学习动机均值(13.28 ± 2.90)分，大三学习动机均值(13.26 ± 3.59)分，大四及以上学习动机均值(11.16 ± 4.78)分，年级越高，学习动机越弱，与学生详细了解学校奖惩方面的相关信息，对于成绩不达标的学生调动性减弱有关，可以通过适当的给予学分奖励或者用其他的方式设置奖项进行激励，提高学生的学习动机；大一学习投入程度得分(20.65 ± 4.95)分，大二学习投入程度得分(19.37 ± 4.21)分，大三学习投入程度得分(18.61 ± 5.20)分，大四及以上学习投入程度得分(16.32 ± 6.03)分，年级越高，对于线上学习投入程度反而下降，与越来越多的参加社会实践活动，以至于在学习上不能像低年级时全身心投入学习 [ 9 ]。通过交流建议，进行经验分享，充分的计划好线上学习、线下学习及实践活动的时间，避免盲目地参加活动，做到课内课外全面兼顾。 4.2. 线上深度学习影响因素分析 由于线上学习缺乏实时的监控和明确的任务，加上数字产品的快速应用，很大程度上分散了学生的注意力 [ 10 ]。在网络学习过程中，学生意志力的不足会严重影响学习效果 [ 11 ]。调查发现，有72.63%的学生因自律性差不能进行高效率的学习。个体自律性是影响线上学习效果的最主要因素。学习自律性与个体意志力、学习策略等有关，而线上学习的效果跟个体的自律性呈正相关 [ 12 ]，自律性差，无法进行良好的自我管理，线上学习效果不良。如学生在线学习时常常会出现新闻、娱乐、游戏等干扰因素，学生还可能使用QQ、微信等工具聊天，进而打断学习计划 [ 13 ]。通过实行责任人轮转的方式完成课堂任务来调动线上学习的主动性。同时也需要教师改变常规教学模式，注重以学生为中心，调动学生的学习兴趣，让学生充分体会到自己线上学习的主人翁地位，从而最大限度调动学生的自主性 [ 14 ]。 约有62.57%的学生认为学习平台的课程及相关资料不足，无法辅助学习。付卫东等人的一项研究调查发现，不少老师对于网络平台中的资源利用较少，运用办公软件制作教学课件、录制视频和编辑教学文档的操作和应用不灵活，从而导致实时获取的线上学习资源缺乏 [ 1 ]。这与本研究的调查结果一致。学校要提供优质的在线教育资源，在开发在线教育资源时要充分考虑学生的年龄阶段、个性、学习习惯和认知能力等特征，针对不同的学生群体制订不同的开发计划做好在线教育资源的整合、梳理和遴选工作，精心遴选和推荐适合学生的优质资源，切实减轻学校收集、整合资源的负担，不提倡推荐不成体系的、没有合法出处的资源，避免网络迷航 [ 1 ]。 学习者是中心，教学者是关键，课程资源是核心，而平台和环境是基础，五位一体，共同构成在线教育系统 [ 1 ]。约有57.26%的学生线上深度学习时受到网络环境的影响。网络学习环境对于学习效果具有不可忽视的作用，若学习者在线学习过程中对学习平台感到具有良好的认知有用性，则其学习满意度和学习成绩都会比较高 [ 15 ]。学习平台的易用性、稳定性和认知有用性将会在一定程度上影响网络学习的成效 [ 15 ]。学校通过提高学习平台的配置，建立专门网络环境维护小组，及时进行学习软件的更新和修复，以提供更好的学习平台，使学生在在线学习过程中及时得到最便捷的服务。 学习者、教学者和网络课程共同处于一个虚拟的网络学习环境，在网络学习过程中，学习者、教学者和网络课程之间将发生多种形式的交互，从而产生与传统教学不同的学习活动和教学行为 [ 15 ]。约有54.75%的学生存在交流问题。缺乏交流也是主要的影响因素，老师不仅是在线学习互动的主持人和意见领袖，也是在线学习互动的辅助者，通过增加在线互动时间，让同学交流想法和观点，避免重复的他人的想法，从而促进学生独立思考，有助于其批判性思维的养成 [ 16 ]。课程与学分有无关系也是主要影响因素之一，约有46.37%的学生存在这个现象，学校通过采用奖惩措施，基于学分，以提高学生的学习积极性，调动学生线上深度学习的热情。 综上，应进一步加强对护生线上深度学习影响因素的干预研究，以提高护理学院学生学习动机，增强学习投入程度，为高质量的线上深度学习建立基石 [ 17 ]。
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user: 5. 结论 应进一步增强护理学院大学生线上深度学习动机，增加学习投入，提高学习策略。应采取轮流负责进行学习督促，提高自我效能感，制定学习策略，以提高个体自律性；建设高质量线上课程及学习资源库以满足学习需求；优化网络学习化境和硬件设备，整合优质的在线教育资源和管理平台；健全在线教育法律制度和监管机制应对策略 [ 1 ]。 本研究调查对象来源仅局限于某省，今后的研究应进一步扩大样本量。
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user: 同意书 该研究项目在开展之前已获得研究对象的知情同意，不会对研究对象造成任何不利，不涉及伦理问题。
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user: 摘要 射电干涉成像的质量部分依赖于图像重建算法。CLEAN算法是一种应用非常广泛的射电天文数据的重建算法，已经成为射电天文干涉数据处理软件的标准配置。典型的CLEAN算法使用delta函数集合来逼近我们真实的天文图像，然而当前没有工作来优化这种集合，从而达到提高图像重建效果的目的。本文改进了当前的CLEAN算法，提出了一种基于幅度的重建算法。通过通用天文软件程序包(Common Astronomy Software Applications， CASA)模拟美国甚大干涉阵(VLA)进行了观测，对得到测量数据MS (Measurement Sets)使用常规的CLEAN算法和本文改进的CLEAN算法进行了重建。实验显示本文改进的算法的重建图像有更高动态范围。
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user: 1. 引言 干涉阵和甚长基线干涉VLBI利用多个望远镜联合测量，通过干涉技术可以获得一个很大的综合孔径(synthesis aperture)，这样大大提高了设备的分辨率，如VLA 1 ，ALMA 2 和SKA 3 。理论上地基的VLBI网络的综合孔径可以接近地球的直径，其分辨率是单望远镜无法达到的。由于望远镜的数量和地理位置限制，干涉阵和VLBI测量在大多数情况下无法满足奈奎斯特采样定律。Van Citter-Zernike理论 [ 1 ] 指出，真实天文图像空间与干涉测量的空间存在傅立叶变换关系。数据在空间频率域的不完全测量相当于在空间域引入一个模糊核函数。得到的模糊图像是真实图像与模糊核函数卷积的结果。在射电天文领域，这个模糊核函数常常被称为“脏束”(dirty beam)，模糊图像被称为“脏图”(dirty image)，测量的数据被称为“可见度函数”(visibility)。 脏图是不利于科学研究的。在很多情况下，当脏束的旁瓣水平很高的时候，脏图就基本无法用于一些科学研究。所以重建技术对于干涉测量数据的恢复是非常重要的。由于这种模糊是卷积造成的，所以重建干涉测量数据的方法也常常被称为反卷积。在当前，有三类方法来解这个反卷积：CLEAN算法，最大熵方法，压缩感知重建技术。最大熵方法 [ 2 ] 使用显式的规则方法来使得图像以正则项的方式来逼近真实图像，图像随着正则方式不同而改变。压缩感知重建技术 [ 3 ] 将压缩感知理论应用到图像重建，它是最近几年发展起来的一项新技术，也取得了一些不错的进展 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]。CLEAN算法是Högbom在1974年的发明 [ 7 ]，它的基本思想是用delta函数集合来逼近真实的天文图像。后来Schwarz引进了数学理论来解释CLEAN算法 [ 8 ]；Clark通过快速傅立叶变换和波束块(beam patch)引进了快速算法 [ 9 ]；Cotton和Schwab将CLEAN算法扩展到测量数据域 [ 10 ]，减少了重建误差；近年来一些基于延展分量函数的算法已经被提出来 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]。在射电天文图像重建领域里，CLEAN算法是应用最为广泛的反卷积技术。CLEAN算法的思想决定了一个更合理的delta函数集合将能更好地逼近真实图像。在当前仅有的优化方法是将每个delta函数乘以一个相同的循环增益。这个固定的循环增益是使用者设定的，通常是一个经验值，大约在0.01~0.25之间 [ 1 ]。这种固定的经验循环增益很大程度上限制了图像的重建质量。本文引进基于幅度的方法来优化这个delta函数集合。
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user: 2. 射电综合成图的基本问题 设真实天空图像 I t r u e (或者称为源)的可见度函数为 V t r u e ，测量的可见度函数为 V m e a s ，采样模式为M，空间频率域的噪声为 n 0 ，那么测量的数据可以表示为 V m e a s = M ( V t u r e + n 0 ) . 在数学上，真实的可见度函数实际上是真实天文图像的傅立叶变换 V t u r e = F ( I t r u e ) ， 采样模式M是由0和1组成的一个矩阵，0代表未采样和1代表采样。 n 0 是加性噪声，常常被看成是高斯白噪声。它是空间频率的噪声的一个整体表达，这些噪声来自于接收系统，天空和地面等。噪声与源信号一起被采样模式所采样。卷积定理指出，空间频率域的两函数相乘等于在空域各自的傅里叶反变换卷积。由此可知， D = F − 1 ( V m e a s ) = B ∗ I t r u e + n 其中D为脏图，是测量的可见度函数的傅里叶反变换的结果； F − 1 为傅立叶反变换；B为脏束，是采样模式的傅里叶反变换； I t r u e 是需要求的未知函数—真实天空图像； ∗ 表示卷积运算；n是空间域的噪声 n = F − 1 M n 0 = B ∗ F − 1 n 0 ，显然空域噪声是被脏束所卷积，在像素之间，它不再是独立的。如图1，脏图等于真实天空图像和噪声与点扩展函数的卷积之和。 图1. 空域的图像模糊模型
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user: 3. CLEAN反卷积算法的基本思想 为求得这个未知量 I t r u e ，CLEAN算法本质上是在空间频率域最小化下面的目标函数， χ 2 = 1 2 ‖ V m e a s − F ( I a p p r ∗ B ) ‖ l 2 2 其中 I a p p r 是逼近的函数模型。CLEAN算法采用了最速下降法来逼近 [ 11 ]，也就是说每次更新的方向是残差中的最大绝对值点。CLEAN算法通过迭代的方式找到函数模型来逼近真实天空图像， I t r u e = I a p p r + ε 其中， ε 为逼近函数模型与真实天空图像的误差。为优化反卷积过程，CLEAN算法使用循环增益来优化重建过程和结果，那么这个逼近的函数模型被表示成 I a p p r = ∑ i g p i δ i 其中g是循环增益， p i 是第i次迭代的最大绝对幅度值， δ i 在最大绝对幅度值位置的delta函数。
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user: 4. 基于幅度的CLEAN重建算法 正如上面提到，当前循环增益是一个算法使用者设置的经验值，而且在整个反卷积过程中是固定的。也就是对于所有的分量，使用相同的循环增益来优化。CLEAN算法是一种迭代算法，优先重建强信号。随着反卷积的深入，残差中的信号会越来越少。所以在不同的反卷积阶段，残差中所包含的信号比例是不一样的。使用相同的循环增益来优化重建过程显然不是最优的方式。根据上面的分析，循环增益应该和残差中所包含的信号比例成正比。除了考虑信号的幅度，由于测量是含噪声的，所以噪声因素必须考虑进来。我们将这些信号的内部特征考虑进入CLEAN重建过程中，循环增益 g 0 表示为 g 0 = | p c u r r − n l e v e l | | p m a x i − n l e v e l | 其中 p c u r r 代表当前残差的幅度最大绝对值， p m a x i 代表脏图的幅度最大绝对值， n l e v e l 代表空域噪声水平，使用空域噪声的均方差来表示 n l e v e l = 1 N ∑ i = 1 N ( x i − x ¯ ) 2 其中， x ¯ 为噪声的均值，N为图像的像素点数。在实际处理过程中， n l e v e l 是在非源区域测得的。考虑到延展源情况和重建速度，优化上面表达如下 g = { k g 0 ， k g 0 > 0.05 ; 0.05 ， k g 0 ≤ 0.05. 其中k是一个考虑延展情况的参量，在实验中我们发现k为0.4~0.8时能取得很好的结果。当 g 0 ≤ 0.05 时，循环增益被置为0.05，主要是为重建速度考虑。这个值也参考了当前CLEAN算法的循环增益的建议值，大量经验表明当前的CLEAN算法的循环增益使用0.1及以下的值，性能会更优，故这里选取0.05。
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user: 5. 数值模拟 CLEAN算法的发展已经远远超越发明者的预期，在射电天文及其它应用领域获得了广泛的应用 [ 16 ]。CLEAN算法不但在二维图像重建中获得了成功，并且在一维信号恢复中也有广泛的应用，如用在光谱分析中的非等间隔采样的信号恢复 [ 17 ] [ 18 ]。当前Högbom CLEAN算法仍然被广泛使用，在诸如CASA等射电干涉数据处理软件中都有它的实现。为了验证本文改进算法的性能，我们比较了Högbom CLEAN算法和本文的改进算法。 在本文中，选择了对于这类CLEAN算法具有挑战性的源分布—射电源3C31，也就是延展源存在的情况，这也是实际中占大多数的情况。基于CASA的模拟是非常接近真实观测，从反卷积的角度，可以简单认为它与真实观测无异。 本文也从数值的角度来比较二者的性能。我们引入动态范围 [ 19 ] 来判断这两种算法的优劣。动态范围是一个常用且重要的天文图像的性能指标，图像重建追求一个高的动态范围。发展图像算法的一个的重要目标是增加重建图像的动态范围。动态范围被定义为重建图像的最大值与非源所在区域的残差水平之比。如果设动态范围为 D r ，重建图像为 I r e s t o ，残差图像为 I r e s i ，非源所在区域的残差水平为 e r m s ，残差中非源所在区域的像素数目为N。那么 D r = max ( I r e s t o ) e r m s 其中非源所在区域的残差水平为 e r m s = ∑ i ( I ( i ) r e s i ) 2 N 。 通用天文软件程序包(CASA)的前身是AIPS，是为了应对ALMA和VLA对于数据处理的新挑战，并使用C++语言重新开发的软件。CASA已经成为处理射电干涉测量数据的主流软件。它自带有模拟观测功能，模拟观测的数据格式等都与实际观测的完全相同。可能的不同在于，模拟的数据不会出现实际中因某一望远镜临时出现问题而无法得到数据的问题。另外，模拟噪声可能与实际的不太一样，实际情况，可能因为天气或故障，引入的噪声会有差别。模拟的噪声常常使用的是高斯白噪声。然而，考虑到噪声的随机性，这个问题可以忽略。所以模拟数据相当于真实测量数据校准之后的数据。 图2. 从左到右：(a) 射电3C31源；(b) 模拟观测的脏图；(c) Högbom CLEAN算法的重建图像；(d) 本文改进算法的重建图像 在这个实验中，我们使用双鱼射电星系3C31源(图2(a))作为参考图像，模拟了VLA B阵型在L波段观测了6小时。像素大小(cellsize)为1.0 arcsec (角秒)，图像尺寸为512 × 512个像素。在成图过程中使用Briggs权重函数对数据进行加权。观测后的数据变换成的脏图显示在图2(b)，显然脏图是模糊的。图2(c)和图2(d)分别显示了Högbom CLEAN算法和本文改进的算法的重建结果。对比于参考图像，改进的方法能够有效地重建出相应的天体图像。我们也测量了残差图像的均方根误差，如表1。改进的算法在均方根误差上也有更好的表现。这从统计上说明，本文改进的算法能够更好地提取信号。换句话说，更好地分离了源与噪声。同时我们计算了Högbom CLEAN算法和改进算法的重建图像的动态范围，后者的动态范围更高(见表2)。同时也测试了本文算法对于射电M31的重建效果。从表2可以看出，与前一个实验一致，本文改进方法的重建图像的动态范围要高于Högbom CLEAN算法。 Table 1 Comparison of RMS error for the results from the two algorithm 均方根误差(Jy) 射电3C31 射电M31 Högbom CLEAN 5.6 × 10 −5 7.5 × 10 −5 改进的算法 4.9 × 10 −5 6.4 × 10 −5 表1. 两种方法重建结果的均方根误差比较 Table 2 Comparison of dynamic range for the results from the two algorithm 动态范围 射电3C31 射电M31 Högbom CLEAN 1937.5 1584.7 改进的算法 2136.8 1713.2 表2. 两种方法重建结果的动态范围比较
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user: 6. 总结 CLEAN算法使用delta函数集合来逼近真实的天文图像。传统的方法使用经验的固定的循环增益来限制delta函数的幅度。本文将幅度和噪声水平之间的关系引进了CLEAN算法来优化这个delta函数集合，使得改进后的算法有更好的性能。结果显示改进的方法能够得到更高动态范围的结果。本文改进的算法是基于CASA和python编程实现的。
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user: 摘要 脑白质结构网络系统中大量的神经元或是神经元集群间的拓扑结构使得大脑的结构和功能具有复杂性，这在脑区间的信息传递起到关键作用。其中，相较功能网络和效率网络来说，结构网络主要以神经纤维结构连接层面作为大脑认知的基础。因此，基于弥散张量成像数据所构建的大脑结构网络至今依然是学者们研究的重点。现阶段国内外对脑白质结构网络的相关研究，在某种程度上可以辅助许多脑疾病的预测和诊断。本文回顾了近期DTI技术、神经纤维束跟踪技术在人脑白质结构网络构建方面的相关研究与成果，并对该领域的新兴研究点进行了展望。
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user: 1. 引言 人脑是一个极其复杂而精密的系统，其中各个脑区域相互作用、相互协调，共同维持人类的思维活动，也控制着人类的生命活动。为了系统地探索人脑的工作机制以及更加准确地预测和预防脑疾病的发生，脑科学的相关研究一直以来都是现代科学研究的一个热点。脑结构网络作为认知神经科学的重要研究领域之一，其构建、分析与应用为脑疾病的预测及诊断提供了新的研究方向。诸多研究表明 [ 1 ] [ 2 ]，网络拓扑属性的异常和各类神经疾病之间有一定的相关性。在此，本文对国内外脑结构网络的研究现状进行了分析和整理，以期该领域的研究成果可以更好地应用于脑疾病的预测、诊断或预后评价，同时也为这一领域的学术研究提供新的视角。 近年来，随着国内外磁共振成像技术、神经纤维追踪技术以及大脑结构网络构建的相关研究成果，人们对复杂的神经纤维束通路及脑区间的网络连接结构有了更进一步的了解。为了推进脑认知科学的蓬勃发展，从而促使人类摆脱脑疾病的困扰，对大脑结构网络和脑疾病神经病理之间的关系仍需进行深入的研究。弥散张量成像(diffusion tensor imaging， DTI)技术是一种新型的MRI成像技术，以测量脑组织中水分子的主要运动方向来推测脑白质纤维的走向和完整性等信息，是目前应用最为广泛的无创研究脑白质纤维束的成像技术 [ 3 ] [ 4 ]。本文以基于DTI构建的脑白质网络为研究重点，综述目前常用的脑结构网络构建方法、脑网络在临床脑疾病研究中的应用，以及当前该领域所面临的问题和挑战。
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user: 2. 构建脑白质结构网络的方法及其分析指标 在大脑复杂的结构中，神经元的自发活动和受外界刺激所发生的兴奋与抑制过程通过突触传递到其他相关的神经元，使得各神经元之间、神经系统各部分之间的神经活动能够相互配合、相互协调的进行 [ 5 ]。目前，图论已被广泛应用于分析大脑连接体的复杂网络结构，可以揭示结构与功能连接的异常组织模式，从而让人更好地了解大脑连接的网络结构 [ 6 ] [ 7 ]。基于图论可以将人脑大大小小的脑区进行识别和标记，将脑网络表述为一个N × N的连接矩阵。其中N为节点数量，而矩阵中所包含的元素M (i， j)代表节点i和j之间的边 [ 8 ]。大脑结构网络的构建往往从节点和边的定义开始，下面将对脑网络的节点、边和常用指标进行简单介绍。 2.1. 网络节点的定义 在影像学连接组学中，有四种最常见的节点定义策略，分别是基于解剖性的、随机的、功能性的以及基于体素的定义策略 [ 1 ]。在微观尺度上，组成神经网络的节点对应于单个神经元，但就现有的技术以神经元和神经元集群为节点进行脑网络分析还十分困难，故目前诸多研究以脑区为节点对脑网络进行分析，有LPBA40 (the LONI Probabilistic Brain Atlas)模板、AAL (the Automated Anatomical Labeling atlas)模板、Harvard-Oxford模板、Juelich-histological atlas模板和Johns-Hopkins DTI-based atlas模板等 [ 9 ] - [ 14 ]。在解剖网络中，不同的分割规模可以会影响脑网络区域连通性的估计，因此，节点的定义至关重要 [ 15 ]。近几年通常采用AAL模板来划分大脑脑区从而定义网络节点。 2.2. 网络边的定义 网络的边即脑区间的纤维连接，主要分为是否加权和是否有向。如果一对节点之间的边只有“存在”和“不存在”两种状态，则该网络为二值网络；如果每一条网络边都有相应的权重，则为加权网络；如果一对节点之间的边是无方向的，则该为无向网络，反之则为有向网络 [ 8 ]。基于DTI的脑白质纤维追踪术主要可以分为确定性追踪和概率性追踪两类。确定性脑白质纤维追踪算法通过确定种子区的位置和全脑张量模型，来追踪出一条确定的脑白质纤维，认为每个体素中白质纤维走向是确定且唯一的 [ 16 ]。概率性脑白质纤维追踪算法在确定种子区的位置和全脑张量概率分布模型后，通过计算出两个体素之间纤维连接的概率来确定白质纤维的走向，认为每个体素中白质纤维的走向是概率分布的 [ 17 ]。 2.3. 脑结构网络的常用分析指标 可进行统计学差异分析的脑结构网络拓扑参数包括特征路径长度(λ)、节点度(Nodal deg)、节点中心度(Nodal bet)、节点局部效率(Nodal Eloc)、节点全局效率(Nodal Eglob)、局部效率(Eloc)、全局效率(Eglob)及标准化聚类系数(γ)等。节点度表示和某一节点相连的总边数。中心度体现节点的作用和地位，在网络中地位越重要的节点中心度往往越大。节点局部效率和全局效率分别体现了某节点附近节点之间的整合程度与该节点在整个网络中的整合程度。局部效率指全部节点局部效率的平均，用来度量网络的局部信息传输能力。全局效率指最短路径长度倒数的平均值，用来度量网络的全局信息传输能力。特征路径长度指真实网络与100个随机网络之间特征路径长度之比，用来量化网络的总体路径效率。标准化聚类系数指真实网络与100个随机网络之间聚类系数之比，用来量化网络的局部网络连接。此外，许多研究中往往都会验证构建网络的“小世界”属性(σ = γ/λ)，当σ > 1时，表明网络具有“小世界”属性，既具有高的聚类系数又具有较短的最短路径长度的网络定义为“小世界”网络 [ 18 ] [ 19 ]。
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user: 3. 脑白质结构网络的研究现状 如今脑结构连接网络的研究仍然是神经科学的一个极其重要的课题，众多研究者对脑结构的形态学数据中的脑连接信息已进行过大量研究 [ 20 ] [ 21 ] [ 22 ] [ 23 ]。基于DTI的纤维追踪技术也普遍用来研究正常人群和疾病患者的脑皮层结构网络研究中，但是以此来研究人脑白质结构连接网络的变化的研究还处在初始阶段。接下来将对应用于各类临床疾病的脑白质结构网络研究进行介绍，如阿尔兹海默症(Alzheimer’s Disease， AD)、2型糖尿病(type 2 diabetes mellitus， T2DM)、精神分裂症(schizophrenia)、多发性硬化症(multiple sclerosis， MS)及外创性脑损伤等。 Lama [ 24 ] 等采用基于白质骨架的空间统计分析(tract-based spatial statistics， TBSS)、基于网络的数据统计(network based statistics， NBS)和图理论分析，以AAL模板将被试大脑分为116个脑区，比较了19名AD患者(男性11名，女性8名，平均年龄75.3岁)、25名轻度认知功能障碍(mild cognitive impairment， MCI)患者(男15例，女10例，平均年龄74.2岁)和22例健康对照组(healthy controls， HC) (男12例，女10例，平均年龄75.1岁)脑白质网络的特征。结果发现组间各向异性分数(fractional anisotropy， FA)无显著差异，但与HC组相比AD患者的大脑网络指标(如全局效率和小世界属性)明显较低。陈思霨 [ 25 ] 通过DTI技术采用确定性概率追踪，对比了13名AD患者(男性7名，女性6名，平均年龄76.8 ± 9.1岁)和5名HC组(男性1名，女性4名，平均年龄65.6 ± 5.2岁)早期的脑白质结构网络变化，结果发现AD组在右侧中央前回，左侧楔前叶以及右侧楔前叶的脑网络结构与正常人群不同。秦新等 [ 26 ] 通过DTI比较了30名T2DM患者(男性21名，女性9名，平均年龄52.4 ± 5.5岁)和25名HC组(男性14名，女性11名，平均年龄50.0 ± 6.0岁)脑白质网络结构的改变。结果发现T2DM患者小世界属性、全局及局部脑结构网络特性参数与健康对照组差异显著，T2DM患者在广泛脑区的脑结构网络连接较HC组低(包括左侧中央前回、双侧眶部额上回、双侧背外侧额上回、左侧内侧额上回、左侧额中回、左侧嗅皮质、左侧尾状核、左侧脑岛等)，且T2DM患者左侧额中回的局部效率值与血清糖化血红蛋白值呈负相关。说明T2DM患者脑白质网络结构较正常组发生了改变，而这些改变可能与T2DM的发生发展机制有关。这与Junying等 [ 27 ] 的研究结果类似。Junying等用图论的方法计算了38名T2DM患者(男性18名，女20例，平均年龄65.11 ± 7.40岁)和34名HC组(男性17名，女性17名，平均年龄62.85 ± 5.92岁)的白质网络拓扑属性，以研究组间网络效率的差异。结果显示，T2DM患者脑白质网络的拓扑属性(包括网络强度、全局效率、局部效率和最短路径长度)出现了紊乱。Wang等 [ 28 ] 使用图论方法研究了79名精神分裂症患者(男性39名，女性40名，平均年龄37 ± 11岁)和96名健康成年人(男性48名，女性48名，平均年龄37 ± 13岁)的网络拓扑属性。研究发现精神分裂症患者全局效率降低，但局部效率保持不变，且神经网络性能的有害影响似乎局限于中枢的区域效率降低，如额叶联合皮层、边缘区域和左壳核皮质下结构。Shu等 [ 29 ] 使用DTI和确定性纤维追踪技术对39名MS患者(男性12名，女性27名，平均年龄37.1 ± 10.7岁)和39名HC组(男性12名，女性27名，平均年龄34.4 ± 9.9岁)的白质结构网络拓扑属性进行了研究，发现MS患者和对照组在白质结构网络中均表现出小世界特性。然而，与对照组相比，MS患者的全局和局部网络效率显著降低，且在感觉运动、视觉和语言区域观察到显著的变化。Caeyenberghs等 [ 30 ] 采用纤维追踪技术构建了21名中重度创伤性脑损伤(traumatic brain injury， TBI)患者(男性15名，女性6名，平均年龄25.5岁)和17名健康青年(男性8名，女性9名，平均年龄25岁)的二值加权脑结构网络。结果显示，TBI组和对照组的白质网络中都表现出一个小世界拓扑结构，而且两组的白质网络都包含高度连接的中枢区域，这些区域主要位于顶叶皮层、额叶皮层和基底节。但TBI组的最短路径长度增加，结构网络的整体效率降低，这表明TBI患者跨脑区的整合信息能力有限。Yap [ 31 ] 等通过使用基于纤维束造影的弥散张量成像对39名健康儿童(男性18名，女性21名，分为2周龄、1岁和2岁三个年龄组)的小世界网络进行了研究。结果表明，小世界架构在诞生之初就存在，其效率在发展的后期阶段有所提高。 上述对脑白质结构网络的研究分析发现，疾病患者与正常被试者间的拓扑属性不同，可能是疾病患者的脑白质结构网络连接模式发生异常导致的，这为预测或诊断临床疾病提供了一些新的思路。但由于同一类疾病研究所发现的网络拓扑属性指标的改变并不完全一致，这可能是采集图像时的扫描参数不同所致，也可能是选取的图谱模板不同引起的，故目前关于这方面的研究还需进行深入探索。
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user: 4. 问题与挑战 目前脑白质结构网络的重建仍然存在很多问题，如在追踪方法上，确定性追踪方法在重建交叉和较长纤维时存在困难，可能导致脑区间部分连接损失，而概率性追踪方法虽然可以克服以上困难，但可能重建出一些并不存在的伪连接 [ 14 ]。其次，由于缺乏脑区域分割的“金标准”，使得节点的定义是任意的，这意味着网络节点是使用随机或解剖分割标准的模板来定义的 [ 32 ]，那么不同研究者的网络中若包含的节点数量差异较大，则会影响全脑结构网络和拓扑属性的评估。最后，目前诸多脑网络研究集中在无向网络，但无向网络忽略了脑结构和脑功能网络中非常重要的方向信息，因此需要构建有向结构和功能网络来描述不同脑区间纤维连接的方向性及其神经活动之间的因果关系 [ 5 ]。 尽管各国研究者已对复杂的脑白质结构网络领域进行了研究，并获得了一些重要的发现，但由于网络分析技术的不成熟以及对多模态数据采集认识的不足，如何更准确地构建脑白质结构网络，并结合多模态成像技术来更加深入细致地理解脑白质结构网络，仍是未来脑网络领域研究的一项巨大挑战。
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user: 5. 小结与展望 综上，可以发现，在脑白质结构网络研究群体上，研究对象涵盖了儿童 [ 31 ]、青年 [ 28 ] [ 29 ] [ 30 ]、中老年人 [ 24 ] [ 25 ] [ 26 ] [ 27 ] 等。在研究结论上，国内外相关研究的结果基本一致，即疾病患者的脑白质网络较正常群体发生了改变，表现为网络拓扑属性及小世界网络的变化。但研究结果也会受到个体差异、采集MR图像参数及选用不同图谱模板等的影响。 综上所述，关于脑白质结构网络的研究可以加深我们对大脑结构网络变化的理解。此外，脑网络的分析方法也可以应用于不同类型的脑疾病研究中(如阿尔兹海默症、外创性脑损伤及精神分裂症等)。通过探讨由疾病导致的脑白质网络拓扑属性的改变，有利于揭示脑疾病的病理生理机制，并对疾病诊断和预防提供强有力的理论依据和技术手段。
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user: 摘要 目的：通过兔椎骨骨缺损模型体内实验评估该新型组合骨水泥作为椎体填充材料的有效性和可行性。方法：将72只兔椎骨骨缺损模型随机分为三组：聚甲基丙烯酸甲酯(PMMA)组，实验(组合物)组和空白对照组。PMMA和实验组分别使用PMMA骨水泥和组合物填充。术后4、8、12周时处死动物。在每个时间点进行微型CT分析，生物力学测试和组织学分析。结果：从植入填充物后4~12周，实验组填充物有效强化兔椎骨与PMMA组无明显差异(P > 0.05)，同时通过微CT及组织学观察发现实验组填充的组合物周围骨小梁生长在三组中最明显(P < 0.05)。结论：同种异体骨与PMMA骨水泥组合物在有效强化骨缺损椎体的同时有促成骨作用，该组合物可以成为椎体填充物有价值的生物材料。
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user: 1. 前言 聚甲基丙烯酸甲酯(polymethyl methacrylate， PMMA)骨水泥，是由液态MMA单体和粉末状MMA聚合物 [ 1 ] 组成的丙烯酸聚合物。作为一种常见的骨填充材料，PMMA具有可注射性，快速的止痛作用和良好的分散性能等优点，已在临床上长期使用 [ 2 ]。PMMA骨水泥不仅可以立即缓解疼痛，还可以提供机械稳定性 [ 3 ]。但是，由于PMMA骨水泥具有生物学惰性，不适合骨骼生长，因此PMMA的生物学活性很差，导致局部骨骼与PMMA水泥之间的相互作用较差 [ 4 ]。为了提高PMMA水泥的生物活性，已经研究了将各种活性成分如TiO 2 ，磷酸三钙(TCP)，羟基磷灰石(HA)和生物陶瓷掺入PMMA水泥 [ 5 ] [ 6 ]。活性成分的引入可以减少聚合过程中产生的热量，促进骨水泥与骨组织之间钙磷沉积过渡层的形成，并使材料具有一定的生物活性 [ 7 ]。本项目前提研究已经证实由PMMA骨水泥和同种异体骨组成的骨替代物可促进成骨细胞的活力，粘附力和分化的作用 [ 8 ]。本研究通过动物实验进一步观察PMMA骨水泥和同种异体骨组成的骨替代物体内生物活力。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 材料 选用兔龄5~7个月，体重3.2~3.5 kg 的新西兰大白兔80只，兔由省动物实验中心提供。PMMA骨水泥(每盒20 g，泰科瑞股份公司)；兔同种异体骨(将8只健康成年新西兰大白兔按美国组织库标准 [ 9 ] 制备同种异体骨作为供体)。 2.2. 兔腰椎椎体内骨缺损模型建立 用宿眠新I号(0.3 ml/kg)对兔子进行诱导麻醉，1分钟后用3%戊巴比妥溶液(0.3 ml/kg)肌注。麻醉成功后，动物取俯卧位，常规消毒铺单，采用后正中切口，依次切开皮肤、皮下筋膜，以骨刀剥离双侧椎旁骶棘肌，露L1-L6椎弓根与横突交界处，骨膜剥离显露骨标志。以L4、L5为目标椎体，根据同系动物离体标本上所测得的进针点及进针角度，采用2.5 mm克氏针制作成开路锥穿刺进入椎体5~7 mm。探针探察针道四壁，确保没有突破周围骨皮质后，用刮匙经椎弓根于椎体内尽可能刮除松质骨，将刮出的松质骨进行称重并记录。 2.3. 骨水泥填充兔腰椎骨缺损模型建立 将上述模型的72只兔随机分为注射新型组合物组，(实验组n = 24)、注射PMMA组(PMMA组，n = 24)和空白组对照组(n = 24)。实验组和PMMA组接受填充物强化术。采用12号骨穿针插入椎体骨缺损处，以无菌方式制备包括PMMA和组合物(PMMA：同种异体骨1:1)的骨水泥。使用5 ml注射器提取混合物，通过套管针注射到每只动物骨缺损椎体内。记录注射填充物的数量。术中兔子平稳，无死亡，充分止血并冲洗伤口后，逐层缝合。术前2 h及术后三天内均给予头孢唑啉钠抗感染(0.1 mg/kg/day)。 2.4. 影像学及生物力学检测 术后4、8、12周时每组分别处死4只白兔，整体取出L4、L5椎体，剔除附着的软组织及后部结构，分别行micro-CT扫描。然后每组24个椎体标本用牙托粉固定置于力学实验仪平行金属板上。采用单椎体垂直恒速加载，预加载100 N，以消除标本松弛或蠕变的影响，加载速度5 mm/min，以100 Hz的频率记录载荷、位移数据。分别加载至椎体出现骨折停止。根据测试仪器所记录的不同时间点的载荷、位移值，使用Graphpad prism 7软件绘制各组的载荷–位移曲线，根据曲线上出现的拐点及曲线的斜率得出各组标本的失效强度及刚度。整个过程保持室温恒定并使用注射器向椎体上喷洒生理盐水以保持椎体湿润。 2.5. 组织形态学观察 分别于术后4、8、12周每组随机处死4只兔子。取L4、L5椎体，去除附着软组织，将标本用10%中性甲醛固定，梯度酒精脱水、常规脱钙后石蜡包埋，沿缺损方向切片，改良丽春红染色，光镜下观察，用Image-PRO PLUS 6．0图像分析软件测量新生成骨面积和骨缺面积，新骨生成率(NB) = 新生成骨的面积/骨缺陷面积 × 100% [ 10 ]。在同一张片上随机选择6个视野按上述公式计算取得6个NB样本值。每个视野由3人分别观察计算后取均值。 2.6. 统计学处理 测定指标采用均数±标准差(x ± s)的形式表示，所有数据的统计分析均采用美国SPSS 23软件进行分析。两组之间数据比较采用SNK检验，多组之间的数据比较采用单因素方差分析。选用P < 0.05为统计学显著性界值。