DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 结语 论文针对我国非完全动态信息的现状，提出了基于风险估计的路径诱导方法，通过模糊事件概率理论和随机理论相结合的办法对道路进行风险估计。利用模糊事件概率理论计算道路饱和度超标风险率时， 图2. a-b-P r 曲线 图3. a-b-H r 曲线 Table 2 Path length and risk rat 编号 路径 长度 风险率( a = 0. 1 δ Z ) 1 1-3-5 16 25.46% 2 1-3-2-4-5 16 34.79% 3 1-2-3-5 16 14.41% 4 1-4-5 15 31.27% 5 1-2-4-5 10 33.64% 表2. 路径长度及风险率 确定隶属函数的特征值是一个很关键的问题，本文采用熵理论，通过描述隶属函数的特征值与模糊风险率的不肯定程度关系，可以不完全依靠经验的前提下合理确定隶属函数特征值，并计算出风险率。实践证明隶属函数形式的选择对风险率的计算也有一定影响，如何更合理的选择隶属函数形式用于道路饱和度超标风险计算模型有待进一步研究。
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user: 摘 要 目的：使用光学相干断层扫描血管造影术(Optical Coherence Tomography Angiography， OCTA)对白内障术后黄斑囊样水肿患者的黄斑区视网膜厚度及血流情况进行研究。材料：本研究为前瞻性研究，收集2017年4月到2018年2月期间就诊于青岛大学附属医院眼科的白内障术后黄斑囊样水肿患者20例20只眼，正常白内障术后患者20例20只眼，利用OCTA测量白内障术后黄斑囊样水肿患者治疗前后、正常白内障术后患者的黄斑区视网膜厚度，黄斑的灌注、血管密度并进行分析。结果：正常组黄斑血管密度为19.23 ± 1.88，灌注密度为0.429 ± 0.039，黄斑区视网膜厚度为254.12 ± 22.02 μm，白内障术后黄斑囊样水肿组黄斑血管密度为18.66 ± 2.911，灌注密度为0.408 ± 0.045，黄斑区视网膜厚度为482.15 ± 19.23 μm，黄斑囊样水肿组黄斑血管、灌注密度较正常组减少(P < 0.05)，黄斑区视网膜厚度增加(P < 0.01)。经过曲安奈德治疗后，白内障术后黄斑囊样水肿组黄斑血管密度为19.06 ± 2.911，灌注密度为0.418 ± 0.031，黄斑区视网膜厚度为268.34 ± 17.14 μm，较治疗前血管密度、灌注密度增加(P < 0.05)，黄斑区视网膜厚度减少(P < 0.01)。结论：白内障术后黄斑水肿患者黄斑区视网膜厚度增加，血流密度及灌注密度减少。经曲安奈德治疗后，白内障术后黄斑水肿患者黄斑区视网膜厚度较治疗前减少，血管密度及灌注密度较治疗前增加。 关键词 :光学相干断层扫描血管造影，白内障术后黄斑囊样水肿，血流密度，黄斑中心凹厚度 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 白内障术后黄斑囊样水肿(pseudophakic cystoid macular edema， PCME)是白内障术后的主要并发症之一，主要的临床症状有视力及视觉质量下降、视物变形，由视网膜黄斑囊样水肿引起，Belair等把术后中心凹厚度增加200 μm以上且同时伴有囊样变化者定义为PCME [ 1 ] ，典型荧光素眼底血管造影(Fluorescence Fundus Angiography， FFA)表现为黄斑中心凹旁毛细血管渗漏，荧光素的聚集形成花瓣样的图像，视网膜屏障破坏，黄斑区神经视网膜细胞内及细胞外大量液体积聚，从而在视网膜外丛状层与内核层间形成囊样改变 [ 2 ] 。既往临床上主要用FFA和光学相干断层成像(Optical Coherence Tomography， 0CT)相结合来观察PCME [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] ，FFA可以观察视网膜、脉络膜的血流，但FFA可能存在荧光素染料引起的风险，轻至恶心，少数病例可引起过敏反应。OCT可以测量黄斑区视网膜厚度，并且可以观察到黄斑区囊样水肿的形态变化，但不能观察到血流的图像。 光相干断层扫描血管成像技术(Optical Coherence Tomography Angiography， 0CTA)的发展拓展了频域OCT (spectral-domain OCT， SD-OCT)的视网膜血管的成像能力 [ 6 ] ，它通过在视网膜同一位置重复快速扫描探测运动粒子(如红细胞)等的运动，从而获取视网膜血管的图像 [ 7 ] ，OCTA既可以测量黄斑区视网膜厚度，观察到黄斑区囊样水肿的形态变化，也可以对血管状况进行观察。为此，我们利用OCTA对白内障术后黄斑囊样水肿患者进行检查。
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user: 2. 资料和方法 2.1. 研究对象 本研究为前瞻性研究，收集2017年4月到2018年2月期间就诊于青岛大学附属医院眼科的PCME患者20例20只眼，性别、年龄匹配的白内障术后正常患者20例20只眼。所有受试者均进行裂隙灯、检眼镜、眼压、角膜曲率、角膜内皮细胞计数、眼部A/B超等检查，经间接眼底镜检查和FFA确诊的患者。入选标准：PCME组为白内障术后中心凹厚度增加200 μm以上且同时伴有囊样变化者；正常组为白内障术后正常患者，两组术中及术后均无后囊破裂、玻璃体脱出等并发症。屈光介质混浊不影响眼底观察，OCTA信号强度 ≥ 7，能够进行相关生物学测量及分析。排除标准：1) 无法遵循研究或无法完成检查者；2) 目前或既往患有眼部疾病如眼底疾病者；3) 目前有糖尿病等影响神经系统病变的全身疾病。 2.2. 检查仪器及方法 1) 检查仪器：Cirrus™ HD-OCT 5000检测仪。 2) 扫描模式：3 mm × 3 mm黄斑区扫描。 3) 具体的检查步骤如下：患者均使用复方托吡卡胺滴眼液散瞳至瞳孔 ≥ 6 mm后检查，向患者说明检查时的注意事项，取得患者的理解与配合，取坐位，置下颌于下颌托，前额紧贴额带，调整下颌架高度使受检眼在屏幕上可见，使检查眼注视镜头内注视点(无法注视者，可嘱其对侧眼注视外注视灯)，让患者注视镜头内的注视点，直到摄像完成，在固视灯扫描时不要眨眼。图像显示在屏幕上，获得检查眼的3 mm ×3 mm黄斑血管扫描。对所有OCTA扫描评估图像质量，图像中信号强度指数 < 7或图像质量差的图像排除在分析之外，图像扫描重复3次。并对所有OCTA扫描的黄斑区扫描图像进行分析，分析方法及范围如图1所示，3次扫描结果取平均值)。 2.3. 统计学处理 采用SPSS19.0软件对数据进行统计分析，计数资料比较采用卡方检验；计量资料所有数据先进行正态性检 图1. OCTA黄斑扫描及分析示意图。（原始图像A采用OCTA获取，以黄斑中心凹及视盘中心为中心，扫描3mm×3 mm的视野。图B图为黄斑血管扫描的血管密度分析图，图C为黄斑血管扫描的灌注密度分析图，环状区域为图像分析区域） 验，两组间数据比较采用独立样本t检验，多组数据间两两比较采用单因素方差分析，所有实验数据以均数 ± 标准差表示，对于计量资料不满足正态性或方差齐性检验，采用非参数检验等，以P < 0.05为差异有统计学意义。
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user: 3. 结果 3.1. 患者基本情况 分析了40名患者共40只眼，其中包括16 (40%)名女性，24 (60%)名男性，20名为PCME患者，20名性别、年龄匹配的白内障术后正常患者。患者特征如表1所示。各组间年龄、眼轴长度、角膜厚度无统计学意义。 3.2. PCME对黄斑区血管、灌注密度及中心凹厚度影响 正常组黄斑血管密度为19.23 ± 1.88，灌注密度为0.429 ± 0.039，黄斑区视网膜厚度为254.12 ± 22.02 μm，PCME组黄斑血管密度为18.66 ± 2.911，灌注密度为0.408 ± 0.045，黄斑区视网膜厚度为482.15 ± 19.23 μm，PCME组黄斑血管、灌注密度较正常组减少(P < 0.05)，黄斑区视网膜厚度增加(P < 0.01)。见表2。 3.3. 曲安奈德治疗对黄斑区血管密度、灌注密度及中心凹厚度变化影响 白内障术后黄斑囊样水肿治疗前组黄斑血管密度为18.66 ± 2.911，灌注密度为0.408 ± 0.045，黄斑区中心凹厚度为482.15 ± 19.23 μm，经过曲安奈德治疗后，白内障术后黄斑囊样水肿治疗后组黄斑血管密度为19.06 ± 2.911，灌注密度为0.418 ± 0.031，黄斑区视网膜厚度为268.34 ± 17.14 μm，治疗后4周，较治疗前血管密度、灌注密度增加(P < 0.05)，黄斑区中心凹厚度减少(P < 0.01)。见表3。图2为曲安奈德治疗前后黄斑区血管、灌注密度及中心凹厚度变化。 Table 1 The essential information comparison of PCME and control grou 组别 年龄(岁) 眼轴长度(mm) 角膜厚度(μm) PCME组 65.44 ± 9.75 23.41 ± 0.98 522.15 ± 11.23 正常组 68.49 ± 8.28 23.67 ± 1.38 521.76 ± 19.02 F 2.117 0.445 0.730 P 0.125 0.642 0.970 表1. PCME与正常组组间一般情况比较(x ± s) Table 2 Patient macular blood vessels， perfusion density and foveal thicknes 组别 血管密度 灌注密度 中心凹厚度(μm) PCME组 18.66 ± 2.911 0.408 ± 0.045 482.15 ± 19.23 正常组 19.23 ± 1.887 0.429 ± 0.039 254.12 ± 22.02 表2. 患者黄斑区血管、灌注密度及中心凹厚度 Table 3 Effect of triamcinolone acetonide on the changes of vascular density， perfusion density and CF 组别 血管密度 灌注密度 中心凹厚度(μm) PCME治疗前组 18.66 ± 2.911 0.408 ± 0.045 482.15 ± 19.23 PCME治疗后组 19.06 ± 2.911 0.418 ± 0.031 268.34 ± 17.14 表3. 曲安奈德治疗对黄斑区血管、灌注密度及中心凹厚度变化影响 图2. 图像A、B为OCTA3 mm × 3 mm扫描图像。（放大倍数为10倍，图C、D为OCT512 × 128扫描模式图。图A为PCME治疗前的黄斑区OCTA扫描图像，图B为PCME治疗后4周的黄斑区OCTA扫描图像，图C为PCME治疗前的黄斑区OCT扫描图像，图D为PCME治疗后4周的黄斑区OCT扫描图像）
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user: 4. 讨论 PCME是白内障术后的并发症，并不常见，发病率为0.1%~2.35% [ 8 ] ，但是对术后视力及视觉质量影响较大，多在白内障术后4到6周发生 [ 9 ] 。目前白内障术后黄斑囊样水肿的具体发病机制尚不清楚，引起视网膜屏障破坏的学说主要有炎症、视网膜光损伤、低眼压等。前列腺素在炎症学说中起重要作用，白内障术后前列腺素等炎症介质分泌增多，一般情况下，可被睫状体的Bito泵清除，但术后Bito泵处于超负荷状态而被抑制，所以前列腺素等炎症介质在术后数周仍可保持较高水平，炎症介质可破坏血–房水屏障，继而到达视网膜，破坏血–视网膜屏障。目前临床上的首选治疗药物为甾体类抗炎药(nonsteroid anti-inflammatory drug， NSAID) [ 10 ] [ 11 ] 和糖皮质激素(曲安奈德等) [ 12 ] 。曲安奈德常用的治疗方式为球旁、球后或玻璃体腔注射，曲安奈德为不溶于水的糖皮质激素药物，可长期维持血药浓度。 我们的研究显示在PCME患者中，与正常白内障术后患者相比，PCME患者黄斑血管密度、灌注密度减少(P < 0.05)，并且与黄斑区视网膜厚度变化具有一致性，这可能与其发病机制为视网膜屏障破坏相关，我们猜测在发病过程中，可能由于血管扩张，血管通透性下降，液体渗出至细胞外，细胞外大量液体积聚，组织间压力增加，血流速度减慢，循环淤积，导致灌注密度等减少。我们的研究与Lobo等一致，其研究发现PCME患者的水肿主要位于中央黄斑区域，渗漏点可能位于黄斑旁血管区 [ 13 ] 。经过曲安奈德治疗后，治疗后2周黄斑血管密度、灌注密度开始发生变化，并且与视网膜厚度的变化一致，曲安奈德具有显著的抗增殖、抗炎效果，控制血管通透性，对血管内皮因子生成可起到显著调节作用，同时，曲安奈德还能对视网膜屏障起到稳定作用 [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] ，经过治疗后，血管通透性改善，血管渗漏减轻，组织间压力减小，血流逐渐恢复。在治疗后4周，黄斑血管密度、灌注密度较治疗前增加(P < 0.05)，黄斑区视网膜厚度减少(P < 0.01)。 利用OCTA对白内障术后黄斑囊样水肿患者的血管进行分析，可以无创地、快速地检测视网膜、脉络膜的血流，与激光多普勒、激光散斑流图、超声多普勒成像等相比，能直观的观察眼底血流，与FFA以及吲哚菁绿脉络膜血管造影(indocyanine green choroid angiography， ICGA)相比，其成像快速，且避免了造影剂进入血液带来的不良反应。目前OCT血管成像根据信号不同可分为基于振幅信号、相位信号和复合信号三种，复合信号即综合分析OCT振幅和相位的信号。其中分光谱振幅去相关血管成像(split-spectrum amplitude-decorrelation angiography，SSADA)算法是一种改良的基于振幅的血管成像方法，扫描速度可高达400，000~1，000，000次扫描/秒(400~1000 KHz) [ 17 ] 。通过测量0CT横断面连续扫描反射信号的振幅来检测血管管腔内运动粒子(如血细胞)等的运动，既提高扫描速度，又提高了扫描图像质量，并且有很高的重复性 [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] ，但可能存在遗漏部分血流信息的可能。我们运用基于复合信号的OCT血管成像所获得的图像可以在一定程度上弥补基于振幅及相位变化的成像的缺点，综合了振幅及相位信号的特点，能够获得更好的血管信息。 利用OCTA对PCME患者进行检测，一方面可以快速、无创地获取患者眼底血管密度及灌注密度变化及黄斑区囊样水肿的形态变化，可以避免眼底造影引起的不良反应等，而且可以在检查中鉴别毛细血管扩张症等疾病，进行鉴别诊断。另一方面，可以进行病情的追踪，对患者治疗后的黄斑区视网膜状况进行检查。但本研究存在一定局限性，如样本量小等，OCTA也存在一定的不足，OCTA通过检测毛细血管内腔的红细胞运动而成像，血管密度低可能意味着某区域的血管较少或不流动。而在实际的操作中，无血流或低于检测阈值的血流也可能导致无法被检测，这可能影响检测数据的准确性。
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user: 摘 要 目前物联网的安全问题已经成为大家关注的焦点问题，尤其在工业物联网的安全防护和评估的发展方面，很多国家尚无系统化的安全防护体系，也缺乏适用于工业物联网在各领域的通用和专用安全标准和规范。因此建立全面的安全防御体系，并开发一系列的工业物联网安全防护产品，以及制定针对工业物联网的评估系列标准，不仅保证人民的日常生活、安全生产活动，而且为社会的稳定、基础设施和战略信息的安全提供了保障，对国家安全都具有重要战略意义。因此需要一种可靠的工业物联网安全认证机制以及分析潜在的物联网的安全风险来减少问题的出现和实体的损失。 关键词 :工业物联网，安全认证 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 工业物联网的三个特征是全面感知、可靠传输、智能处理，系统通过网络通信协议协调各模块之间的操作时序，从而实现整个系统的自我感知和判断、自我调节和控制等。而本文提出的方法主要是针对于传输层。可靠传输层保证感知数据在异构网络中的可靠传输，其功能相当于TCP/IP结构中的网络层和传输层，包括信息传输和识别、数据存储、数据压缩和恢复。构成该层的要素包括网络基础设施、通信协议以及通信协议间的协调机制。可靠传输层的安全主要是传统互联网、移动网、专业网、三网融合通信平台等基础性网络的安全，其可能受到的安全威胁有：垃圾数据传播(垃圾邮件、病毒等)；假冒攻击、中间人攻击等(存在于所有类型的网络)；DDOS攻击(来源于互联网，可扩展到移动和无线网)；跨异构网络的攻击(互联网、移动网等互联情况下)；新型针对三网融合通信平台的攻击等。 在实际的工业物联网项目应用过程中，通常会采用外部网络与末梢网络栽旬旬的双向认证技术来实现网络与实体之间的互信机制，这部分技术主要在传输层实现，包括安全密码算法(对称和公钥密码)的设休密钥管理、栽点对栽点机密性、端对端机密性、强认证协议、密码算法和密码协议标准化等内容。但是，在现有的技术环境下，双向认证还必须考虑以下两个现实问题：1) 末梢网络资源通常是非常有限的，认证过程中必须充分地认识到这点，因而认证机制所涉及的计算量和通信开销必须尽可能小；2) 对外部网络而言，其连接的末梢网络数量巨大，且结构不尽相同，要在如此复杂的环境下建立一个高效的识别机制，以区分这些网络及其内部栽点，并赋予唯一的身份标识，需要完善的解决方案。
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user: 2. 基于共享秘密Hash函数的RFID双向认证协议 在物联网中，RFID技术是一种通过无线电波远距离识别物体和信息传输的技术。RFID技术已经在生活中的多个领域得到了普及并充分的突显出了它的强大的实用价值。但是，由于RFID系统数据传输标签的独特性，想要设计出安全高效的RFID安全认证方案，成为了RFID安全协议研究领域的一大挑战。在工业物联网中，RFID技术引用非常广泛，针对RFID系统不停呈现出来的各式各样的安全与隐私问题，通过总结前人提出来的安全协议的设计理念，提出了一种改进的RFID系统解决方案，并重点介绍了新协议的初始化条件、基本原理和认证流程。通过建立安全性分析模型，分析了新协议是如何解决RFID系统中普遍存在的安全问题 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。 在工业物联网中，实体身份识别和认证技术会利用到RFID射频识别和双向认证技术。而本文中提出的新协议就是针对于RFID技术的安全缺陷和实现实体和网络之间互信机制的双向认证协议。 2.1. 安全认证协议的设计 通过总结前人提出来的安全协议的设计理念，提出了一种改进的RFID系统解决方案，并重点介绍了新协议的初始化条件、基本原理和认证流程。通过建立安全性分析模型，分析了新协议是如何解决RFID系统中普遍存在的安全问题 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] 。 2.1.1. 初始条件与设计原理 数据传输标签存储ID、S和H(ID||S)，认证前数据传输标签状态为锁定状态。后台服务器存储所有数据传输标签数值对(ID， S， H(ID||S))，并且在后台服务器中嵌入随机数生成器。其中R是服务器产生的随机数，ID是数据传输标签的标识，S是系统运作前预先设置的秘密值，H是预先定义的哈希函数，Tag表示标签，Reader表示读写器，S和H(ID||S)会随着随机数的不同而不断更新。不考虑协议中设计的Hash函数本身的缺陷 [ 8 ] [ 9 ] 。 改进的认证方案设计原理见图1所示。 2.1.2. 认证流程 安全协议认证流程如下： 1) 后台数据库将生成的R响应给RFID读取器。 2) RFID读取器向数据传输标签发出Query认证请求。 3) 数据传输标签依据H函数计算H(ID||R||S)，然后将运算结果和H(ID||S)通过RFID读取器响应给后台服务器。 4) 后端数据库依据接收到的数值，检索系统文档是否存在一组(ID j ， S， H(ID j ||S))数据，其中H(ID j ||S)与H(ID||S)相同，若相同，则依据该组的ID j 和S计算H(ID j ||R||S)。然后校验H(ID j ||R||S) = H(ID||R||S)，如果相等，则数据传输标签认证通过并进行下一步运作，否则数据传输标签认证失败。 5) 后端数据库计算S DB = H(R||S)、H(ID||S DB )和H(ID j ||R||S DB )，后端数据库使用S DB 和H(ID||S DB )替换相应的S和H(ID||S)，并通过RFID读取器将H(ID j ||R||S DB )转发给数据传输标签。 6) 数据传输标签计算S T = H(R||S)、H(ID||S T )和H(ID||R||S T )，并判断H(ID||R||S T )与接收到的数据H(ID j ||R||S DB )是否相等，若相等，则RFID读取器认证成功，系统标签使用S T 和H(ID||S T )替换相应的S和H(ID||S)，否则RFID读取器认证失败。 图1. 安全认证协议的设计原理 2.2. 协议的安全性分析 1) 双向认证。通过后端数据库比较H(ID j ||R||S)和H(ID||R||S)是否相等、数据传输标签比较H(ID||R||S T )和H(ID j ||R||S DB )是否相等，实现了RFID系统合法身份的双向认证。 2) 向前安全。由于R、数据传输标签秘密值S的可变性和H函数的不可逆性，纵然非法用户取来了H(ID||R||S)和H(ID||S)的值，也无法追溯到系统数据传输标签以前相关的认证响应记录。 3) 防位置跟踪。由于R、数据传输标签秘密值S的可变性、更新的，因此系统Tag每次回答RFID读取器询问的数值H(ID||R||S)和H(ID||S)也是不同的，可以防止非法使用者依据RFID系统Tag的特定响应记录而进行的定位追踪。 4) 防重传攻击。每次的秘密数S是变化的，攻击者即使窃听了合法RFID读取器前一次发送的H(ID j ||R||S DB )、合法数据传输标签前一次发送的H(ID||S)和H(ID||R||S)，也无法再次模拟出H(ID j ||R||S DB )的值或H(ID||S)和H(ID||R||S)的值，有效的防止了重传攻击。 5) 防窃听与非法读取。数据传输标签ID在非安全信道传播时经过Hash函数的加密处理，所以非法用户无法窃听标签的真实ID。 6) 防假冒攻击。由于在每次认证过程完成后，都对数据传输标签共享秘密值S和服务器共享秘密值S进行了更新，攻击者无法伪造秘密值S。系统合法Tag响应的H(ID||S)和H(ID||R||S)与攻击者伪造的数据传输标签响应不同，因此无法通过系统合法RFID读取器认证。系统合法RFID读取器响应的H(ID j ||R||S DB )与攻击者伪造的RFID读取器响应不同，因此无法通过系统Tag的合法认证。 7) 不可分辨性。由于认证过程中加入了随机数、秘密值和Hash函数这些元素，使得非法使用者无法通过获取多个合法Tag的响应辨别出某一个系统Tag的响应，也无法通过获取同一个Tag的多次响应辨别出该响应Tag的某一次响应，达到了不可分辨性的安全目标。 8) 拒绝服务。由于后台数据库和标签中的隐私数据只有通过安全认证后才会进行数据更新，假如合法标签正在进行安全认证，在完成之前被停止了，那么此时后台数据库和系统Tag中的数值记录也没有任何更替，可满足下一次或诸多次的认证，达到了抵制拒绝不法服务的安全目标。 2.3. 基于共享秘密Hash函数的RFID双向认证协议的工业物联网 本文提出的新协议，是在典型的安全认证机制基础之上设计出来的，新协议有效地解决了RFID系统的双向认证问题，并且在新协议中加入了Hash函数 [ 10 ] 、共享秘密值和随机数这3个元素，加强了新协议的防位置、跟踪、重放攻击、假冒攻击、窃听的抵抗能力。基于前面第三节提出的安全性分析，总体上来说，本文设计的新协议基本上解决了典型的RFID隐私保护机制存在的各种各样的安全问题，具有较好的安全性能 [ 11 ] 。针对于工业物联网，新协议主要解决了两个问题。第一个就是双向认证的问题，新协议不但要认证服务器端而且还要认证标签端。第二个就是RFID技术的安全问题，新协议通过利用变化的共享秘密值以及变化的随机数保证了用户每次在识别身份时确保了用户身份唯一性。从而保证了用户的数据安全和隐私。此外其次就是数据在网络传输的安全性，为了解决互联网中通信数据隐私问题，我们需要对传输的数据进行加密，本文采用采用MD5算法 [ 12 ] 进行数据加密。
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user: 3. 小结 本文介绍了工业物联网的安全风险分析和关键防护技术，并通过总结前人提出来的安全协议的设计理念，提出了一种改进的工业物联网RFID系统解决方案，并重点介绍了新协议的初始化条件、基本原理和认证流程。通过建立安全性分析模型，分析了新协议是如何解决RFID系统中普遍存在的安全问题。在工业物联网中，RFID技术安全与隐私和RFID技术的应用领域是紧密相关的，不同的应用领域关联了不同的RFID安全等级。对于有些领域如工业安全生产管理，控制安全要求较高，那么需要将协议的安全性放在第一位。所以在充分考虑系统设计成本的基础之上，设计出机制简单、安全高效的加密认证算法成为了研究的热点。
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user: 摘 要 本文主要对基于PCA的人脸识别算法展开研究，首先采集图片进行预处理，然后基于AdaBoost算法进行人脸检测，采用PCA算法进行人脸识别与匹配，最终将人脸识别算法运用到移动课堂考勤平台中。本系统将人脸识别技术与课堂考勤相结合，在Android客户端完成实时考勤和考勤统计的功能。经过实验测试，本系统识别率达到75%以上。 关键词 :主成分分析，人脸识别，AdaBoost级联分类器，图像预处理 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 人脸识别作为生物特征识别技术之一，利用人脸的眉毛、眼睛、口、鼻等特征进行身份认证，是当前一种非常流行的身份认证技术。人脸识别就是从采集到的含有人脸的图像或视频流中提取出人的特征点信息。在当前流行的人脸识别、指纹识别、脉搏识别、虹膜识别、视网膜识别、DNA识别等众多生物特征识别技术中，人脸识别技术与其他生物特征识别技术相比，具有非接触性、直接性、便利性、准确率高等优势，从而得到了广泛的研究与应用。目前，人脸识别在门禁系统、网络身份识别、摄影摄像领域都有着极其广泛的应用，随着人脸识别技术的不断成熟，其识别的可靠性和准确率会得到进一步的提升，未来作为身份识别的关键技术手段，其必将会应用于更多的领域 [ 1 ] 。
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user: 2. 现有研究成果对比分析 由于人工考勤存在耗时、效率低等弊端，以及人脸识别技术越来越成熟，很多研究者把考勤和人脸识别技术结合起来，开发人脸识别考勤系统，以下将对现有的几种人脸识别考勤系统进行对比分析。文献 [ 2 ] 中介绍了基于PCA和LDA算法的人脸识别考勤系统的设计与实现，该系统采用C/S服务体系结构，在客户机通过识别摄像头采集的人脸信息与系统中存在的人脸信息进行对比，但该系统的考勤效率低、硬件设备要求大、成本较高。文献 [ 3 ] 提出了一种基于SVD的两步人脸识别的考勤系统，虽然该系统识别率高，但是算法识别流程复杂，计算复杂度高，识别耗时长。文献 [ 4 ] 提出了基于手机定位的考勤系统，该系统虽然可以提高考勤管理的效率，但是手机定位具有不稳定性，考勤也具有不确定性。基于以上几种考勤系统的对比，本文提出基于PCA算法的移动课堂考勤系统，PCA对比其他人脸识别算法来说，准确率较高以及复杂度低，本系统与以往的单个人脸考勤不同的是，采用一张课堂集体照进行多个人脸识别，考勤效率大大提高。由于安卓手机的普遍性，硬件要求低，大大降低了考勤成本。
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user: 3. 人脸检测 人脸检测技术是人脸识别技术的关键步骤，是识别匹配的前提。人脸检测技术是指在一张照片中找出人脸的位置和大小的过程。本作品采用基Haar分类器的AdaBoost [ 5 ] 算法来进行人脸检测。AdaBoost算法最早在1995年由Freund和Schapire两人提出，现在多用于计算机视觉，机器学习，人脸检测和数据挖掘上。 3.1. Haar分类器算法 Opencv自带了haar分类器，Haar分类器算法的要点如下： · 使用Haar-like特征做检测。 · 使用积分图(Integral Image)对Haar-like特征求值进行加速。 · 使用AdaBoost算法训练区分人脸和非人脸的强分类器。 · 使用筛选式级联把强分类器级联到一起，提高准确率。 3.2. AdaBoost算法 AdaBoost算法是一种迭代算法，基于haar特征值不断地进行分类器的训练，从大量的弱分类器中不断筛选出，组成强分类器，以提高检测的精确度。然而，单个的分类器并不能准确的检测出人脸，因此需要使用级联的方法，将多个强分类器级联到一起来提高精确度。最后，使用积分图对人脸实现实时检测。该算法使用图像的矩形特征作为分类依据，级联的分类器有效的排除了大量非人脸窗口，每级分类器对应一个Haar特征值，一旦被标识为非人脸窗口，就不再进入下一级进行训练。 分类器训练过程如图1所示： 强分类器的诞生需要进行T次的迭代，具体操作如下： 1) 给定训练样本集S，共N个样本，其中X和Y分别对应于正样本和负样本；T为训练的最大循环次数； 2) 初始化样本权重为1/N，即为训练样本的初始概率分布； 3) 第一次迭代训练N个样本，得到第一个最优弱分类器; 4) 提高上一次迭代中被误判的样本的权重； 5) 将新的样本和上次分错的样本放在一起进行新一轮的训练; 6) 循环执行4~5步骤，T轮后得到T个最优弱分类器。 7) 将T个最优弱分类器组合而得强分类器，组合方式(1)所示： C ( x ) = { 1 ∑ t = 1 T α t h t ( x ) ≥ 1 2 ∑ t T α t 0 其 他 (1) 其中 ∂ t = log 1 β t 最终得到强分类器 C FINAL ( x ) 为： C FINAL ( x ) = sin ( ∑ i = 1 M a i C i ( x ) ) (2) 其中 ∂ t = log 1 β t ， C i ( x ) 是弱分类器，即当已提取的分类器对某些样本分类正确，则将这些样本的权重减小( β i 变小)；如果不正确，则增加样本的权重( β i 变大)。如此，之后的每一次提取简单分类器，这些错误样本的训练就会加强。 图1. 人脸检测分类器训练方法 人脸检测适用于灰度图像，因此获取的彩色图像需转为灰度图。其次，在光线较暗的情况下，获取的图像质量差，故要用直方图均衡化来提高图像的亮度和对比度。另外，要把采集到的人脸图像的尺寸统一化。完成之后，才能进行人脸预处理。
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user: 4. 人脸图像预处理 图像采集之后获得的图像一般情况下都含有一部分噪声或是干扰信息，会对后期的图像处理造成影响，因此需要进行图像预处理，包括图像去噪、图像增强、图像的二值化、归一化以及图像分割等。 4.1. 图像去噪 图像噪声会影响图像的清晰度影响图像识别效率，因此对待识别的图像做去噪处理是前提。常用的去噪算法有：均值滤波、中值滤波、KNN均值滤波以及SNN均值滤波算法，经过实验如下图3图4的比较，本文采用SNN均值滤波算法进行图像去噪。 SNN均值滤波算法 在图像的模板内，通过对几对对称点像素值的比较，区分是否位于同一区域，在同一个区域内进行像素均值的计算。算法示意图如图2，从模板中的对称点对寻找与待处理像素相同区域的点，然后对选出的点做均值运算。 4.2. 图像增强 图像增强主要的优点在于进一步突出图像的各部分特征，通过调整图像的全局灰度值分布来增强图像的对比度，为检测识别操作提供更好的样本。直方图均衡化的思想主要是对图像中像素个数多的灰度级进行线性对比度展宽，像素个数少的灰度级进行压缩，从而提高图像亮度对比度，使图像更清晰。图像增强主要的优点在于进一步突出图像的各部分特征，通过调整图像的全局灰度值分布来增强图像的对比度，为检测识别操作提供更好的样本。直方图均衡化的思想主要是对图像中像素个数多的灰度级进行线性对比度展宽，像素个数少的灰度级进行压缩，从而提高图像亮度对比度，使图像更清晰。 如果设 f ( x ， y ) ， g ( x ， y )   ( x = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， M ; y = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， N ) 为原图像和处理后的图像，灰度变化范围为[0，255]，则直方图的均衡化的具体步骤如下： 1) 求出原图 [ f ( x ， y ) ] M × N 的灰度直方图，用256维的向量h表示。则 h ( x ) = p ( x ) = n k N     ( k = 0 ， 1 ， ⋯ ， L − 1 ) 其中， n k 为图像 [ f ( x ， y ) ] M × N 中灰度值为k的像素个数； N = m × n ，为图像的总像素个数。 图2. SNN算法示意图 图3. KNN均值滤波算法去噪效果图 图4. SNN均值滤波算法去噪效果图 2) 由直方图均衡化映射函数进行直方图的均衡化。则映射函数为： g ( x ， y ) = { ( L − 1 ) ，       ∑ k = 0 f ( x ， y ) p ( x ) f ( x ， y ) ≠ 0 0 ，                         f ( x ， y ) = 0 原图如图5所示，直方图的均衡化处理的效果图如图6所示。 4.3. 图像分割 图像分割即是将感兴趣的部分与其他部分进行分离并提取出来的处理，主要的分割方法有阈值法、边界分割法、区域提取法等。本文将人脸识别在课堂考勤中的应用需要将集体合照进行分割，主要采用的是边界分割方法中的加权梯度直方图分割法。其设计思路是通过对梯度分布进行加权修正，增大直方图的分布细节，具体步骤如下： 1) 对待分割的图像 [ f ( x ， y ) ] m × n 按照某锐化算子(如sobel算子)求梯度图 ∇ [ f ( x ， y ) ] m × n 。 2) 按照如下公式求梯度图 ∇ [ f ( x ， y ) ] M × N 的加权灰度直方图 h ( k ) ( k = 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ ， 255 ) ，即 图5. 原图 图6. 直方图均衡化后效果图 h ( k ) = w ( k ) ⋅ N ( k ) ，     k = 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ ， 255 其中： w ( k ) 为加权系数，是关于k的增函数；N为 ∇ f ( x ， y ) = k 的像素个数。 3) 将加权梯度直方图，带入最大熵阈值方法，求出 ∇ [ f ( x ， y ) ] m × n 的分割阈值。 课堂考勤系统中图像分割效果如图7所示。
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user: 5. 人脸识别 对人脸识别这一关键功能，采用PCA主成分分析算法进行识别。主成分分析(PCA) [ 6 ] 是通过多元统计分析数据的一种方法，是借用较少的特征数据来描述总体样本的内容，以此达到降维处理图像特征数据的目的，在人脸识别的应用中，使用一个低维的子空间来描述人脸图像，同时保留识别所用到的数据信息，通过低维表征的向量和特征向量矩阵，可以基本重构出所对应的原始高维向量。 一组特征脸可以通过在一大组描述不同人脸的图像上进行主成分分析(PCA)获得。任意一张人脸图像都可以被认为是这些标准脸的组合。算法设计为如下几个步骤 [ 7 ] ： 设有m条n维数据 将原始人脸数据按列组成n行m列矩阵X[n， m] 1) 将X的每一行(代表一个属性字段)进行零均值化，即减去这一行的均值，使每一维的均值为0。即 X [ n ， m ] = X [ n ， m ] − 1 m ∑ 1 m X [ n ， m ] (1) 2) 求出协方差：数学上可以用两个字段的协方差表示其相关性，由于已经让每个字段均值为0，则： 图7. 图像分割效果图 C o v ( a ， b ) = 1 m ∑ i = 1 m a i b i (2) 3) 协方差矩阵： C = 1 m ∑ i = 1 m ( X i − X ¯ ) ( X i − X ¯ ) T = 1 m X ⋅ X T (3) 其中，这个矩阵对角线上的两个元素分别是两个字段的方差，而其它元素是两个字段的协方差，两者被统一到了一个矩阵上。 4) 求出协方差矩阵的特征值及对应的特征向量。 5) 将特征向量按对应特征值大小从上到下按行排列成矩阵，取前k行组成矩阵P。 6) Y = PXY = PX即为降维到k维后的数据。 通过主成分分析，降低数据空间维数，可以将多元数据特征在低维空间里直观地表示出来。
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user: 6. 移动端设计与实现 6.1. 系统设计 [ 8 ] 该系统整体上利用基于PCA主成分分析法算法进行人脸识别，重点研究利用多人脸识别来实现课堂考勤。通过上传班级照片后切割成每一个人脸与该班级对应的人脸数据库匹配，匹配成功即判断为到场上课，没有到场的标记为缺席，多余人脸判断为听课人群，在考勤结果中显示本班级缺席人数和名单。系统的总流程如图8。 图8. 系统总流程图 6.2. 系统主要功能 本系统的功能较为简单，最主要的功能是刷脸考勤、信息录入以及考勤统计，还具备基本的注册登陆、账号管理、反馈等基本功能。信息录入主要是将教师所授班级的学生信息录入到后台数据库中，包括姓名学号和照片；刷脸考勤是在开始上课前教师拍一张学生的合照之后上传，点击考勤与人脸数据库进行对比验证；考勤统计是根据刷脸考勤得到出席人数、缺席人数以及缺席名单，系统功能如下图9所示。 6.3. 技术选型 6.3.1. 服务端 本系统的服务端主要是使用Tomcat作为服务器，采用MVC模式进行开发，以URL形式向外部提供访问实体层的接口，可视化层向服务器发送请求时，即可实现通讯。 主要流程图如图10所示。 客户端使用http post请求把Json数据写出到服务端，服务端从json封装的请求数据中获取到请求意图后，处理数据库空间的申请、数据存取、权限验证等需求 [ 9 ] 。Serlvet作为前台接受client的请求并进行相应的处理。 图9. 系统功能图 图10. 服务端主要流程图 6.3.2. 数据库 本系统的数据库使用的是云数据库，主要是使用Bmob后端云数据库来很好的支持人脸数据库。云数据库能够提供可视化建表过程，以及简单的set()， get()， save()函数对数据进行添加保存，Query()函数对数据进行访问查询，Update()函数对数据进行修改更新以及delete()进行数据删除等。 数据库的流程图如图11所示。 6.4. 效果展示 在Android客户端上运行的效果，展示主要功能，包括信息录入、刷脸考勤以及考勤统计，分别如图12、图13、图14所示。 图11. 数据库的主要流程图 图12. 信息录入效果展示。(a)创建班级名称；(b) 创建学生姓名；(c)录入学生相片；(d) 班级中的总学生数 图13. 刷脸考勤效果展示。(a) 选择考勤班级；(b) 上传照片；(c)点击考勤
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user: 7. 结语 本文对PCA的人脸识别算法进行研究，详细阐述了人脸识别的具体过程，包括人脸检测、图像预处理、人脸识别与匹配，并介绍了将PCA的人脸识别算法运用到移动课堂考勤系统的系统简要设计。 图14. 考勤结果和考勤统计。(a)第一次考勤结果；(b)第二次考勤结果；(c)综合统计情况 实验表明，基于PCA的人脸识别算法可以达到良好的识别效果，在具体课堂考勤中，达到了75%以上的识别准确率。将人脸识别与考勤相结合，不仅可以运用到课堂考勤中，还可以运用到小型会议考勤、考试签到等领域中，具有良好的实用价值。
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user: 资助信息 本文获得广州市产学研协同创新重大专项(201704020203， 201604016002)和佛山市科技创新项目(2014AG100162)的资助。
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user: 摘 要 目的：解决以往眼科临床工作中部分疾患只能靠肉眼判断眼部病变范围及大小的局面。方法：使用国际上常用的图像分析软件Image-Pro Plus [ 1 ] 对我院眼前段照相系统数据库中临床常见需要临床医生判断病变大小的眼部疾患眼前段相片进行病变范围尺寸的测量。结果：Image-Pro Plus能够取代目前只能靠眼科临床医生在裂隙灯下对泪河高度，角膜异物大小，翼状胬肉大小，前房积脓高度，上睑下垂等的粗略估算。结论：Image-Pro Plus能够简单经济精确地对多种眼部常见疾患进行测量，从而改变以往对很多眼部疾患仅能凭眼科医生经验判断及在裂隙灯下粗略估算的情况。适合在眼科临床中推广使用。 关键词 :Image-Pro Plus，泪河高度，眼部测量 Copyright © 2018 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 在其他行业及医学领域中使用Image-Pro Plus进行图像分析已经超过20年 [ 2 ] ，Image-Pro Plus甚至能够自动进行细胞核数量计算 [ 3 ] 。在目前国内眼科临床行业中应用得较少(中国知网数据库检索10年内Image-Pro Plus在眼科临床应用的相关文章少于5篇，主要应用在角膜缺损面积的测量 [ 4 ] 及人工晶体倾斜度计算方面 [ 5 ] ，目前国内眼科临床中对很多眼部病变(如泪河高度，角膜异物大小，翼状胬肉大小，前房积脓高度，上睑下垂等)范围尺寸的判断往往只能通过裂隙灯下调整裂隙灯光带长度进行观察测量甚至只用直尺测量，所得出的测量结果误差大(表1)，并且难以测量出超细微的结构(如泪河高度等)，同时对于病变的变化(如翼状胬肉的增长，前房积脓的增高或降低)往往也只能靠眼科医生凭经验及印象判断。 针对以上的问题，借助目前临床中常用的眼前段照相系统配合图像分析软件Image-Pro Plus便能对常见眼部疾患进行精准的测量及记录。
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user: 2. 资料和方法 1、使用软件及系统的介绍：Image-Pro Plus是Image-Pro Software系列中的其中一款商业软件，具有强大的2D和3D图像处理、增强和分析功能，具有丰富的测量和定制功能，并允许用户自行编写针对特定应用的宏程序。Image-Pro Plus能轻易从多种设备上获取图像，如CCD摄像机、数字化CCD、Cooled CCD、扫描仪等，全面支持多种文件格式与输入设备，支持24位彩色、8位、12位、16位精确灰度，32位浮点图像，支持连续采集系列动态图像模式并可以影音文件的格式储存和重播。许多研究人员使用Image-Pro Plus进行图像的获取、计数、测量及分类对象以及自动化工作。 [ 6 ] [ 7 ] 本文使用的Image-Pro Plus软件版本为6.0.0.260。本文使用的眼前段照相系统为TOPCON BG-4。 2、测量前准备：A：定标操作：我们使用Image-Pro Plus进行眼部测量前需要进行定标操作，眼前段照相系统每一个照相倍率均需做一次定标操作(相当告知比例尺的大小)。首先准备好直尺，同时调整好裂隙灯的拍摄倍率(如设定为10×)并垂直照射直尺，拍下前段相片。使用Image-Pro Plus打开该相片(图1)，然后打开Spatial Calibration面板(图2) (Measure > Calibration > Spatial …)，新建标尺(点击New)，修改标尺 Table 1 19 slit lamps of different brand models in our hospital was randomly selected， the accuracy rate was only 26% 裂隙灯刻度准确度统计Statistics of calibration accuracy of slit lamp 误差 0% <3.00% <5% <10% 裂隙灯(台) 5 7 5 2 表1. 随机抽查我院不同品牌型号19台裂隙灯刻度的准确度，准确率仅为26% 图1. 调整绿色工字尺长度，并填入相应的数值 图2. 在面板中填入标尺名称及单位，点击Image 名称(Name)，设置标尺的单位(Unit)，生成标尺(Units/pixel面板中点击Image)，在刚才打开的标尺相片中会出现一工字标尺，通过鼠标调节工字标尺测量对应的相片直尺后在弹出的Scaling面板中填入实际测量的数值(本例为15)。最后点击OK我们完成了10×倍率的相片标尺设置，以后测量10×倍率下拍摄的眼前段相片时调用该标尺便可。其他倍率标尺的设置过程同前。B：测量所用相片：使用我院TOPCON BG-4眼前段照相系统数据库中，抽取常见的眼部疾病眼前段相片数张，本文抽取的相片包括泪河相片，角膜异物，胬肉，前房积脓，上睑下垂。C：测量操作：首先打开需要测量的图片，选择上一步骤中设置好的对应标尺(Measure > Calibration > Select Spatial …)，点击OK (图3)。最后点击长度测量工具(图4)使用“工字尺”工具(图5)在图片中使用鼠标调整需要测量的范围，便能自动得出测量数值。
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user: 3. 结果 泪河高度测量结果(图6)，通过本方法可以得出精确的泪河高度数值。本图中泪河高度约为0.35 mm，测量过程仅需要病人在正常状态下于裂隙灯最大倍率下拍摄眼前段相片，然后使用Image-Pro Plus进行分析便可得到精确到微米级的数值，从而得到精确可重复性强的结果。对于泪道系统疾病可以起到一个很好的辅助诊断依据，对于干眼症的诊断能够提供一个简单快速的初步诊断方法，从而为病人的进一步泪液分析提供依据，从而能避免过度检查。 角膜异物大小的测量结果(图7)通过测量可知本图角膜异物长度为1.03 mm。临床中浅层的角膜异物往往比较细微，肉眼难以判断其精确的大小，角膜异物剔除以后异物往往难以保存，通过眼前段照相及Image-Pro Plus的分析，便能起到一个很好的异物证据保存作用。 翼状胬肉大小的测量结果(图8)，此图的胬肉组织侵入角膜组织的长度达3.53 mm对于翼状胬肉患者，需根据其胬肉侵入角膜的范围大小从而决定是否手术治疗，把握准确的手术时机对于病人视力的恢复起到重要的作用 [ 8 ] 。通过本方法，在临床中能够简易精确地对胬肉的大小及变化进行测量，从而精准地把握最佳的手术时机。进而能够对决定是否行进行胬肉手术起到一个依据及标准化治疗的测量方法。 前房积脓高度的测量结果(图9)，本图前房积脓高度为1.56 mm对于一些争分夺秒的眼科急诊，如铜绿假单胞菌性角膜炎，前房积脓的变化是体现药物治疗是否有效的重要指标 [ 9 ] ，使用Image-Pro Plus分析前房积脓的图片能够及早发现前房积脓高度的变化，进而为临床治疗提供重要参考。 上睑下垂的测量结果(图10)，本图例中睑裂高度为6.2 mm。目前眼科临床中使用的睑裂高度测量仍然使用20年以前的手持直尺测量方法 [ 10 ] ，该方法测量精度低，容易产生误差而且不能通过图片的形式进行保存记录。嘱病人正视，后使用眼前段照相系统进行照相，再由Image-Pro Plus进行测量，便能得到精确的睑裂高度并且能够通过图片的形式永久保存。 图3. 选择对应的标尺 图4. 选择长度测量工具(红色箭头) 图5. 选择长度测量工具(红色箭头) 图6. 泪河高度测量结果 图7. 角膜异物测量结果 图8. 翼状胬肉测量结果 图9. 前房积脓测量结果 图10. 上睑下垂测量结果
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user: 4. 讨论 在计算机技术高速发展的今天，眼科的很多检查往往仍停留在调整裂隙灯光带测量甚至使用直尺测量的局面。因为眼科检查需要观测的对象细微，甚至超过了肉眼能够判断的极限，如裂隙灯下泪河的测量，部分研究甚至只能使用直尺在裂隙灯下估量泪河高度 [ 11 ] ，目前眼科临床中使用眼表综合分析仪进行泪河高度测量，但也仍需要手动测量泪河上下极对应点之间的长度 [ 12 ] ，同时眼表综合分析仪并非所有医院特别是基层医院能够配备的，利用便捷的眼前段照相系统，甚至只需裂隙灯配合手机拍摄出眼前段相片，配合Image-Pro Plus对眼前段相片进行测量，便能精确得到病患的泪河高度，便于基层医院开展干眼的初步诊治。 对于临床中需要一段较长时期内动态观察的眼部疾患，如翼状胬肉，通过肉眼观察较难判断胬肉侵入角膜的范围是否有扩大，对于侵入范围不断扩大的胬肉需要尽早手术治疗，通过定期对胬肉进行眼前段照相并使用Image-Pro Plus进行胬肉大小的测量，便能尽早发现翼状胬肉病变是否有进展，进而为眼科医生判断是否进行手术治疗提供重要依据。同时根据翼状胬肉的大小决定手术时机对病患的视力恢复有重要的影响 [ 13 ] ，通过对翼状胬肉眼进行眼前段照相及Image-Pro Plus进行翼状胬肉大小的测量，从而判断手术的时机能够对翼状胬肉病患带来最佳的手术效果，同时也为翼状胬肉手术的标准化治疗提供依据。 对于需要短时间判断体征改变的眼部急症，如感染性角膜溃疡引致的前房积脓，在治疗早期药敏报告未出结果的情况下，感染性角膜溃疡往往采用经验性广谱抗菌治疗 [ 14 ] ，其用药是否有效的其中一个重要的体征便是前房积脓高度的变化 [ 15 ] ，应用Image-Pro Plus对感染性角膜炎所致的前房积脓眼前段相片进行测量，其测量的精度能够达到微米级别，因此能够及时发现前房积脓高度变化的细微改变，从而能够为临床中继续用药或者调整用药提高参考依据。 目前上睑下垂手术术前检查项目中，提上睑肌肌力的测量仍在使用直尺测量 [ 16 ] ，实际检查中应用直尺测量容易造成人为的误差，包括手持直尺时的不可控制的位移及读取数值时的精确度偏低，同时检查所得数据需手写记录，不能通过图像的形式记录。利用眼前段照相系统及Image-Pro Plus测量代替直尺测量，能够大大提高测量的精确度同时能够通过图片形式保存检查结果。具体测量过程如下：用拇指压住眉部，以阻断额肌的提上睑作用，嘱患者尽量向下注视，使用眼前段照相系统拍摄第一张眼睑图片，再嘱患者尽量向上看，使用眼前段照相系统拍摄第二张眼睑图片，通过Image-Pro Plus分析两张图片12点钟方向睑裂的高度，两张图片中睑裂的高度差即为提上睑肌肌力。因为检查过程中，患者头部由眼前段照相系统中裂隙灯头托支撑，位置能够保存固定，避免了使用直尺检查过程中不可控制的位移导致的测量误差，提高了测量的准确性及精确度，同时能够很好地将整个检查结果通过图片进行保存。 Image-Pro Plus目前已广泛地应用于各行业，但在眼科方面的应用相对较少，希望本文能够起到抛砖引玉的作用，推进Image-Pro Plus在眼科方面更为广泛的应用。
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user: 摘 要 通过对本地野生羊肚菌进行人工分离、提纯复壮，培育出适合陇南山区栽培的菌种，并且模仿野生羊肚菌自然生长条件，取得了人工栽培羊肚菌的重大突破。 关键词 :羊肚菌，陇南山区，小麦粒，栽培 Copyright © 2018 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 羊肚菌(Morchella esculenta (L.) Pers)俗称羊肚菜、羊肚蘑，属真菌类，生态类型多样性程度较高，是著名的美味食用菌，是高级宴席上的珍贵佳肴，倍受欧美国家消费者青睐。陇南地处暖温带和亚热带过度地带，境内山大沟深，气候独特，野生羊肚菌分布广，种类较多。近年来，由于滥采滥挖，羊肚菌资源数量出现枯竭。为了探索出一套羊肚菌人工栽培的技术，陇南市农科所科技人员在学习外地技术的基础上，对本地野生羊肚菌进行人工分离提纯复壮，培育出适合陇南山区栽培的菌种，模仿野生羊肚菌生存环境、气候、土壤等自然条件，因地制宜、开拓创新，经过反复试验，终于取得了人工栽培羊肚菌的重大突破。现将栽培的关键技术总结如下，供广大食用菌栽培者参考。
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user: 2. 羊肚菌菌种制作 2.1. 母种制作 在每年春分到清明前后，在野外或家栽田园采集体型完整、胖实、无病虫危害的优质羊肚菌子实体，及时进行组织分离，获得纯羊肚菌母种。 2.1.1. 分离方法 1) 母种培养及制作 配方：马铃薯200 g，葡萄糖20 g，琼脂18~20 g，麸皮10 g，即PDA + 10 g麸皮。方法是：去皮挖眼的马铃薯块200 g，在钢筋锅内加水1200 ml沸煮20 min，取其滤质1000 ml。称取麸皮10 g，白糖20 g，琼脂18~20 g，加入盛有1000 ml马铃薯滤液的钢筋锅中加热充分搅拌至琼脂完全溶解，然后装入试管1/5处，用有脂棉球球塞管，用报纸包装成10支一捆的试管束，在手提式高压锅内，100℃温度下保持灭菌45分钟，然后等高压锅指针归零后，趁热打开高压锅，取出试管，摆放斜面。 2) 母种分离 分离时刻采用接种箱或超净工作台，先将采集完整的羊肚菌子实体放在操作台上，并放酒精灯、镊子、钩针等专用器械，然后进行接种箱、接种室消毒。如果采用接种箱分离，一般采用气雾消毒剂一包，点燃后45分钟可分离操作。如果采用超净工作台，先开启臭氧机，进行室内消毒，再打开超净工作台，半小时之后可进行分离操作。(菌种分离必须严格无菌操作程序防止通过非正规方式带入杂菌)分离时首先将完整的羊肚菌从中部撕开，然后用镊子或钩针撕取羊肚菌子实体内表皮麦粒大小，迅速放入试管，使其落入斜面培养基上，每个实体可分离10~15支。 3) 母种的培养 新分离的试管，可放入气温在16℃~20℃，湿度85%室内培养，有条件的可放入温度18℃湿度85%的恒温箱培养，一般5~7天可满管。整个过程每天早晚要随时检查挑去有污染和活力不强的试管，选择萌发快、生长迅速、菌丝强壮的优质母种，进行转管，转管仅限一次，培养基配方、转管方法与管理与分离基本类同。 2.2. 原种制作 配方：小麦99%，石膏1%。 选当年收获新鲜无霉变优质小麦，经水洗去疪籽、杂质，然后用50℃温水浸泡1夜，小麦籽粒膨胀，无白心，沥去水分，加入1%的石膏粉搅拌均匀，再装入耐高温高压透明玻璃瓶内。棉塞封口，包纸护棉，高压灭菌，冷却后及时接入试管种，每支接5瓶左右，在18℃湿度85%的室温培养20天左右菌丝即满瓶，然后再培养8~10天即可转接栽培种 [ 1 ] 。 2.3. 栽培种袋制作 2.3.1. 配方 小麦80%，棉籽壳19%，石膏粉1%。 2.3.2. 操作方法 棉籽壳浇水使含水量达到60%左右，然后堆积发酵(500 kg以上才能发酵提温)，翻料5~6次，充分发酵，以备后用。小麦浸泡方法与原种同。发酵棉籽壳，与泡制小麦粒，1%石膏粉充分混合搅拌，然后装袋，菌袋选用15 × 17的聚丙烯塑料，手工装料轻拿轻放，防止产生微孔，然后用塑料绳扎口，高压或常压灭菌，灭菌彻底是关键。经灭菌后菌袋出炉降温，待温度降至20℃~25℃时即可接入原种，每瓶原种可转接栽培50袋左右。 2.3.3. 培养 培养条件与原种相同，袋与袋之间2 cm一定要有间隙，轻拿轻放，防止菌袋破碎或产生微孔，每日早中晚要查看室内温度、湿度，适时调控，挑出有杂菌污染菌袋，通风换气，保持空气新鲜，创造适宜羊肚菌菌丝生长在温度18℃湿度85%小气候条件，促使菌种尽快萌发，菌丝占领料面，快速吃料，健康生长。