期刊文献+
共找到4篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
二维斑点追踪自动功能成像收缩后缩短对缺血伴非阻塞性冠状动脉疾病的诊断价值
1
作者 李颖 孙丹丹 +4 位作者 秦智妍 杨宇慧 张慧慧 丁明岩 赵含章 《中国医学影像学杂志》 CSCD 北大核心 2024年第10期1000-1004,1006,共6页
目的探讨收缩后缩短对缺血伴非阻塞性冠状动脉疾病(INOCA)患者的诊断价值。资料与方法选取2020年5月—2022年12月辽宁省人民医院临床诊断为INOCA的患者85例,依据经胸腺苷负荷超声心动图,获得用药前后左前降支远端舒张期平均血流速度之... 目的探讨收缩后缩短对缺血伴非阻塞性冠状动脉疾病(INOCA)患者的诊断价值。资料与方法选取2020年5月—2022年12月辽宁省人民医院临床诊断为INOCA的患者85例,依据经胸腺苷负荷超声心动图,获得用药前后左前降支远端舒张期平均血流速度之比即冠状动脉血流速度储备(CFVR)并分为两组:CFVR<2.0为冠状动脉微血管功能障碍(CMD)组(n=40),CFVR≥2.0为对照组(n=45)。所有入组对象测量常规超声心动图参数左心室舒张末期内径指数(LVEDDI)、左心室舒张末期容积指数(LVEDVI)、左心室收缩末期容积指数(LVESVI)、左心室射血分数(LVEF)、二尖瓣舒张早期、晚期血流速度(E、A)、E/A、二尖瓣环侧壁与室间隔侧舒张早期运动速度平均值(e’)、E/e’,同时应用二维斑点追踪自动成像测得左心室整体纵向应变(GLS)和收缩后指数(PSI)。观察两组间超声心动图参数和超声新技术测得参数的差异。分析CMD组CFVR与PSI的关系。结果对照组与CMD组的LVEDDI、LVEDVI、LVESVI、LVEF、E、A、E/A、e’、E/e’和GLS差异均无统计学意义(t=-0.577~1.472,P>0.05),而PSI升高差异有统计学意义(t=-5.370,P<0.05);CMD组CFVR与PSI有良好的相关性(r=-0.486,P<0.05);受试者工作特征曲线显示PSI对CMD预测的曲线下面积为0.768,敏感度为68.0%,特异度为77.8%。结论PSI在评价INOCA患者左心室收缩功能方面有较好的应用价值,可早期发现此类患者左心室收缩功能损伤。 展开更多
关键词 超声心动描记术 应激 超声心动描记术 多普勒 冠状动脉疾病 血流储备分数 心肌 收缩后收缩
在线阅读 下载PDF
爱丽丝·门罗《欲对你说》中的人伦美学与普世关怀
2
作者 杨宇慧 《外语教育研究》 2014年第2期63-66,共4页
本文仅就爱丽丝·门罗在1974年写作的《欲对你说》加以浅析,管窥作者可能抛却所谓的定义标签,模糊自我束缚的学术界限,内心遵从人伦美学的普世关怀,静静地呈现平凡中浓缩的生活纠葛,还片段以恒久的延续,还细微以深远的悸动,供读者... 本文仅就爱丽丝·门罗在1974年写作的《欲对你说》加以浅析,管窥作者可能抛却所谓的定义标签,模糊自我束缚的学术界限,内心遵从人伦美学的普世关怀,静静地呈现平凡中浓缩的生活纠葛,还片段以恒久的延续,还细微以深远的悸动,供读者静静解读。作者把平静的生活平静地铺陈在读者面前,不加干涉,精致讲述,留白于思绪之外和平朴之间。本文力图指出,《欲对你说》体现出门罗具有人伦美学的普世关怀。她暗示读者,接受多样,顺应无常,即是对生存本真的尊重,对生命缺憾的欣赏,对生活矛盾的契合。 展开更多
关键词 爱丽丝·门罗 《欲对你说》 人伦美学 普世关怀
在线阅读 下载PDF
油品码头安全的控制策略 被引量:4
3
作者 冀文峰 杨宇慧 《港工技术》 2019年第B06期85-88,共4页
针对油品码头存在的安全隐患,以海南油品码头为例,从油品码头控制系统设计角度,通过分析各种控制策略系统存在的优势和必要性,提出油品码头安全措施的控制策略,为后续油码头控制设计提供参考借鉴。此控制策略包括码头ESD系统、可燃及有... 针对油品码头存在的安全隐患,以海南油品码头为例,从油品码头控制系统设计角度,通过分析各种控制策略系统存在的优势和必要性,提出油品码头安全措施的控制策略,为后续油码头控制设计提供参考借鉴。此控制策略包括码头ESD系统、可燃及有毒气体检测和报警系统、火灾报警系统、消防控制系统、船舶靠泊辅助系统和控制室安全措施。 展开更多
关键词 ESD系统 火灾报警系统 可燃气体检测报警系统 船舶辅助靠泊系统
在线阅读 下载PDF
基于CNN-LSTM的短期电力负荷预测研究 被引量:15
4
作者 刘月峰 杨宇慧 《科技创新与应用》 2020年第1期84-85,共2页
针对短期电力负荷预测中电力负荷影响因素提取不准确以及长期依赖信息丢失的问题,提出一种结合一维卷积神经网络CNN与长短期记忆网络LSTM的短期电力负荷预测模型,将卷积神经网络的速度和轻量与长短期记忆网络的顺序敏感性的优势结合起来... 针对短期电力负荷预测中电力负荷影响因素提取不准确以及长期依赖信息丢失的问题,提出一种结合一维卷积神经网络CNN与长短期记忆网络LSTM的短期电力负荷预测模型,将卷积神经网络的速度和轻量与长短期记忆网络的顺序敏感性的优势结合起来,考虑历史电力负荷、时间日期、温度对电力负荷的影响,实例结果表明,与其他模型相比,预测误差更小,较好地提高了预测性能。 展开更多
关键词 短期电力负荷预测 卷积神经网络 长短期记忆网络
在线阅读 下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部