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应用ECHO模型评价药物治疗管理服务在儿童支气管哮喘治疗中的效果 被引量：2
1
作者 连玉菲 邱学佳 +2 位作者 杨玉鹏 刘洪涛 董占军 《医药导报》 CAS 北大核心 2024年第10期1672-1679,共8页
目的探究药物治疗管理(MTM)服务对儿童哮喘治疗的应用效果。方法选取2022年7—12月在河北省人民医院咳喘药学门诊就诊的5~11岁哮喘患儿107例,随机分成对照组(50例)和干预组(52例)。对照组患儿首诊时给予单次吸入制剂教育服务;干预组患... 目的探究药物治疗管理(MTM)服务对儿童哮喘治疗的应用效果。方法选取2022年7—12月在河北省人民医院咳喘药学门诊就诊的5~11岁哮喘患儿107例,随机分成对照组(50例)和干预组(52例)。对照组患儿首诊时给予单次吸入制剂教育服务;干预组患儿给予全程规范化MTM服务。应用经济、临床与人文结果(ECHO)模型,分别于干预前、干预3个月及干预6个月后,统计2组患儿在经济(药物成本、成本-效用比),临床(ACT评分、吸入制剂使用正确率、哮喘发作次数)和人文(EQ-5D-5L效用值、Morisky用药依从性、患者满意度)结果中的差异,评价MTM服务在哮喘患儿中的应用效果。结果干预前2组各项评分指标差异无统计学意义;干预后干预组患儿经济结果、临床结果、人文结果3方面均优于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论药师主导的MTM服务可使哮喘患儿在经济、临床、人文多维度获益,既使哮喘患儿疾病得到长期有效控制,又提升药师药学专科服务能力。 展开更多
关键词 echo模型 儿童哮喘 效果评价 吸入制剂
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基于混合相位编码的天气雷达多脉冲二次回波干扰抑制研究 被引量：1
2
作者 董锡超 李硕 +2 位作者 刘昉 胡智杰 赵晓萌 《信号处理》 北大核心 2025年第8期1382-1389,共8页
多普勒天气雷达存在“多普勒两难”问题,会导致观测结果存在严重的二次回波干扰。当前固态体制的天气雷达一般通过长短脉冲组合波形以平衡探测距离和探测威力,但此时长短脉冲可能都会出现二次回波,造成更复杂的回波混叠干扰,会导致目标... 多普勒天气雷达存在“多普勒两难”问题,会导致观测结果存在严重的二次回波干扰。当前固态体制的天气雷达一般通过长短脉冲组合波形以平衡探测距离和探测威力,但此时长短脉冲可能都会出现二次回波,造成更复杂的回波混叠干扰,会导致目标位置和强度误判,严重降低天气雷达谱矩估计性能。当前研究工作广泛使用相位编码技术抑制二次回波干扰,但难以解决长短脉冲混叠下的二次回波干扰。本文提出了一种基于混合相位编码的二次回波抑制方法,可解决多种发射脉冲混叠下的二次回波干扰问题。首先建立了多普勒天气雷达发生长短脉冲混叠和二次回波的混合干扰信号模型;其次基于SZ(16/64)编码准则设计了相对相位差为πi^(2)/8样式的混合编码序列,对发射长/短脉冲组合信号分别进行相位调制,通过优化设计相对相位差确保正确回波能够得到完整解调,干扰项出现编码交叉项,并证明了交叉项也符合SZ编码形式,因此可以达到SZ编码的最优干扰抑制效果;最后基于天气雷达实测数据进行了等效试验,定量分析了所提方法对谱矩估计性能的改善效果,可显著降低谱矩估计结果的均方根误差,有效提升谱矩估计性能。 展开更多
关键词 天气雷达 相位编码 二次回波 谱矩估计
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基于回声状态网络的智能合约漏洞检测方法 被引量：1
3
作者 刘春霞 徐晗颖 +2 位作者 高改梅 党伟超 李子路 《计算机应用》 北大核心 2025年第1期153-161,共9页
区块链平台上的智能合约是为链上各方提供安全可信赖服务的去中心化应用程序,而智能合约漏洞检测能确保智能合约的安全性。然而,现有的智能合约漏洞检测方法在样本数量不均衡和语义信息挖掘不全面时,会出现特征学习不足和漏洞检测准确... 区块链平台上的智能合约是为链上各方提供安全可信赖服务的去中心化应用程序,而智能合约漏洞检测能确保智能合约的安全性。然而,现有的智能合约漏洞检测方法在样本数量不均衡和语义信息挖掘不全面时,会出现特征学习不足和漏洞检测准确率低的问题,而且,这些方法无法对新的合约漏洞进行检测。针对上述问题,提出一种基于回声状态网络(ESN)的智能合约漏洞检测方法。首先,根据合约图,对不同语义、语法边进行学习,并利用Skip-Gram模型训练得到特征向量;其次,结合ESN和迁移学习,实现对新合约漏洞的迁移扩展,以提高漏洞检测率;最后,在Etherscan平台搜集的智能合约数据集上进行实验。实验结果表明,所提方法的准确率、精确率、召回率和F1分数分别达到了94.30%、97.54%、91.68%和94.52%,与双向长短时记忆(BLSTM)网络、自注意力机制的双向长短时记忆(BLSTM-ATT)相比,所提方法的准确率分别提高了5.93和11.75个百分点,漏洞检测性能更优。消融实验也进一步验证了ESN对智能合约漏洞检测的有效性。 展开更多
关键词 漏洞检测 智能合约 回声状态网络 迁移学习 区块链
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基于XGBoost联合SHAP构建非瓣膜性心房颤动患者左心房血栓或自发显影的风险预测及可解释分析
4
作者 刘冰 郑楠 +2 位作者 刘静 李凤鹏 张军 《中国心血管杂志》 北大核心 2025年第5期530-536,共7页
目的 探讨基于极端梯度提升(XGBoost)联合沙普利加和解释(SHAP)构建非瓣膜性心房颤动(NVAF)患者左心房血栓(LAT)或自发显影(SEC)的风险预测模型及变量权重的可解释分析。方法 单中心、回顾性研究。连续选取2016年1月至2022年4月沧州市... 目的 探讨基于极端梯度提升(XGBoost)联合沙普利加和解释(SHAP)构建非瓣膜性心房颤动(NVAF)患者左心房血栓(LAT)或自发显影(SEC)的风险预测模型及变量权重的可解释分析。方法 单中心、回顾性研究。连续选取2016年1月至2022年4月沧州市中心医院接受经食管超声心动图检查的490例NVAF患者,其中男性268例(54.7%),按照7∶3比例由程序随机分为建模队列和验证队列。通过受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线、决策曲线分析及SHAP值评估XGBoost模型对LAT/SEC的预测价值,并与CHADS_(2)及CHA_2DS_(2)-VASc评分的曲线下面积(AUC)进行比较。结果 NVAF患者LAT/SEC的发生率为10.6%(52/490)。非LAT/SEC组与LAT/SEC组患者在高血压、糖尿病、脑卒中、外周血管疾病、充血性心力衰竭、非阵发性心房颤动、左心房内径增大、左心室舒张末期内径增大、左心室射血分数、估算肾小球滤过率下降及未抗凝治疗方面的差异均有统计学意义(均为P<0.05)。Logistic回归分析结果显示,糖尿病、脑卒中、外周血管疾病、非阵发性心房颤动、左心房内径增大、左心室舒张末期内径增大、左心室射血分数、估算肾小球滤过率下降及未抗凝治疗为NVAF患者发生LAT/SEC的独立危险因素(均为P<0.05)。ROC曲线分析结果表明,在建模队列中,XGBoost模型的AUC(0.952)高于CHADS_(2)(0.749)及CHA_2DS_(2)-VASc评分(0.790);在验证队列中, XGBoost模型的AUC (0.942)亦高于CHADS_(2)(0.695)及CHA_2DS_(2)-VASc评分(0.661),均为P<0.001。通过SHAP值解析XGBoost模型,SHAP值范围为0.090~0.653,其中左心室射血分数的权重最大。结论 XGBoost模型对NVAF患者LAT/SEC具有良好的预测价值,优于CHADS_(2)及CHA_2DS_(2)-VASc评分。 展开更多
关键词 心房颤动 左心房血栓 自发显影 极端梯度提升 沙普利加和解释
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单次屏气三维压缩感知与梯度自旋回波磁共振胰胆管成像图像质量的对比研究
5
作者 李雅楠 樊钢练 +5 位作者 黎星 程燕南 王欢 张雪艳 梁张瑞 郭建新 《西安交通大学学报(医学版)》 北大核心 2025年第1期125-131,共7页
目的 比较单次屏气压缩感知(3D BH-CS-MRCP)、梯度自旋回波三维磁共振胆管成像(3D BH-GRASE-MRCP)与常规三维呼吸触发磁共振胆管成像(3D RT-MRCP)的图像质量及临床应用价值。方法 回顾性分析2023年9月—12月进行3D BH-GRASE-MRCP、3D BH... 目的 比较单次屏气压缩感知(3D BH-CS-MRCP)、梯度自旋回波三维磁共振胆管成像(3D BH-GRASE-MRCP)与常规三维呼吸触发磁共振胆管成像(3D RT-MRCP)的图像质量及临床应用价值。方法 回顾性分析2023年9月—12月进行3D BH-GRASE-MRCP、3D BH-CS-MRCP和3D RT-MRCP三组序列扫描的患者48例,男26例、女22例,平均年龄(53.14±15.19)岁。由2名放射科医师按5分制评分对胰胆管可见性、运动伪影、背景抑制和整体图像质量进行评价。计算3个胆管段(胆总管、左、右肝管)的相对对比度,并记录3个序列的采集时间。采用Friedman检验和事后检验比较三组采集时间、定性和定量结果。结果 两组屏气序列的采集时间均显著短于常规3D RT-MRCP(P<0.001)。三组在整体图像质量、运动伪影、胆总管及肝内胆管一级分支上均无统计学差异。3D RT-MRCP和BH-CS-MRCP的相对对比度、肝内胆管二级分支可见性和背景抑制评分均显著高于BH-GRASE-MRCP(P<0.01)。3D RT-MRCP的胰管近段、中段及远段可见性评分均显著优于BH-GRASE-MRCP(P=0.002、0.043、0.001),而BH-GRASE-MRCP的胆囊及胆囊管可见性评分高于3D RT-MRCP(P=0.036)。除胰管(中、远段)显示评分外,3D RT-MRCP与BH-CS-MRCP其他图像评价指标均无统计学差异。结论 单次屏气下3D MRCP联合GRASE和CS技术可在不降低整体图像质量的情况下显著缩短采集时间。与BH-GRASE-MRCP相比,BH-CS-MRCP在胆管可见性和背景抑制方面显示更佳。 展开更多
关键词 磁共振胰胆管成像 压缩感知 梯度自旋回波序列 屏气
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MR超短/零回波时间技术在骨骼肌肉系统中的应用现状与未来展望
6
作者 李绍林 洪楠 《中国医学影像技术》 北大核心 2025年第8期1273-1279,共7页
骨骼肌肉系统(MSK)以骨皮质、肌腱、韧带及半月板等占比居多,但这些组织横向弛豫时间极短,导致常规MR序列无法捕获其信号。近年新兴的超短回波时间(UTE)和零回波时间(ZTE)序列可基于亚毫秒级回波时间采样,从而对短T2组织进行直接成像,... 骨骼肌肉系统(MSK)以骨皮质、肌腱、韧带及半月板等占比居多,但这些组织横向弛豫时间极短,导致常规MR序列无法捕获其信号。近年新兴的超短回波时间(UTE)和零回波时间(ZTE)序列可基于亚毫秒级回波时间采样,从而对短T2组织进行直接成像,极大拓展了MRI在MSK中的应用。本文就UTE/ZTE用于MSK现状进行述评,并展望其未来前景。 展开更多
关键词 骨骼肌肉疾病 磁共振成像 回波时间
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基于冲击回波特征深度学习的混凝土缺陷分类识别方法研究
7
作者 汪魁 陈泳江 +1 位作者 范正强 李鹏飞 《振动与冲击》 北大核心 2025年第11期19-28,共10页
准确识别与定位内部缺陷对于确保混凝土结构的安全性和耐久性至关重要,冲击回波法针对只具备单一检查面的混凝土结构具有独特优势,利用冲击回波法进行混凝土结构内部缺陷测试时,其难点在于冲击回波信号特征的分析及缺陷分类识别。为此,... 准确识别与定位内部缺陷对于确保混凝土结构的安全性和耐久性至关重要,冲击回波法针对只具备单一检查面的混凝土结构具有独特优势,利用冲击回波法进行混凝土结构内部缺陷测试时,其难点在于冲击回波信号特征的分析及缺陷分类识别。为此,该研究提出基于冲击回波信号时频图深度学习的混凝土内部缺陷识别方法:首先,对含不同缺陷类型(孔洞、蜂窝、裂缝)混凝土面板开展冲击回波试验;然后,将原始冲击回波信号通过短时傅里叶变换和连续小波变换转换为时频图;最后,将两类时频图组合起来进行数据扩充,构建包含缺陷类型、孔洞大小、裂缝深度时频图的数据集,采用Swin Transformer、Vision Transformer、ResNet18三种深度学习模型进行训练,根据深度学习模型相关评估指标,分析不同数据集下不同深度学习模型的表现情况,对比模型对缺陷的分类识别效果。结果表明,三种模型中Swin Transformer表现最佳,在缺陷类型分类中准确率超过95.00%,识别性能良好。 展开更多
关键词 混凝土 冲击回波(IE) 深度学习 缺陷 分类识别
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基于PSO的随机共振钻井返出液信号处理方法
8
作者 任旭虎 王文倩 +2 位作者 刘通 闫宇晴 吴鹏宇 《石油机械》 北大核心 2025年第3期1-9,共9页
针对钻井作业中复杂噪声干扰了钻井返出液回波信号的准确提取和旅行时间计算、降低了钻井返出液液面检测精度的问题,提出了一种基于粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)的随机共振钻井返出液信号处理算法。通过引入非线性惯性权重... 针对钻井作业中复杂噪声干扰了钻井返出液回波信号的准确提取和旅行时间计算、降低了钻井返出液液面检测精度的问题,提出了一种基于粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)的随机共振钻井返出液信号处理算法。通过引入非线性惯性权重及新的个体最优值,对标准PSO算法进行优化,克服其易陷入局部极值缺陷的问题,获得实现原始信号共振效应的最佳非线性项系数,采用4阶龙格-库塔算法对随机共振进行求解,从而获得最佳输出信号。对不同井况的钻井返出液信号进行仿真和测试。测试结果表明:基于PSO的随机共振方法在有效滤除噪声的同时保留了信号的原始特征;处理后的信号一致性良好,表现出平滑稳定的特性。该方法提高了钻井返出液液面检测的精度,可为钻井返出液检测信号的处理提供一种高效可行的方法。 展开更多
关键词 钻井作业 钻井返出液回波信号 回波旅行时间 随机共振 粒子群 数据采集处理
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基于贝叶斯优化ESN的PEMFC性能退化预测
9
作者 陈进 靳佳澍 +2 位作者 陈跃鹏 谢长君 刘柏均 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第16期6437-6448,I0024,共13页
质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)的耐久性不足是困扰其自身大规模商业化的问题之一。该文提出一种贝叶斯优化(bayesian optimization,BO)算法优化回声状态网络(echo state network,ESN)模型进行PEMFC性... 质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)的耐久性不足是困扰其自身大规模商业化的问题之一。该文提出一种贝叶斯优化(bayesian optimization,BO)算法优化回声状态网络(echo state network,ESN)模型进行PEMFC性能退化预测。通过BO获取ESN模型的最优超参数组,利用ESN模型预测PEMFC电压。此外,电压下降是PEMFC性能退化的重要表征之一,电压下降迅速的地方包含更多的性能退化特征信息,需要进行更频繁的采样;电压下降程度较小的地方包含较少的性能退化特征信息,需要进行较低频率采样。因此,该文提出一种自适应模糊规则采样(adaptive fuzzy sampling,AFS)对数据集进行采样提升PEMFC预测精度。结果表明,在静态工况中,BO-ESN的均方根误差(root mean square error,RMSE)和平均百分比误差(mean absolutepercentage error,MAPE)分别比ESN模型降低52.4%和63.6%。经AFS采样后BO-ESN模型的RMSE和MAPE分别比固定时间间隔采样降低49.8%和54.5%。在动态工况中,BO-ESN模型相比于ESN模型的RMSE和MAPE分别降低13.4%和7.96%。该方法具有较好的PEMFC性能退化预测性能。 展开更多
关键词 贝叶斯优化 回声状态网络 自适应模糊规则采样 置信区间 性能退化
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基于MUSE与SS‑EPI的DWI序列在克罗恩病活动性评估中的对比研究
10
作者 蔡磊 王玉芳 +5 位作者 鞠静怡 李朝阳 温德英 童小雨 刘爽 孙家瑜 《中国医学计算机成像杂志》 北大核心 2025年第2期232-236,共5页
目的:本研究旨在对比分别基于复合灵敏编码(MUSE)与单次激发平面回波成像(SS‑EPI)的弥散加权成像(DWI)序列在克罗恩病患者图像质量中的差异及其表观弥散系数(ADC)在评估克罗恩病活动性中的诊断效能。方法:分析我院21例克罗恩病患者79个... 目的:本研究旨在对比分别基于复合灵敏编码(MUSE)与单次激发平面回波成像(SS‑EPI)的弥散加权成像(DWI)序列在克罗恩病患者图像质量中的差异及其表观弥散系数(ADC)在评估克罗恩病活动性中的诊断效能。方法:分析我院21例克罗恩病患者79个病变肠段的弥散加权图像,比较MUSE‑DWI与SS‑EPI‑DWI图像的信噪比(SNR)、对比度噪声比(CNR)及主观评分,SNR、CNR对比采用配对样本t检验,主观评分采用主观评分采用Mann‑Whitney U分析,评分一致性采用Kappa检验;以内镜评分为标准将克罗恩患者分为缓解期和活动期2组,绘制受试者工作特征(ROC)曲线并计算曲线下面积(AUC)以比较分别基于MUSE和SS‑EPI的弥散序列的ADC对克罗恩病活动性的诊断效能。结果:基于MUSE的DWI序列SNR、CNR及主观评分均优于常规SS‑EPI‑DWI序列,差异具有统计学意义(P<0.05),主观评分一致性较好(Kappa=0.632~0.817,P<0.05);基于MUSE的ADC值诊断克罗恩病缓解期的诊断效能优于SS‑EPI弥散序列,AUC分别为0.925(95%CI=0.867~0.983)和0.674(95%CI=0.548~0.800)。结论:在克罗恩病活动性MRI评估中,基于MUSE的弥散序列在图像质量及克罗恩病活动性评估的诊断效能均优于常规基于SS‑EPI的弥散序列,值得临床推广。 展开更多
关键词 复合灵敏编码 弥散加权成像 单次激发平面回波成像 克罗恩病 活动性评估
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从回声话语看汉语语篇的递系为本
11
作者 王蕾 《汉语学习》 北大核心 2025年第1期103-112,共10页
汉语语篇的递系研究目前多为理论推导,本文尝试以影视剧对话中的回声话语作为切入点,进行定量分析。发现重复自说明的回声话语远多于重复自话题的,表明对话语篇的组织模式是以递系为本,即前一个说明是后一个说明的话题;重复说明类回声... 汉语语篇的递系研究目前多为理论推导,本文尝试以影视剧对话中的回声话语作为切入点,进行定量分析。发现重复自说明的回声话语远多于重复自话题的,表明对话语篇的组织模式是以递系为本,即前一个说明是后一个说明的话题;重复说明类回声话语做说明和话题的数量接近,比起做说明,做话题形式更能凸显递系特色。 展开更多
关键词 “话题—说明”结构 递系 重复 回声话语 话轮
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基于循环步长跳跃网络的时间序列预测算法
12
作者 史彦丽 刘鑫 赵金星 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第9期324-330,368,共8页
传统基于回声状态网络的混沌时间序列预测存在网络结构不确定、储备池内部结构冗余的问题,造成网络预测精度低。针对上述问题,提出一种改进的确定性循环跳跃网络。该文构建单向环形连接的拓扑结构,并共享连接权值,避免储备池中随机连接... 传统基于回声状态网络的混沌时间序列预测存在网络结构不确定、储备池内部结构冗余的问题,造成网络预测精度低。针对上述问题,提出一种改进的确定性循环跳跃网络。该文构建单向环形连接的拓扑结构,并共享连接权值,避免储备池中随机连接造成的网络不稳定性,从而提升预测精度;设计双向步长跳跃模式,减少网络内部连接的冗余,降低储备池的复杂度,有效地提高网络构建的速度。在混沌时间序列上短期预测的实验结果表明,所提出算法在混沌时间序列的单步预测中具有更好的性能。 展开更多
关键词 混沌时间序列 预测模型 回声状态网络 储备池 确定性循环跳跃网络
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三维超短回波绝热T1ρ对关节软骨退变的定量评估
13
作者 刘文锋 林俊坤 +4 位作者 谭彩虹 刘晓彤 陈晓君 杜江 吴梅 《磁共振成像》 北大核心 2025年第2期88-93,共6页
目的应用三维超短回波绝热T1ρ(three dimensional ultrashort echo time adiabatic T1ρ,3D UTE-AdiabT1ρ)定量评估关节软骨的退变,以期完善骨关节炎(osteoarthritis,OA)早期定量评估的磁共振技术方法。材料与方法应用3D UTE-AdiabT1... 目的应用三维超短回波绝热T1ρ(three dimensional ultrashort echo time adiabatic T1ρ,3D UTE-AdiabT1ρ)定量评估关节软骨的退变,以期完善骨关节炎(osteoarthritis,OA)早期定量评估的磁共振技术方法。材料与方法应用3D UTE-AdiabT1ρ序列圆锥(Cones)数据采集技术对20名健康志愿者和40名不同程度OA患者进行膝关节的扫描。由两名肌骨影像医师在T2WI压脂矢状位图像上把每层膝关节软骨分成13个亚区并进行全器官磁共振评分(Whole-Organ Magnetic-Resonance-Imaging Score,WORMS)。根据WORMS进行分组:WORMS=0为正常软骨组;按病变范围分为局限性病灶组(WORMS=1、2、2.5分)和弥漫性病灶组(WORMS=3、4、5分);按病变深度分为部分软骨层病变组(WORMS=1、2、3、4分)和全层病变组(WORMS=2.5、5分)。应用方差分析和Tukey-Kramer检验进行两两组间比较,分析不同WORMS分组间3D UTE-Cones-AdiabT1ρ值的差异性。应用Spearman's相关分析3D UTE-Cones-AdiabT1ρ及UTE-T1值与WORMS的相关性。应用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线判定3D UTE-Cones-AdiabT1ρ诊断早期OA(WORMS=1)的效能,采用DeLong检验比较3D UTE-Cones-AdiabT1ρ、UTE大分子组分(macromolecular fraction,MMF)和磁化传递率(magnetization transfer ratio,MTR)诊断早期OA(WORMS=1)的曲线下面积(area under the curve,AUC)。结果WORMS从0到5分各组的UTE-Cones-AdiabT1ρ值分别为36.6、41.7、42.7、45.0、43.2、44.3、47.9 ms;局限性病灶组的UTE-Cones-AdiabT1ρ值为42.0 ms,弥漫性病灶组的UTE-Cones-AdiabT1ρ值为44.3 ms;部分软骨层病变组的UTE-Cones-AdiabT1ρ值为42.5 ms;全层病变组的UTE-Cones-AdiabT1ρ值为46.9 ms。膝关节软骨病变的WORM评分越高、病变范围越广、病变越深时3D UTE-Cones-AdiabT1ρ值越高,组间差异均有统计学意义(F=159.7,P<0.001;F=423.6,P<0.001;F=466.3,P<0.001)。WORMS=0时不同软骨区域的3D UTE-Cones-AdiabT1ρ值不同。3D UTE-Cones-AdiabT1ρ值与WORM评分、病变范围、病变深度组呈正相关(r=0.55,P<0.001;r=0.53,P<0.001;r=0.55,P<0.001),UTE-T1值与WORMS评分呈正相关(r=0.27,P<0.001)。3D UTE-Cones-AdiabT1ρ诊断早期软骨退变(WORMS=1)的AUC为0.76(95%CI:0.74~0.78),诊断阈值是39.4 ms,诊断敏感度为70.9%,特异度为69.3%,与UTE-MMF(AUC=0.74)相近(Z=1.47,P=0.142),高于UTE-MTR(AUC=0.62;Z=8.67,P<0.001)。结论3D UTE-Cones-AdiabT1ρ可以用于关节软骨的定量评估,具有早期诊断OA的临床价值。 展开更多
关键词 骨关节炎 膝关节退行性变 关节软骨退变 磁共振成像 超短回波 绝热T1ρ 定量评估 早期诊断
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基于超声回波相位导数谱测量CFRP表面富树脂层厚度
14
作者 马志远 宋鑫民 +2 位作者 张天旭 郝旭峰 林莉 《航空制造技术》 北大核心 2025年第9期20-26,共7页
针对碳纤维增强复合材料(Carbon Fiber Reinforced Polymer,CFRP)表面富树脂层厚度薄、涂层与基体声学参数相近、叠层多界面等引起的传统超声测厚方法精度低的难题,提出了一种基于超声回波相位导数谱(Ultrasonic echo phase derivative ... 针对碳纤维增强复合材料(Carbon Fiber Reinforced Polymer,CFRP)表面富树脂层厚度薄、涂层与基体声学参数相近、叠层多界面等引起的传统超声测厚方法精度低的难题,提出了一种基于超声回波相位导数谱(Ultrasonic echo phase derivative spectrum,UEPDS)谐振频率测量CFRP表面富树脂层厚度的新方法。基于超声波在多层结构中的透射与反射规律,构建出耦合介质/涂层/基体三介质二界面结构的UEPDS,并辨识UEPDS的谐振频率与涂层厚度之间的理论关系,以克服传统采用声压反射系数幅度谱或相位谱测厚时精度受基准波、信号初始相位等影响大的问题,结合标定声速,即可准确测定涂层厚度。试验使用超声C扫描系统结合标称频率25 MHz探头对厚度在数十~100μm变化的富树脂层进行测厚,并与激光共聚焦显微镜观测厚度进行对比验证。结果表明,25 MHz探头可有效实现厚度≥40.7μm的富树脂层测厚,超声测厚云图与金相观测厚度之间绝对误差≤5.1μm,相对误差<8.0%。研究发现影响测厚准确率的主要因素为富树脂层/基体界面存在的起伏状编织间隙残留树脂。 展开更多
关键词 超声检测 超声回波相位导数谱(UEPDS) 谐振频率 富树脂层 测厚
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MDA-MIM:一种融合多尺度特征与双重注意力机制的雷达回波图预测模型
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作者 胡强 高雅婷 +1 位作者 尹宾礼 渠连恩 《通信学报》 北大核心 2025年第3期248-257,共10页
为提升雷达回波图中时空特征的提取质量,提出了一种基于多尺度特征融合和双重注意力机制的MIM改进(MDA-MIM)模型。该模型基于空洞卷积实现多尺度特征提取与融合。通过在MIM模型中的非平稳模块集成自注意力机制,调整不同时间步长和空间... 为提升雷达回波图中时空特征的提取质量,提出了一种基于多尺度特征融合和双重注意力机制的MIM改进(MDA-MIM)模型。该模型基于空洞卷积实现多尺度特征提取与融合。通过在MIM模型中的非平稳模块集成自注意力机制,调整不同时间步长和空间位置的权重,更精确地捕捉雷达回波数据中的非平稳性特征。在平稳模块引入局部注意力机制,以聚焦于局部区域内的特征关联,增强对平稳性特征的捕捉能力。真实数据集上的实验结果表明,MDA-MIM具有优秀的预测性能,在MSE、MAE、SSIM和PSNR等指标上均优于对比模型。 展开更多
关键词 雷达回波图 时空预测 注意力机制 多尺度特征
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一种基于互相关字典的水下目标位姿估计方法
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作者 杨长生 高斐宇 +1 位作者 卫艳 娄紫洋 《西北工业大学学报》 北大核心 2025年第4期677-684,共8页
对于水下主动探测,目标与声呐系统的相对位姿关系对目标识别与跟踪非常重要。现有基于波形字典的水下目标位姿估计方法,难以在低信噪比下精确估计目标位姿。鉴于互相关处理在目标回波检测中的抗噪性,提出了一种基于互相关字典的方法,通... 对于水下主动探测,目标与声呐系统的相对位姿关系对目标识别与跟踪非常重要。现有基于波形字典的水下目标位姿估计方法,难以在低信噪比下精确估计目标位姿。鉴于互相关处理在目标回波检测中的抗噪性,提出了一种基于互相关字典的方法,通过构造互相关字典并结合正交匹配追踪(OMP)算法估计目标位姿。利用亮点模型生成不同水平位姿角的回波信号,进而构造互相关字典并分析不同系统参数对字典相关性能的影响。水池实验表明,基于互相关字典的目标位姿估计方法低信噪比(小于-12 dB)时,估计正确率优于波形字典;通过增加带宽,在少量阵元条件下仍可在低信噪比下实现准确估计。结合使用HFM信号,基于互相关字典的水下目标位姿估计方法可用于运动弱目标的位姿估计。 展开更多
关键词 目标位姿估计 互相关字典 回波亮点模型 稀疏表示
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避障声呐接收端分段频域匹配滤波算法的实现
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作者 刘鑫 郑恩让 +2 位作者 郭拓 刘建国 毕杨 《现代电子技术》 北大核心 2025年第7期132-138,共7页
避障声呐是一种主动声呐,一般情况下需要通过匹配滤波算法对回波信号进行处理以实现测距。但是,在硬件计算能力有限的情况下,常规匹配滤波算法要求时域数据点数较多,计算耗时大,且匹配滤波结果数据传输量大。为了解决这一问题,在接收端... 避障声呐是一种主动声呐,一般情况下需要通过匹配滤波算法对回波信号进行处理以实现测距。但是,在硬件计算能力有限的情况下,常规匹配滤波算法要求时域数据点数较多,计算耗时大,且匹配滤波结果数据传输量大。为了解决这一问题,在接收端硬件系统采用正交解调加滤波的方法,可将回波的频谱向低频段搬移,从而降低了采样频率;在接收端软件部分采用分段频域匹配滤波算法,该方法对传统算法的整体结构进行了优化,主要由回波时域信号的划分、频域匹配滤波与信号的抽取重组三个部分组成。在Matlab仿真实验中,对比了传统频域匹配滤波算法和提出的分段频域匹配滤波算法所消耗的时间与内存使用情况,所提算法在采样点数较多的情况下具有明显优势。实验室水槽实验表明,所提算法可以有效地降低计算量,具有较高的实用价值和理论参考意义。 展开更多
关键词 避障声呐 分段频域匹配滤波 正交解调 信号抽取重组 回波信号划分 模糊函数
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融合时空重构单元和Transformer的雷达回波外推算法
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作者 方巍 王淏西 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第5期137-144,共8页
针对现有基于深度学习的雷达回波外推算法时空特征提取能力不足和建模能力有限的问题,提出了一种融合时空重构单元(SRU)和Transformer的雷达回波外推模型SRU-Former。首先,在模型的编码器和解码器中引入新设计的时空重构单元,通过分离... 针对现有基于深度学习的雷达回波外推算法时空特征提取能力不足和建模能力有限的问题,提出了一种融合时空重构单元(SRU)和Transformer的雷达回波外推模型SRU-Former。首先,在模型的编码器和解码器中引入新设计的时空重构单元,通过分离、变换和重构的策略来提取雷达图像精细化时空特征;其次,在编码器和解码器之间引入Transformer的变体架构模型Poolformer,用全局平均池化操作代替自注意力机制,帮助模型对高度动态变化的雷达序列进行建模;最后,在江苏省气象雷达数据集和上海市气象雷达数据集上训练和测试,与目前主流的深度学习模型进行对比。实验结果表明:在2 h外推任务中,CSI、FAR、MSE和SSIM 4个指标均取得最优值,在江苏省数据集上CSI提升了0.020,上海市中数据集上CSI提升了0.048;SRU-Former能够有效提升模型的预报准确率,外推后期对强回波区域的捕捉更加精确,细节纹理更加丰富清晰。 展开更多
关键词 深度学习 雷达回波外推 TRANSFORMER 时空重构单元 全局平均池化
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机载双极化相控阵气象雷达气象目标回波仿真
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作者 李海 陈禹同 熊玉 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第1期117-125,共9页
针对机载双极化相控阵气象雷达实测数据难以获取的问题,提出一种机载双极化相控阵气象雷达气象目标回波仿真方法。首先,通过天气研究和预报模式仿真得到气象场景信息。其次,分析极化相控阵偶极子阵元的极化特性以及降水目标的散射特性,... 针对机载双极化相控阵气象雷达实测数据难以获取的问题,提出一种机载双极化相控阵气象雷达气象目标回波仿真方法。首先,通过天气研究和预报模式仿真得到气象场景信息。其次,分析极化相控阵偶极子阵元的极化特性以及降水目标的散射特性,将两者结合,计算极化偶极子阵元在发射、接收过程以及降水目标散射过程中的电场极化性质,得到气象目标的偶极子极化散射矩阵。最后,结合气象场景信息和偶极子极化散射矩阵,运用雷达气象方程得到相控阵参考阵元的回波信号,进而得到双极化相控阵雷达全阵元的气象目标回波信号。将仿真结果与实测数据对比,验证了所提方法的可靠性。 展开更多
关键词 机载气象雷达 相控阵 双极化 气象目标 雷达回波仿真
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粒子群优化算法结合改进回声状态网络的PEMFC剩余使用寿命预测
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作者 高锋阳 刘嘉 +3 位作者 杨栋 韩国鹏 齐丰旭 刘庆寅 《西北工业大学学报》 北大核心 2025年第3期478-487,共10页
为提高质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)退化预测的精度,提出一种基于粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法优化改进回声状态网络(revised echo state network,RESN)的PEMFC电压预测方法。通过改... 为提高质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)退化预测的精度,提出一种基于粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法优化改进回声状态网络(revised echo state network,RESN)的PEMFC电压预测方法。通过改进回声状态网络水库中各神经元连接方式,加快非线性拟合过程;利用PSO算法优化模型谱半径、泄漏率、神经元数量等,提高模型预测精度,采用SG(Savitzky-Golay)滤波算法对原始数据有效去峰去噪,再利用PSO-RESN准确预测PEMFC电压;采用不同样本数据集作为训练集和测试集,将所提模型在静态和准动态实验数据集下与扩展卡尔曼滤波、传统回声状态网络进行对比。结果表明,在训练集占比为80%时,对于静态工况FC1,相较于ESN,PSO-RESN方法的均方根误差(root mean square error,RMSE)和平均百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)分别降低了17.50%和25.53%;对于准动态工况FC2,相较于ESN方法,PSO-RESN方法的均方根误差和平均百分比误差分别降低了16.93%和21.28%。所提方法能够实现PEMFC更高精度退化趋势与剩余使用寿命预测。 展开更多
关键词 质子交换膜燃料电池 退化预测 回声状态网络 粒子群算法 剩余使用寿命
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