课程文献中心 更多>>

关键词： 指动脉   收缩期峰值流速   舒张末期流速   阻力指数   PI指数   臂丛神经阻滞早期判断  

摘要： 目的:明确肌间沟臂丛神经阻滞后对于食指动脉的局部血流动力学参数以及血流灌注指数(perfusion index,PI指数)的影响,评估食指动脉局部血流动力学参数及PI指数在早期预测臂丛神经感觉阻滞完善与否中的应用价值。 方法:随机选择2021年1月-2021年12月至我院行上肢手术患者80例进行本次研究。使用多普勒超声仪进行肌间沟臂丛神经阻滞,将20ml 0.375%罗哌卡因刺入肌间沟神经鞘内,同时采取多点注射,尽量保证阻滞完善。在阻滞前、阻滞后10分钟、阻滞后20分钟、阻滞后30分钟分别使用超高频多普勒超声仪测量食指动脉局部血流动力学相关参数,参数包括收缩期峰值流速(peak systolic velocity,PSV),舒张末期流速(end-diastolic velocity,EDV),阻力指数(resistance index,RI),同时通过监护仪获取相同时间的PI指数。在阻滞后10分钟、阻滞后20分钟、阻滞后30分钟使用针刺试验确定感觉神经阻滞是否完善。根据10分钟感觉是否完善将患者分组为A、B组,比较两组食指动脉局部血流动力学参数以及PI指数在阻滞前后的的变化,通过接受者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC曲线)判断不同指标在早期预测臂丛神经感觉阻滞完善的效能。 结果:在30分钟感觉阻滞成功的患者认定为本次神经阻滞成功,入组人数是79例。患者的患肢食指动脉收缩期峰值流速、舒张末期流速和PI指数在阻滞后各个时间点都高于阻滞前,呈升高趋势,RI低于阻滞前,RI则呈现下降趋势,且都具有统计学差异显著(p<0.05)。证实臂丛神经阻滞成功可降低食指动脉血管阻力,增加血流量。同时发现0-10分钟时指动脉各项指标变化最为显著。患者10分钟感觉阻滞完善B组的PSV、EDV、PI指数上升的幅度比10分钟感觉阻滞未完善A组变化更明显,10分钟阻滞完善B组的RI比10分钟阻滞未完善A组RI下降更明显,但A、B组的PSV、EDV、RI以及PI指数与阻滞之前对比都具有统计学意义。根据患者10分钟各项数据绘制ROC曲线,发现曲线下面积从大到小分别是舒张末期流速(0.840)、PI指数(0.816)、阻力指数(0.782)、收缩期峰值流速(0.689)。通过ROC曲线预测舒张末期流速的截断值大于11.12 cm/s,敏感性大于96%,特异性68%,约登指数0.64。PI的截断值大于9.12,敏感性大于85%,特异性96.7%,约登指数0.62。RI的截断值小于0.76,敏感性大于95%,特异性80%,约登指数0.61。收缩期峰值流速的截断值大于27.12 cm/s,敏感性大于72%,特异性78%,约登指数0.5。 结论: 1.臂丛神经阻滞会使患者患肢食指动脉局部的血流动力学参数以及PI指数出现明显改变,血流速度加快、血流阻力减少,血流灌注增加。 2.通过患肢食指动脉局部血流动力学参数以及PI指数的变化不仅可以成为判断臂丛神经阻滞是否成功的客观证据,甚至于可以应用于早期预测臂丛神经感觉阻滞完善与否。 3.通过接受者操作特性曲线预测10分钟臂丛神经阻滞感觉成功各项截断值,舒张末期流速截断值大于11.12 cm/s,PI指数截断值大于9.12,RI截断值小于0.76,收缩期峰值流速截断值27.12 cm/s。

关键词： 乳腺癌   磁共振   新辅助化疗   病理完全缓解  

摘要： 目的:笛卡尔K空间共享三维容积快速动态成像（Differential subsampling with cartesian ordering,DISCO）是一种高时间空间分辨率的动态对比增强磁共振（Dynamic contrast-enhanced MRI,DCE-MRI）成像技术,本研究旨在评估基于DISCO DCE-MRI生成的药代动力学参数图的组学特征及其早期变化对新辅助化疗（neoadjuvant chemotherapy,NAC）反应的预测效能并构建预测模型。方法:前瞻性纳入我院2019年5月至2022年5月期间的142名乳腺癌新辅助化疗患者,她们分别在NAC前（pre-NAC）和NAC一个周期后（1st-NAC）接受了DISCO DCE-MRI扫描。根据入院时间顺序,患者按7:3划分成训练和验证队列。使用Omni-Kinetic软件中的Reference region模型自动生成药代动力学参数容量转移常数(Volume transfer constant,K)、血浆容积分数（Volume fraction of Plasma,V）和速率常数(Rate constant,K)定量参数图。在各定量参数图分别提取基于全肿瘤体积的影像组学特征并计算各特征相较于基线的变化率,得到delta特征。基于逻辑回归构建pre-、1st-、delta-影像组学模型及纵向融合模型。最后,结合影像组学特征和重要的临床因素建立临床-影像组学联合模型。绘制各模型的受试者工作特征（receiver operating characteristic,ROC）曲线并计算曲线下面积（area under the ROC curve,AUC）,各模型间的预测性能采用Delong检验进行比较。结果:在3个单独放射模型中,基于delta-radiomics的模型在训练集（AUC;0.802,95%CI:0.710,0.876）和验证集（AUC:0.785,95%CI:0.633,0.895）中表现最好。与单独模型相比,纵向融合模型的预测性能略有提升。加入临床病理因素后,所有的临床-影像组学模型在训练集中的AUC值都超过了0.8,在验证集中,临床-影像组学模型的最高AUC值为0.840。临床-影像组学模型均有利于区分p CR和non-p CR。结论:基于DISCO DCE-MRI定量参数图提取的影像组学特征可以早期预测乳腺癌新辅助化疗疗效,影像组学特征和临床病理学信息的联合应用可提高疗效的预测水平。

关键词： 内轴箱转向架   曲线通过性能   扭曲线路   抗侧滚性能   多目标优化  

摘要： 近些年,轮轨磨耗越来越严重,维护轨道成本越来越高,车轮保养的周期越来越短,铁路运营界愈发需要设计一款降低轮轨磨耗的转向架,一种新型转向架——内轴箱转向架的出现恰好满足这一需求。内轴箱转向架是将轴箱置于轮对内侧,使得转向架整体体积减小,质量下降,在一定程度上优化了车辆动力学性能。本文基于国内某地铁车辆转向架,分析外轴箱转向架转变为内轴箱转向架过程中车辆动力学性能的变化,重点研究内轴箱转向架曲线通过性能、抗侧滚性能和扭曲线路安全性能。研究内容主要包括以下几个部分: (1)充分调研了内轴箱转向架发展的背景及其意义,介绍了国内外典型内轴箱转向架的结构特点,为后续的内轴箱转向架改造方案提供依据。 (2)根据车辆的结构特点,提出了动力学模型建立的基本假设,介绍了车辆系统非线性特性的处理方法,建立了改造前的外轴箱转向架车辆动力学模型;在此基础上,建立车辆系统动力学运动方程,从部件受力以及运动分析初步了解内轴箱转向架和外轴箱转向架的区别。 (3)在外轴箱转向架的基础上提出了四种内轴箱转向架结构方案,并据此建立了动力学车辆模型,从理论和仿真两个方面分析外轴箱转向架车辆和四种内轴箱转向架车辆具有相同蛇行临界速度的前提下,不同的转向架结构对其动力学性能的影响。结果表明:在保证蛇行稳定性不变的前提下,轴箱和空簧布置方式对车辆平稳性基本无影响;内轴箱转向架比外轴箱转向架车辆更容易通过曲线和扭曲线路,但是车辆抑制侧滚的能力大大缩减。 (4)选择其中一种动力学性能适中的内轴箱转向架,分析转向架簧下质量、转向架簧间质量、一系悬挂纵向刚度、一系悬挂横向刚度等八个参数对内轴箱转向架车辆动力学性能的影响规律,为车辆参数优化提供合理范围。 (5)为了极大发挥内轴箱转向架车辆的优势,同时弥补自身性能的不足,即在保证非线性临界速度,柔度系数两个指标与外轴箱转向架车辆一致的前提下,提高车辆通过曲线线路和扭曲线路的安全性,对内轴箱转向架车辆的悬挂参数进行多目标优化。通过对优化后的悬挂参数方案进行动力学性能分析发现,车轮在新轮和磨耗轮两种状态下的轮轨磨耗优化率均在10%以上;柔度系数和扭曲工况下的脱轨系数,轮重减载率三个动力学指标与外轴箱转向架车辆基本相同;车辆运行平稳性指标相对于优化前有所上升。

关键词： 上肢康复机器人   改进粒子群算法   动力学模型   轨迹优化  

摘要： 在技术方面,近些年伴随着技术的飞速发展以及整个社会的需求,机器人已经快速进入生命科学领域。在市场需求方面,以脑卒中疾病为例,患者以约200万的数量逐年递增,其中上肢功能障碍的人居多,传统的康复治疗以康复医师辅助患者进行康复训练为主,但仅靠康复医师远远无法满足市场需求。在此背景下,上肢康复机器人受到了越来越广泛的关注。为了满足不同患病程度患者的需求,以及市场的推广,对康复机器人控制精度和稳定性要求也越来越高,这就要求上肢康复机器人动力学模型更加准确。另一方面上肢康复机器人是一种与人体手臂相适应的医疗器械,合理的轨迹规划可以保证康复训练的安全性和舒适性,也是应用于临床前的关键过程。 本文论述了康复机器人、参数辨识和轨迹优化的现状,以及未来的发展趋势。并以三自由度上肢康复机器人为研究对象,首先分析了上肢康复机器人结构和参数,基于D-H法建立了运动学模型,在MATLAB中完成运动学模型仿真验证和机器人运动空间仿真验证。基于拉格朗日法推导了动力学方程及其动力学模型线性形式,以傅里叶级数为基础,并对关节角度,速度,加速度进行限制,得到满足要求的激励轨迹,采用基于模拟退火的改进粒子群算法对轨迹系数进行优化,再通过递推最小二乘法得到动力学模型所需要辨识的参数,针对康复轨迹优化问题,基于康复机器人结构结合日常生活,设计康复训练轨迹,采用高次B样条曲线进行插值,同时将运动学约束转化为对各阶B样条曲线控制顶点的约束,减少了计算难度,并将传统罚函数和二次罚函数结合,以此解决运动学约束问题,采用改进粒子群方法结合加权系数法进行多目标寻优,得到了综合特性更好的训练轨迹,即在运动学约束条件下,得到的轨迹拟合曲线更光滑而且完成训练的时间更短。 最后通过实验对比基于优化前后轨迹得到的辨识参数相对应的预测力矩和实际力矩的残差均方根,结果表明本文方法可以得到比较准确的动力学模型。样机实验验证结果表明所优化的康复轨迹可以对上肢多关节进行空间复合运动,证明该方法可以用于康复运动轨迹的优化。

关键词： 上交叉综合征   肌肉失衡   自主拉伸   肌肉耐力  

摘要： 研究目的:上交叉综合征是一种上半身肌肉不均衡所衍生出的不良症状,它描述了关键拮抗肌的失衡导致头肩前位和相关的脊柱曲线变化情况。上交叉综合征患者会出现颈肩部肌肉失衡,继而引起颈椎、胸椎及肩胛骨的解剖及力学结构改变,出现头前探,圆肩,驼背,严重时伴有翼状肩胛,不但身体姿态难看,还导致相关部位运动功能受限,产生疼痛,甚至影响生活质量及身心健康。当代大学生不但学习压力大,每天大部分时间伏案学习,是上交叉综合征易患人群。本研究在大学里面招募上交叉综合征受试者,通过对受试者颈椎关节活动度、静态颈肩部姿势以及体态进行测量和评估,同时对受试者进行问卷调查,探讨自主拉伸及肌肉耐力训练对女大学生的干预效果情况。研究方法:本研究以江西师范大学在校女大学生为实验对象,通过筛查筛选出上交叉综合征女性患者46人,对照组23人,运动干预组23人。由于实验过程期间各组人员有脱落,最终全程参与实验并测试数据完整的受试者分别为对照组20人,运动干预组17人。对照组不参与任何训练,对其进行上交叉综合征的产生原因、带来的不利影响以及预防和矫正相关的知识宣教,发布上交叉综合征相关知识手册。运动干预组保持为期6周、每周3次的自主拉伸及肌肉耐力训练。其中运动干预组在1-3周的训练内容包括自主拉伸和徒手肌力练习,在4-6周的训练内容为自主拉伸加弹力带抗阻练习。实验前与实验后,各收集一次两组受试者的VAS疼痛评分问卷和颈椎功能障碍问卷以及检测受试者头前探角度、圆肩角度、头前探距离和颈椎关节活动度各指标(屈曲、伸展、左侧屈、右侧屈、左旋、右旋)数据,并对数据进行整理及分析。结果:(1)颈椎关节活动度结果:与实验前相比,实验结束后,运动干预组的伸展、左侧屈及右侧屈指标均显著提升(P<0.01)。组间比较结果显示,实验前两组受试者的颈椎关节活动度各项指标无显著性差异(P>0.05);实验结束后,运动干预组的屈曲指标显著高于对照组(P<0.05),伸展指标显著高于对照组(P<0.01),左侧屈指标显著高于对照组(P<0.01),右侧屈指标显著高于对照组(P<0.01)。(2)静态颈肩部姿势指标结果:与实验前相比,运动干预组的头前探角度显著下降(P<0.01),头前探距离显著缩短(P<0.01),圆肩角显著缩小(P<0.01)。组间比较结果显示,实验前,两组受试者组间静态颈肩部姿势各指标均无显著性差异;实验结束后,运动干预组的头前探角度显著低于对照组(P<0.05),圆肩角显著低于对照组(P<0.01)。(3)VAS疼痛评分与颈椎功能障碍评分结果:与实验前相比,运动干预组的颈椎功能障碍评分显著减小(P<0.05)。组间比较结果显示,实验前,两组受试者的VAS疼痛评分与NDI颈椎功能障碍评分均无统计学差异(P>0.05);实验后,两组受试者组间相比,VAS疼痛评分与NDI颈椎功能障碍评分均无统计学差异(P>0.05)。结论:(1)自主拉伸及肌肉耐力训练能够有效改善上交叉综合征患者的头前探姿势以及圆肩姿势;(2)自主拉伸及肌肉耐力训练能够明显改善上交叉综合征患者的颈椎关节活动度、缓解颈椎功能障碍,并对上交叉综合征患者颈肩部的疼痛水平具有缓解趋势;(3)自主拉伸及肌肉耐力训练作为一种简单易行的运动疗法,对大学生上交叉综合征患者的身体机能恢复有很重大的意义,这种方式值得推广和应用于上交叉综合征的防治和康复中;

关键词： 脑小血管病   血流动力学   经颅多普勒   搏动指数  

摘要： 【目的】本研究采用经颅多普勒(transcranial Doppler,TCD)超声对脑小血管病(cerebral small vessel disease,CSVD)患者及健康志愿者的大脑前动脉(anterior cerebral artery,ACA)、大脑中动脉(middle cerebral artery,MCA)、大脑后动脉(posterior cerebral artery,PCA)的血流动力学参数进行检测,观察CSVD患者的血流动力学变化情况,并进一步探讨颅内动脉TCD血流动力学参数用于筛查CSVD的可能性。【方法】对133名CSVD的患者和31名健康志愿者行TCD检查,并对ACA、MCA、PCA的血流动力学参数[收缩期流速(systolic flow velocity,Vs)、舒张期流速(diastolic flow velocity,Vd)、平均流速(mean flow velocity,Vm)、搏动指数(pulsatility index,PI)]进行分析。【结果】***组ACA、MCA、PCA的平均Vs、Vd及Vm较对照组明显减慢(P<0.05);CSVD组ACA、MCA、PCA的平均PI较对照组明显增加(P<0.05)。2.通过单因素及多因素逻辑回归显示,ACA-Vm及MCA-Vm越低,存在CSVD的风险越高[(OR=0.956,95%CI:0.919～0.993,P=0.018)及(OR=0.863,95%CI:0.793～0.940,P=0.001)]。当ACA-Vm的截断值为39.25cm/s时,其曲线下面积(95%CI)、灵敏度、特异度、阳性似然比及阴性似然比分别为:0.697(95%CI:0.610～0.784)、90.3%、46.6%、1.69及0.21。当MCA-Vm的截断值为57.25cm/s时,其曲线下面积(95%CI)、灵敏度、特异度、阳性似然比及阴性似然比分别为:0.888(95%CI,0.836～0.940)、90.3%、79.7%、4.45及0.12。【结论】***组ACA、MCA、PCA的Vs、Vd及Vm均较健康对照组明显减低。***组ACA、MCA、PCA的平均PI均较对照组明显增加。***-Vm诊断CSVD的灵敏度较高、特异度较低,MCA-Vm诊断CSVD的灵敏度与特异度较高,因此可用于CSVD的筛查。

关键词： 超波速运行   弓网动力学   弹链接触网   高速受电弓   参数匹配  

摘要： 运营再提速的高速铁路系统中,400 km/h以上受电弓/接触网系统适配是急需突破的关键技术之一。随着运行速度提高,弓网系统耦合作用加剧,弓网动态作用性能急剧下降。探寻更高速度下的弓网系统核心参数匹配机制和有效的动力学性能改善措施,成为高速弓网动力学研究关注的焦点。本文提出“超波速”运行弓网系统概念,针对更高速度下弓网系统共振效应加剧的特点,突破传统思路要求的受电弓运行速度除以接触线波动传播速度的速度比小于0.7的限制,探寻以超波速方式离开共振点的速度比大于1的匹配区域弓网动力学关系。主要开展了以下几个方面的研究工作: 首先,从移动载荷基础问题出发,通过简化模型的解析解,寻求超波速运行弓网关系的基础理论支撑。详细推导了粘弹性基础上弦受移动载荷作用的振动方程。给出了移动常载荷、移动简谐载荷以及移动周期载荷下解的解析表达式。将接触网简化并等效为弦模型,进行不同移动载荷条件下的弦振动稳态响应分析。重点对比不同载荷移动速度(低于波速和超波速)运行两个区间段的弦响应差异。 然后,对弓网系统动力学建模理论进行研究。推导了有限元建模过程,并对非线性有限元进行了描述。提出一种基于改进傅里叶级数的接触网建模方法,克服传统傅里叶级数理论难以适用于弹链接触网建模的限制。对接触网的初始化进行研究,验证接触网模型的准确性。对弓网动力学仿真结果进行验证,讨论在更高速度下的弓网动力学模型及动态性能评估指标的适用性。 接着,对超波速运行弓网动力学行为进行研究。详细分析受电弓超波速移动作用于简链接触网和弹链接触网的动力学性能差异。对比传统亚波速运行与超波速运行弓网系统振动特性时-频域差异。分析超波速运行条件下的气动抬升力影响及双弓作用可行性。探讨使得弓网系统到达超波速运行状态的两种方式。 进一步,对400 km/h以上弓网匹配关系进行了研究,给出传统亚波速运行和超波速运行适用的弓网运行速度范围。重点对超波速运行条件下的弹链接触网参数匹配进行详细研究,包括超波速速度比值、气动抬升力、跨距与吊弦布置、吊弦反射系数、弹性吊索长度与张力等对弓网动态受流质量的影响。提出在定位点处增加阻尼器以抑制接触网振动和改善弓网受流质量。 最后,以400 km/h(速度比0.7)和500 km/h(速度比1.2)分别为亚波速运行和超波速运行的代表速度,分析现有高速受电弓对传统亚波速运行和超波速运行的适用性及差异。基于受电弓多体模型对两种代表工况下的受电弓适配参数进行研究,包括:工作高度、弓头等效质量、弓头等效刚度、弓头等效阻尼参数。基于多体模型探讨受电弓主框架结构的质量分布策略对弓网受流质量的影响。

关键词： 滚动轴承   动力学模型   多目标优化算法   参数辨识   蛇优化算法  

摘要： 滚动轴承动力学模型是通过分析和仿真不同工况下轴承的动力学特性,以此来提取滚动轴承故障特征频率,从而达到识别不同类型故障的目的。而动力学模型中参数的设定是决定动力学模型能否准确反应真实轴承运行状态的关键,但目前大多数动力学模型参数都是通过经验或计算求出,这将会导致动力学仿真模型和真实模型之间存在一定的误差,因此对动力学模型参数进行参数辨识以提升动力学模型的精准度是一项有重要价值的工作。通过对滚动轴承动力学模型所产生的仿真数据进行包络分析,发现可以将实验数据频谱中不同特征点的横坐标频率和动力学模型仿真频谱中对应特征点的横坐标频率间的误差作为第一个目标函数,将实验数据频谱中不同特征点的纵坐标幅值和动力学模型仿真频谱中对应特征点的纵坐标幅值间的误差作为第二个目标函数,从而将滚动轴承动力学模型参数辨识问题拟定为一个多目标优化问题,并使用多目标优化算法来解决。但由于滚动轴承的信号频谱具有高度非线性且动力学模型中不同参数间具有高度耦合性,因此使用目前的多目标优化算法易于陷入局部最优解,无法找到全局最优解集。针对上述问题: (1)通过蛇优化算法(Snake Optimizer,SO),提出了一个多目标蛇优化算法(Multi-Objective Snake Optimizer,MOSO)。首先,基于外部存档精英机制选择分布均匀且收敛精度高的可行解加入外部存储库,当满足结束条件后,外部存储库中的解即为算法收敛的帕累托最优解(Pareto optimal solution,POS)。同时引入轮盘赌机制,通过网格计算每个非支配解的质量,按不同个体的质量占总质量的占比进行轮盘赌机制以选择种群中最优个体。随后,将MOSO与精英非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II,NSGA-II),大规模多目标优化框架-遗传算法(Large-Scale Multi-objective Optimization Framework-Genetic Algorithm,LSMOF-GA),基于分解的多目标进化算法(Multi-Objective Evolutionary Algorithm based on Decomposition,MOEA/D)和多目标协方差矩阵自适应进化策略(Multi-Objective Covariance Matrix Adaptation-Evolution Strategy,MOCMA-ES)4个多目标优化算法在12个基准函数测试,结果表明MOSO在大多数问题中性能表现强劲,但部分高维非线性问题仍易于陷入局部最优解。 (2)在MOSO的基础上开发了改进的多目标蛇优化算法(Tent Cauchy Multi-Objective Snake Optimizer,TCMOSO),添加了Tent混沌映射机制以使种群初始化分布更均匀,使算法更容易在初期找到全局最优解;并将柯西扰动变异算子加入算法中以提升算法跳出局部最优解的能力。在12个基准函数中与MOSO进行测试,结果表明,TCMOSO在MOSO表现较差的高维非线性测试函数中,可以较好的解决MOSO易于陷入局部最优解的问题,并且在原本MOSO表现优异的函数中,可以进一步的提高算法收敛精度。 (3)将TCMOSO应用在滚动轴承动力学模型参数辨识问题中,通过与经典算法NSGA-II算法在无故障、外滚道局部故障和内滚道局部故障三种模型进行辨识对比。结果表明,TCMOSO可以更准确的辨识动力学模型中的参数,并且解的分布更均匀,在实际应用中可以为决策者提供更多的选择。同时,也证实了所提出的通过使用多目标优化方法进行滚动轴承动力学模型参数辨识问题是可行且有效的。