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关键词： 脑损伤   创伤性   死亡   心电图   影响因素分析   预测  

摘要： 目的探讨心电图指标与严重创伤性脑损伤(TBI)患者48 h内死亡的关系。方法本研究为回顾性研究。选取2017年8月—2022年8月在东南大学医学院附属南京同仁医院急诊医学科住院的严重TBI患者1024例,通过医院病历系统检索并导出患者的临床资料。严重TBI患者48 h内死亡的影响因素分析采用多因素Logistic回归分析,绘制ROC曲线以评价修订创伤评分(RTS)、创伤严重度评分(ISS)、QTc间期延长、ST段降低及QTc间期延长联合ST段降低对严重TBI患者48 h内死亡的预测价值。结果1024例严重TBI患者48 h内死亡89例,死亡率为8.7%,其中79例(占88.8%)死于脑疝、10例(占11.2%)死于大出血。死亡与存活患者RTS、ISS、脉搏、体温及大量输血、QRS波群增宽、QTc间期延长、ST段抬高、ST段降低者占比比较,差异有统计学意义(P<0.05)。多因素Logistic回归分析结果显示,RTS、ISS、体温、急诊手术、QTc间期延长及ST段降低是严重TBI患者48 h内死亡的独立影响因素(P<0.05)。ROC曲线分析结果显示,RTS、ISS、QTc间期延长、ST段降低及QTc间期延长联合ST段降低预测严重TBI患者48 h内死亡的AUC分别为0.790〔95%CI(0.764~0.815)〕、0.632〔95%CI(0.602~0.662)〕、0.605〔95%CI(0.574~0.635)〕、0.723〔95%CI(0.695~0.750)〕、0.786〔95%CI(0.759~0.811)〕。结论QTc间期延长和ST段降低是严重TBI患者48 h内死亡的独立影响因素,二者联合对严重TBI患者48 h内死亡具有中等预测价值。

关键词： 脑电图信号   疲劳驾驶检测   脑功能连接   传统机器学习   深度学习  

摘要： 当前快节奏生活已经成为日常生活的常态,对人们的身心健康带来了不少负面影响,特别是在驾驶过程中容易出现疲劳困倦的情况。因此,疲劳驾驶检测技术成为了研究的热点,并取得了显著的进展。本文将介绍基于脑电图(electroencephalogram,EEG)信号的疲劳驾驶检测方法。本文首先概述基于EEG信号的疲劳驾驶检测的总体流程,包括信号采集、预处理、特征提取和分类等步骤。然后,详细介绍EEG信号中与疲劳相关的特征及其在疲劳驾驶检测中的应用。这些特征包括频域特征、时域特征、拓扑特征等,通过分析这些特征可以有效地识别出驾驶员是否处于疲劳状态。接下来,探讨目前已有的疲劳驾驶检测模型的性能评估和评价指标。针对基于EEG信号的疲劳驾驶检测,常用的指标包括准确率、灵敏度、特异度等。本文分析不同模型在这些指标上的表现,并比较它们的优劣。本文还简单介绍了EEG信号分类方法及其应用现状。常见的分类方法包括支持向量机、神经网络、贝叶斯分类器等,这些方法在疲劳驾驶检测中得到了广泛应用。针对目前基于EEG信号的疲劳驾驶检测面临的问题,本文提出了一些解决方法。例如,统一数据标注标准、增加被试数量等。最后,在总结全文内容的基础上讨论了基于EEG信号的疲劳驾驶技术未来的发展方向。在未来,可以进一步提升疲劳驾驶检测技术的准确性和实用性,以更好地应对快节奏社会给驾驶员安全带来的挑战。

关键词： 曹寅   《楝亭图》   题咏   孝文化  

摘要： 在题咏研究中,经典意象会构成一种文化想象,《楝亭图》便是一例。《楝亭图》是曹雪芹祖父曹寅为追思父亲专门请多名画家所绘的同题作品。画卷反映了曹寅对其父的忆想,题咏则是对孝思的提倡。曹寅的孝道精神在题咏中得以传播和发扬,通过书写题咏,也使士人不断认同着中华孝道文化。

关键词： 疾病诊断   电子病历   图自监督学习   图神经网络   医疗异构属性图  

摘要： 图自监督学习方法近年来被应用于疾病诊断任务中以缓解医疗标签信息缺乏和人工标注问题。然而,图自监督学习的性能主要依赖于高质量的正样本和负样本,这限制了疾病诊断的灵活性和泛用性。此外,在构建医疗异构属性图时没有充分利用病人的多模态数据,影响了疾病诊断的性能。提出一个基于医疗异构属性图结构聚类的自监督学习疾病诊断框架SC4DD。该框架利用病人的结构化数据和非结构化临床文本摘要构建医疗异构属性图,通过图上的结构聚类算法生成节点的伪标签。考虑到不同元路径对学习病人嵌入表示的重要性以及不同模态医疗数据对疾病诊断结果的影响程度,引入注意力机制的异构图神经网络作为编码器,伪标签作为自监督信号辅助编码器学习注意力系数和病人嵌入表示。在MIMIC-Ⅲ数据集上的实验结果表明,SC4DD优于传统基线方法,能够有效提高疾病诊断的性能。其中,相较于性能最优的基线方法HeCo,SC4DD在2%、3%、4%标记节点下的宏平均F1值分别提高了1.46%、0.97%、0.94%,微平均F1值分别提高了0.91%、0.84%、0.52%。

关键词： 匿名   层次数据   权限控制   SM9   属性基加密  

摘要： 云计算的出现使得从任何位置访问应用程序和数据成为可能,由于其灵活、高效和资源共享的特性,云计算迅速应用于各个行业和领域。云计算中的安全细粒度数据访问控制、隐私保护和权限控制已成为学术界和工业界研究的热点问题。为了解决这些问题,提出一种基于SM9属性加密的数据与权限混合访问控制方案,在需要加密大量具有层次结构的数据的场景下,该方案比传统的属性基加密方案更加灵活高效,匿名的特点可以限制用户隐私泄露,层次权限控制使得更细粒度地管理云数据的操作权限成为可能。安全分析和实验结果表明,该方案在判定性双线性Diffie-Hellman假设下是安全的,在加解密等方面具有良好的工作效率。

关键词： 幼儿园健康教育   幼儿“图话”   心理解读模式  

摘要： 幼儿“图话”心理解读是新时期幼儿园教师深入了解幼儿心理状态与发展水平的重要抓手。以笔者课题团队开展幼儿“图话”心理解读“33+X”工作模式的实践探索为例,建议实施以下心理解读策略:秉持尊重、接纳和理解等基本原则;酌情实施“大力支持幼儿进行原发性表达、重视解读幼儿的独特性语言、深入认识幼儿表征的发展性”等基本步骤;坚持遵循“灵活选择解读要素、动态求证解读内容、多元分析解读结果”等基本规范;探索形成“全面整合一日生活、协同促进经验建构、有效支持多元沟通、创新拓展视听传播”等应用场域。

摘要： ~~

关键词： 小学教育   高质量育人   融合发展   协同育人  

摘要： 面对教育强国建设的战略部署对课程与教学改革提出的新要求,X教育集团围绕办好人民满意的教育,以“转化—融合—协同”为关键词,努力探索出了一条守正创新、开放共生的学校高质量发展之路。本文从推进理论学习向实践运用的转化、落实“五育”并举推进融合育人、构建“无边界”育人新格局三个维度阐述学校高质量育人的“施工图”。

关键词： α-硫辛酸   依帕司他   2型糖尿病   糖尿病周围神经病变   肌电图   炎症因子   血流变学  

摘要： 目的探讨α-硫辛酸联合依帕司他治疗2型糖尿病(T2DM)伴糖尿病周围神经病变(DPN)患者的效果,并分析其对肌电图、血清炎症因子和血流变学指标的影响。方法按照随机数字表法将2021年9月至2023年9月广西科技大学第一附属医院收治的84例T2DM合并DPN患者分为对照组(给予依帕司他治疗)和观察组(给予α-硫辛酸联合依帕司他治疗),各42例。比较两组患者肌电图指标、炎症因子和血流变学指标。结果治疗后,两组患者正中和腓总神经的运动神经传导速度(MCV)和感觉神经传导速度(SCV)水平均升高,且观察组均高于对照组(均P<0.05)。治疗后,两组患者超敏C反应蛋白(hs-CRP)和白细胞介素-6(IL-6)水平均较治疗前降低,且观察组均低于对照组(P<0.05)。治疗后,两组患者全血高切黏度、全血低切黏度和血浆黏度均低于治疗前,且观察组均低于对照组(均P<0.05)。结论给予T2DM合并DPN患者α-硫辛酸联合依帕司他治疗的效果显著,可有效提高神经传导速度,抑制炎症反应,调节血流变学。

关键词： 金钱豹   地理信息系统   最大熵模型   生态因子   适生区  

摘要： 为分析影响金钱豹分布的主要生态因子,探究其生态适宜分布区域。该研究应用地理信息系统(ArcGIS)和最大熵(MaxEnt)模型对119个金钱豹地理分布点信息及37个生态因子进行生态位模拟,明确影响金钱豹潜在分布的主要环境因子及适生区。结果表明,影响金钱豹的生态适宜性的主要环境因子为最冷月最低温、昼夜温差月均值、年均降水量及海拔等因素。其中,最冷月最低温在5℃、昼夜温差月均值在6℃,年均降水量在1607 mm、海拔在731 m时最适宜金钱豹生长。金钱豹生长的潜在高适生区,主要位于贵州西南部、四川东部、云南东南部、广西、广东北部和福建中部。该研究基于MaxEnt模型建立的金钱豹潜在分布区分析数据,可为其资源保护与利用、栽培基地选择等提供参考。