肾脏叶间动脉阻力指数对Ⅰ型心肾综合征的诊断价值

目的探讨彩色多普勒超声测量肾脏叶间动脉阻力指数(resistance index,RI)对Ⅰ型心肾综合征(cardiorenal syndrome,CRS)的诊断价值。方法选取2017年6月1日至2018年3月1日收住民航总医院急诊综合病房并诊断为Ⅰ型CRS的20例患者作为试验组(CRS组),选取同期诊断为单纯急性心力衰竭的患者20例作为对照组,分析两组患者的临床特征、实验室检查及用药情况,并根据受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评价肾动脉RI对Ⅰ型CRS的诊断价值。结果两组患者年龄、左心室射血分数、心功能分级、心率及脉压差差异无统计学意义(P均>0. 05),CRS组患者的氨基末端脑钠尿肽、肌酐水平、呋塞米剂量以及肾动脉RI均高于对照组,而肾小球滤过率低于对照组,差异具有统计学意义(P均<0. 05)。ROC曲线下面积为0. 78,取最佳截点值0. 70时预测Ⅰ型CRS的敏感度为80%,特异度为80%。结论作为一种新的手段,肾动脉RI可与传统方法相互补充,对诊断Ⅰ型心肾综合征患者具有潜在应用价值。     

过渡金属硫化物基自旋阀中栅压调控的巨磁电阻和非平庸金属状态

在这里,我们从理论上研究了单层过渡金属硫化物基自旋阀器件中的谷分辨和自旋分辨输运,在该器件中,Rashba自旋轨道相互作用和栅极电压同时存在于中心电极中。与传统的半导体相比,非平庸的金属态,如正常的Rashba金属态、异常的Rashba金属态和Rashba环金属态,可以通过Rashba自旋轨道相互作用产生和操纵,而不需要磁效应。对于铁磁自旋阀器件,中心电极中的非平庸金属基态直接与巨磁电阻相关,具有显著的各态关联性和独特性。我们进一步揭示了一个来源于自旋分裂和自旋谷耦合效应的完美的谷和自旋巨磁阻效应。这些谷和自旋分辨特征对基础研究和应用研究都很有趣。     

红外光谱法研究间规聚苯乙烯结晶行为进展

间规聚苯乙烯是一种具有高结晶能力的聚合物,它的复杂多晶现象非常有趣。该文概述了聚合物的结晶理论和间规聚苯乙烯的应用,并讨论了红外光谱在间规聚苯乙烯上的研究,最后展望了该方法在结晶研究上的可发展性。     

渤海海域莱州湾凹陷高硫稠油成因及其成藏模式

现今渤海海域仅在莱州湾凹陷发现了规模型高硫油油田，其原油性质复杂，来源及成因认识不清。在大量实验数据分析的基础之上，利用地球化学分析方法和盆地模拟手段对莱州湾凹陷各油田油气来源及成因做了详细研究，结果表明：①莱州湾凹陷主要发育了沙三段和沙四段两套有效的烃源岩，陡坡带和中央构造带上各构造原油主要来源于主洼沙四段烃源岩，缓坡带上各构造原油表现为主洼沙四段和南次洼沙四段双洼供烃的特征；②沙四段地层沉积时期存在水体分隔，南次洼水体更加咸化易形成富硫干酪根，其烃源岩分布范围控制着高硫油的分布范围，是高硫油形成的主控因素。而生物降解作用，一方面导致原油稠化是形成稠油的主要原因，另一方面使原油硫含量相对富集，是形成高硫油的重要因素；③垦利16-1油田具有晚期成藏的特点，形成了咸化湖盆早生、早排双洼供烃成藏模式，深、浅地层成藏模式不同，深部地层为典型不整合面侧向输导远源成藏模式。认为南次洼南部古近系地层和潜山优质储层是油气聚集的有利区带，可作为下一步油气勘探的有利方向。     

重塑膨胀土制样长度对试样密度分布的影响

在对重塑膨胀土裂隙性问题的单元试验研究中,传统的分层制样法易产生"层间薄弱带",从而影响试验结果的准确性。针对这一问题,采用增加制样高度的单层压实制样方法,探讨了制样高度对重塑膨胀土试样密度的影响。试验结果表明:试样密度沿深度方向变化规律类似,均呈现出顶部大、底部小的分布特征;增加制样高度导致试样顶部与底部密度差及密度变化率发生改变;试样密度变化率随深度分布存在拐点,拐点以上部分密度变化率较小,以下部分较大;随着制样高度的增大,拐点位置向试样下部移动;以拐点位置为基础,初步给出了适合本制样方法的制样高度。     

基于熵加权K-means全局信息聚类的高光谱图像分类

目的 高光谱图像波段数目巨大，导致在解译及分类过程中出现“维数灾难”的现象。针对该问题，在K-means聚类算法基础上，考虑各个波段对不同聚类的重要程度，同时顾及类间信息，提出一种基于熵加权K-means全局信息聚类的高光谱图像分类算法。方法 首先，引入波段权重，用来刻画各个波段对不同聚类的重要程度，并定义熵信息测度表达该权重。其次，为避免局部最优聚类，引入类间距离测度实现全局最优聚类。最后，将上述两类测度引入K-means聚类目标函数，通过最小化目标函数得到最优分类结果。结果 为了验证提出的高光谱图像分类方法的有效性，对Salinas高光谱图像和Pavia University高光谱图像标准图中的地物类别根据其光谱反射率差异程度进行合并，将合并后的标准图作为新的标准分类图。分别采用本文算法和传统K-means算法对Salinas高光谱图像和Pavia University高光谱图像进行实验，并定性、定量地评价和分析了实验结果。对于图像中合并后的地物类别，光谱反射率差异程度大，从视觉上看，本文算法较传统K-means算法有更好的分类结果；从分类精度看，本文算法的总精度分别为92.20%和82.96%， K-means算法的总精度分别为83.39%和67.06%，较K-means算法增长8.81%和15.9%。结论 提出一种基于熵加权K-means全局信息聚类的高光谱图像分类算法，实验结果表明，本文算法对高光谱图像中具有不同光谱反射率差异程度的各类地物目标均能取得很好的分类结果。