简介：摘要：以钢绞线不同张力状态下超声导波传播信号的张力特征量提取为研究背景，提出一种基于导波多视角特征和支持向量回归的张力识别方法。通过小波包分解提取不同张力情况下导波信号的时域、频域及时频域特征，构建应力特征向量；然后将特征向量作为支持向量回归的输入对钢绞线张力进行识别。通过仿真数据分析，表明将时域、频域、时频域特征以及支持向量机相结合能够较好地识别出钢绞线的张力水平。

简介：摘要目的通过应用高分辨率磁共振血管壁成像(high-resolution magnetic resonance vessel wall imaging，HRMR-VWI)及CT灌注(computed tomography perfusion，CTP)成像对症状性大脑中动脉(middle cerebral artery，MCA)粥样硬化狭窄患者的斑块特征及血流灌注进行分析，探寻与急性脑梗死(acute cerebral infarction，ACI)相关的高危影像特征。材料与方法回顾性分析64例发病时间小于4周的症状性MCA粥样硬化狭窄患者的HRMR-VWI及CTP影像资料。根据扩散加权成像(diffusion weight imaging，DWI)和临床表现，将患者分为ACI组和短暂性脑缺血发作(transient ischemic attack，TIA)组，分析两组斑块特征、灌注参数及侧支评分的差异，构建多变量Logistic回归分析和受试者工作特征(receiver operating characteristic，ROC)曲线、计算曲线下面积(area under the curve，AUC)，评估显著变量及其联合模型对ACI预测价值。结果共纳入64例患者。TIA组共25例，女10例，年龄(55.12±11.20)岁。ACI组共39例，女11例，年龄(57.90±9.62)岁。两组间性别(P=0.327)、年龄(P=0.296)差异无统计学意义。与TIA组相比，ACI组的斑块长度更长[6.10 (3.20，12.3) mm vs. 4.10 (2.15，5.55) mm，P=0.006]、负荷更大[86.83% (80.26%，100.00%) vs. 78.46% (72.70%，87.66%)，P=0.007]、狭窄程度[86.76% (76.19%，100.00%) vs. 75.72% (60.94%，85.84%)，P=0.008]、强化程度(P＜0.001)及强化指数[(1.19±0.55) vs. (0.58±0.46)，P＜0.001]均更高，同时其相对平均通过时间(relative mean transit time，rMTT) [(1.19±0.22) vs. (1.05±0.17)，P=0.007]、相对流出时间(relative time to drain，rTTD) [(1.52±0.47) vs. (1.19±0.30)，P=0.003]、相对剩余函数达峰时间(relative time to the center of the impulse response function，rTmax) [(2.26±1.33) vs. (1.55±0.67)，P=0.007]均更大。多因素Logistic回归分析显示：斑块长度(OR=1.17，95% CI：1.001～1.362，P=0.049)、强化程度(OR=5.18，95% CI：1.848～14.522，P=0.002)及rTmax (OR=2.32，95% CI：1.019～5.298，P=0.045)为ACI的独立预测因子。斑块长度、强化程度及rTmax三者联合模型的预测效能最佳(AUC=0.862，95% CI：0.767～0.956)。结论HRMR-VWI联合CTP检查能够对症状性MCA粥样硬化斑块特征及下游灌注状态进行全面评估，有助于识别与ACI相关的高危MCA粥样硬化狭窄患者。