简介：摘要目的探讨术前MRI特征能否区分脑膜瘤孕酮受体（progesterone receptor, PR）的表达状态，为PR表达阳性的脑膜瘤提供术前预测依据。材料与方法回顾性分析2020年6月至2021年12月我院经手术病理证实且进行PR表达状态测定的210例脑膜瘤患者的术前MRI资料，依据PR表达情况，分为PR阳性（+）组与PR阴性（-）组。对两组患者术前MRI影像资料先进行单因素分析，并通过logistic多因素回归分析筛选脑膜瘤PR阳性表达的独立预测因子，针对差异有统计学意义的参数绘制受试者工作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲线，计算曲线下面积（area under the curve, AUC），评估其预测PR表达状态的效能。结果210例脑膜瘤中，PR（+）79例，PR（-）131例，单因素分析结果显示两组间在脑膜瘤部位、囊变、强化方式上差异有统计学意义（P＜0.05），而在性别、年龄、肿瘤最大径、瘤脑界面、瘤周水肿、硬膜尾征、ADC值上差异无统计学意义（P＞0.05）；logistic多因素回归分析结果显示，肿瘤部位、强化方式是脑膜瘤PR阳性表达的独立预测因素，ROC曲线分析显示，肿瘤部位及强化方式预测PR阳性表达的AUC值分别为61.9%、62.4%。结论MRI特征能够术前预测脑膜瘤PR表达状态；脑膜瘤位于颅底、肿瘤均匀强化可以间接表达PR为阳性。

简介：摘要：伴随着工业生产过程向数字化、网络化和智能化方向的逐步发展，工业设施的复杂性和开放性得到了极大的提高，使其操作管理和维护的精细和科学程度受到更高要求的制约。后期维护和定期维护等传统方法已不再适用。起源于航空的故障预测和健康管理技术(PHM)近年来引起了工业领域许多人的关注和关注，因为它符合工业互联时代设备维护概念的发展趋势，即从基于状态监测的被动处理转向基于综合分析的主动管理和控制。本文对工业设备的健康状态评估和退化趋势预测联合进行分析，以供参考。

简介：摘要：随着国内外锂离子动力电池领域的高速发展，动力电池结构也产生了迭代的趋势，导致动力电池的特性进一步向高能量密度、强稳定性、长寿命和低功耗方面演进。锂离子动力电池系统由于具有输出电压大、循环寿命长、体积密度大、自放电量小、操作温度波动范围广泛等优点，因而应用较为广泛。不过由于镍氢电池系统本身的特殊性，在过充、过放、过温的情况下，锂离子脱嵌动力电池的性能也会面临着很大的发展问题，甚至可能产生安全性问题。精准的电池状态预测和电池使用寿命预测，可以帮助客户准确地掌握电池信息和更换已失效电池，从而确保了整个电池组的健康有效的工作。因此，本文将重点以锂离子动力电池状态控制与使用寿命预估中的有关问题展开内容探讨。

简介：摘要：为促进社会主义新农村建设,我国采取了“家电下乡”惠民政策,这在提高农民生活质量的同时,随着用电量的增加,农村电气火灾高发不容忽视。分析了“家电下乡”背景下农村电气火灾频发的原因,提出了加大基础设施建设、提高农电管理人员消防安全素质、加强安全用电知识宣传、明确职责等几项应对措施,确保农村电气消防安全。

简介：摘要回顾性分析郑州大学第一附属医院2017年1月至2020年12月收治的84例胰头癌患者资料，根据术中探查情况分为交界可切除组（n=21）及可切除组（n=63）。单因素分析显示，交界可切除组与可切除组在性别、年龄、腰背痛、糖尿病史、CA19-9、胆红素及胰管直径上差异均无统计学意义（均P>0.05），交界可切除组的肿瘤最大径明显高于可切除组，且肿瘤位于钩突的发生率更高，差异均有统计学意义（P<0.05）。非条件Logistic回归分析结果显示，肿瘤最大径是胰头癌进展至交界可切除状态的独立影响因素（OR=1.129，P=0.008），ROC曲线显示肿瘤最大径的AUC为0.792，最佳临界值为24.9 mm。本研究结果显示肿瘤最大径是预测胰头癌进展至交界可切除状态的独立危险因素，当肿瘤最大径>24.9 mm时，胰头癌进展至交界可切除状态的风险显著增加。

简介：摘要：发动机是飞机的“心脏”，也是一个复杂的控制系统，发动机性能参数变化影响飞机性能发挥。这些记录参数在一定程度上能够反映飞机发动机当前的工作状态，当出现了故障问题，记录参数值的变化就可以更加直观的呈现到大家的视野当中，对于相关的人员来说，只有合理的使用这些飞行记录数据，才可以对航空发动机实施故障诊断。

简介：摘要：近年来，随着可再生能源的快速发展，风力发电技术得到了广泛应用，在缓解能源污染方面发挥了重要作用。目前，我国风力发电机组数量急剧增加，从而进一步推动了故障诊断和状态维护的研究。

简介：摘要目的分析血清新饱食分子蛋白1(Nesfatin-1)联合癫痫持续状态严重程度评分量表(STESS)评分对儿童癫痫持续状态(SE)近期预后的预测价值。方法回顾性分析郑州大学附属儿童医院，河南省儿童医院，郑州儿童医院2016年1月至2020年1月收治的145例SE患儿的临床资料，患儿入院后均检测血清Nesfatin-1水平，并进行STESS评分。根据患儿出院时格拉斯哥预后评分量表(GOS)评价结果分为预后不良组(<5分)与预后良好组(5分)，单因素及多因素Logisitc回归分析血清Nesfatin-1水平与STESS评分是否为影响儿童SE近期预后的危险因素。受试者工作特征(ROC)曲线评价血清Nesfatin-1水平联合STESS评分对儿童SE近期预后的预测价值。结果145例患儿出院时25例(17.24%)GOS评分<5分为预后不良组，120例为预后良好组。预后不良组全面性发作(88.00%比66.67%)、SE发作时间>1 h(76.00%比27.50%)、入住儿童重症监护病房(PICU)(76.00%比37.50%)、实施气管插管(16.00%比5.00%)、脑电图结果异常(73.91%比41.03%)、头颅影像学结果异常(82.61%比29.49%)占比及血清Nesfatin-1水平[(3.65±1.45) μg/L比(2.20±0.77) μg/L]、STESS评分[(3.01±0.75)分比(1.80±0.60)分]均高于预后良好组，差异均有统计学意义(均P<0.05)；Logisitic回归分析显示SE发作时间>1 h、入住PICU、脑电图检查异常、头颅影像学检查异常、血清Nesfatin-1水平与STESS评分是影响SE患儿近期预后不良的独立危险因素(OR＝4.217、3.456、2.626、4.109、3.040、2.012，均P<0.001)；血清Nesfatin-1与STESS评分分别以3.01 μg/L、2.38分为最佳截断值，联合预测SE患儿近期预后不良的约登指数为0.736，ROC曲线下面积(AUC)为0.921(95%CI：0.861~0.959)，均优于Nesfatin-1与STESS评分单独预测[0.447，0.795(95%CI：0.720~0.858)；0.562，0.859(95%CI：0.792~0.911)]。结论血清Nesfatin-1水平与STESS评分异常升高是儿童SE预后不良的危险因素，二者联合对近期预后不良有较高的预测价值。

简介：摘要目的探讨MRI的不同影像组学模型预测术前脑胶质瘤O6-甲基鸟嘌呤-DNA甲基转移酶(O6-methylguanine-DNA methyltransferase，MGMT)启动子甲基化状态的效能。材料与方法回顾性分析经手术病理证实的114例大脑胶质瘤患者的MRI影像资料，包括T1WI、T2WI、ADC及T1WI增强序列。其中MGMT启动子甲基化阳性58例，阴性56例，按8∶2比例分为训练组(91例)与验证组(23例)，在T2WI及T1WI增强序列分别对肿瘤加水肿区及肿瘤核心区进行三维手工分割，提取总共688个影像组学特征，采用主成分分析进行特征降维，方差分析用于特征筛选，应用逻辑回归(Logistic regression，LR)算法、Lasso的逻辑回归算法(Logistic regression via Lasso，LR-Lasso)、支持向量机(support vector machine，SVM)、贝叶斯分类器(native Bayes，NB)构建诊断模型，5倍交叉验证方法用于训练模型，验证组数据用于评估模型的预测性能，ROC曲线用于计算模型的准确率、敏感度和特异度，ROC曲线下面积(area under curve，AUC)用于评估模型的预测性能。结果LR模型的AUC值、准确率为0.90和91%，敏感度和特异度为92%和91%，LR-Lasso模型的AUC值、准确率为0.80和74%，敏感度和特异度为67%和82%，SVM模型的AUC值、准确率为0.89和87%，敏感度和特异度为83%和91%，NB模型的AUC值、准确率为0.69和74%，敏感度和特异度为75%和72%。基于LR模型预测效能最高。结论MRI影像组学模型对预测术前脑胶质瘤MGMT启动子甲基化的状态具有一定应用价值，4种模型预测效能中LR模型预测效能最高。

简介：摘要肺癌是全球第2大常见癌症，其中非小细胞肺癌（NSCLC）为主要类型。在NSCLC的发展中，表皮生长因子受体（EGFR）起重要作用，并成为NSCLC治疗中的重要靶点。EGFR酪氨酸激酶抑制剂已被广泛用于NSCLC的靶向治疗中，并被证明可以有效延长EGFR基因突变患者的生存期，其疗效和预后与EGFR基因突变状态密切相关，18F-氟脱氧葡萄糖（FDG）PET/CT显像可以非侵入性地对NSCLC进行评估，在预测NSCLC的EGFR基因突变状态方面有重要意义。笔者就近期与EGFR基因突变状态相关的18F-FDG PET/CT代谢参数、影像组学研究新进展作一综述。

简介：

简介：摘要目的探讨基于MRI多期增强影像组学联合临床影像特征的预测模型术前预测乳腺癌Ki-67表达状态的价值。方法本研究为回顾性研究。收集2016年6月至2017年5月就诊于中国医学科学院北京协和医学院肿瘤医院并接受手术治疗的乳腺癌患者213例，均为女性，年龄24~78（51±10）岁。所有患者均在术前2周内接受常规乳腺MR检查。根据术后病理Ki-67表达不同分为高表达组（Ki-67≥20%，153例）和低表达组（Ki-67<20%，60例）。从动态增强扫描第2期（CE-2）和第7期（CE-7）图像提取乳腺癌病变的影像组学特征，将所有病例根据MR检查时间先后顺序以7∶3分为训练集和测试集。首先采用方差分析和Wilcoxon符号秩检验选出具有显著分类性能的特征值，随后采用最小绝对收缩和选择算子法回归模型的方法，筛选出最佳特征值。同时对临床信息及常规影像学特征［包括腺体分型、背景实质强化程度、是否多灶/多中心、病灶位置、病灶形态、病灶长径、病灶短径、T2WI信号特征、扩散加权成像（DWI）信号特征、表观扩散系数（ADC）值、时间-信号强度曲线（TIC）类型、腋窝是否伴有短径>1.0 cm淋巴结］采用同样的方法进行参数筛选。随后采用支持向量机（SVM）构建Ki-67高低表达状态的预测模型。模型的预测效能采用受试者操作特性（ROC）曲线和曲线下面积进行评价。结果由CE-2和CE-7图像分别提取1 029个影像组学特征，经过筛选分别得到9个及7个最佳特征值，并将两组特征值组合共16个特征值构成CE-2+CE-7图像影像组学最佳特征值。临床影像特征筛选得到5个有价值的参数分别为病变位置、病变短径、DWI信号特征、ADC值、是否腋窝淋巴结短径>1.0 cm。由CE-2和CE-7图像影像组学特征所得SVM模型在训练集及测试集中预测Ki-67表达状态的ROC曲线下面积均较高（>0.70）。将CE-2、CE-7、CE-2+CE-7图像影像组学特征分别联合临床影像特征构建模型预测Ki-67表达状态的效能较单独使用CE-2、CE-7、CE-2+CE-7图像影像组学特征所得模型有不同程度提高。其中CE-2+CE-7+临床影像特征模型预测效能最佳，其在训练集中预测Ki-67表达状态的AUC、准确度、灵敏度、特异度分别为0.895、84.6%、87.9%、76.2%；在测试集中分别为0.822、70.3%、76.1%、55.6%。结论基于MRI多期增强影像组学特征的SVM模型能有效预测Ki-67表达状态，将影像组学特征与临床影像特征联合，能够进一步提高模型预测效能。

简介：摘要目的评估合成MRI定量参数图直方图特征及表观扩散系数（apparent diffusion coefficient, ADC）图直方图特征预测乳腺癌Ki-67表达状态的价值。材料与方法回顾性分析2019年12月至2021年3月经潍坊市中医院病理证实为乳腺癌的146名患者的临床及影像学资料，所有患者活检或手术前均行MRI常规序列成像、动态对比增强MRI（dynamic contrast-enhanced MRI, DCE-MRI）及合成MRI序列扫描成像。使用PyRadiomics软件提取合成MRI定量参数T1、T2、质子密度（proton density, PD）值及ADC值这四个数值的直方图特征。根据Ki-67表达情况将乳腺癌患者分为高表达组（≥30%）与低表达组（＜30%）。采用卡方检验、独立样本t检验及Mann-Whitney U检验比较两组患者的临床、病理特征及合成MRI定量参数图（T1-mapping、T2-mapping、PD-mapping）、ADC图的直方图特征差异。单因素及多因素logistic回归分析乳腺癌Ki-67表达状态与MRI定量参数图直方图特征之间的关系，并绘制受试者工作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲线，计算曲线下面积（area under the curve, AUC),比较各直方图特征对Ki-67表达状态的预测效能。结果单因素logistic分析结果显示Ki-67高、低表达组间，ADC图直方图特征、临床及病理特征差异无统计学意义（年龄，P=0.13；最大径，P=0.09；形态，P=0.94；边缘，P=0.23；强化方式，P=0.13；纤维腺体类型，P=0.26），T1-平均值、T1-10th位数（T1百分之十位数）、T2-平均值、T2-10th位数（T2百分之十位数）、PD-熵值和PD-峰度的差异均有统计学意义（P＜0.01）。多因素logistic分析结果显示T1-10th位数及T2-10th位数是Ki-67表达状态的独立预测因素，两者联合构建模型预测乳腺癌Ki-67表达状态的AUC为0.809，敏感度为64.8%，特异度为87.5%，准确度为72.8%。结论合成MRI定量参数有助于预测乳腺癌Ki-67的表达状态，为术前无创性评估乳腺癌的肿瘤增殖情况提供了一种有效的辅助诊断方法。

简介：摘要胶质瘤是颅内最常见的原发性恶性肿瘤，具有高度异质性，即使组织学分级相同，有时预后也具有显著差异，而基因分型则可以从本质上更好地阐述肿瘤的生物学行为，其中O6-甲基鸟嘌呤甲基转移酶(O6-methylguanine-DNA methyltransferase，MGMT)与高级别脑胶质瘤(high-grade glioma，HGGs)的预后和治疗决策紧密相关。它是一种关键的DNA修复酶，不仅与脑胶质瘤的发生发展相关，还与烷化剂化疗的敏感性以及放疗反应相关。而MGMT启动子甲基化会沉默MGMT的转录表达，是MGMT表达减少的重要机制。近年来随着科学技术的飞速进步，放射学也逐渐向人工智能的方向发展，本文对智能影像对高级别脑胶质瘤MGMT启动子甲基化状态的预测性能进行了综述。

简介：摘要：国民的用电情况有季节性，对于总用电量的需求影响很大，又因为国民用电比较集中，是形成日最大电力需求的主要成分，因此，在新的供用电形势下，开展对居民夏季用电需求的分析与研究，显得尤为重要。

简介：摘要：在我国经济发展持续进步的趋势下，人民币在国际市场中的地位持续上涨，其汇率也随之出现巨大变化。为避免汇率变化对我国发展造成不良影响，应在众多预测因子中进行科学选择，通过预测因子针对人民币汇率展开有效预测。基于此，本文以人民币汇率影响因素为基础，深入探究人民币汇率的可预测性，继而以ARIMA模型为核心，指明人民币汇率预测因子的科学选择，以供参考。

简介：摘要谵妄是卒中后的常见并发症。卒中后谵妄与患者转归不良和病死率增高相关。文章对卒中后谵妄的筛查工具、预测因素和预测模型进行了综述。

简介：摘要目的探讨基于动态对比增强磁共振成像（dynamic contrast enhanced magnetic resonance imaging, DCE-MRI）瘤内联合瘤周三维影像组学模型术前预测乳腺癌Ki-67表达状态的价值。材料与方法回顾性分析新疆医科大学附属肿瘤医院自2019年1月至2022年1月收治的312例乳腺癌患者病例，按8∶2的比例随机分为训练组（ｎ=250）和验证组（ｎ=62）。首先，两位医师采用3D Slicer软件于DCE-MRI第2期肿瘤内和肿瘤周围5 mm区域分别提取三维影像组学特征；其次，对特征进行Z-score标准化，应用组内相关系数（intra-class correlation coefficient, ICC）、Spearman相关系数和最小绝对收缩和选择算法（least absolute shrinkage and selection operator, LASSO）逻辑回归筛选最优影像组学特征；然后，利用支持向量机（support vector machine, SVM）机器学习算法建立模型瘤内、模型瘤周及模型瘤内+瘤周用于预测乳腺癌Ki-67的表达状态，并用验证组进行验证；最后，采用受试者工作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲线下面积（area under the curve, AUC）、校准曲线及决策曲线对模型效能进行评估。结果分别从瘤内、瘤周和瘤内+瘤周分别提取1906、1906和3812个特征，ICC分析剔除322、413和762个特征，Spearman分析剔除624、732和1604个特征，剩余960、761和1446个特征采用LASSO十折交叉验证分别筛选出8、19、16个特征参与模型构建。经综合分析模型瘤内+瘤周诊断效能最优，训练组AUC=0.949，验证组AUC=0.862，其校准曲线更贴近于45%的最佳值，Hosmer-Lemeshow检验证明校准曲线的拟合度良好（P=0.082），其决策曲线（获益区间0.2%～0.9%）优于其他模型，具有更好的临床获益度。结论基于DCE-MRI图像创新性采用了瘤内联合瘤周三维影像组学特征的方法构建乳腺癌Ki-67表达状态的预测模型，该研究为乳腺癌患者个体化治疗方案提供了参考依据。

简介：摘要：当走进图书馆，面对着成千上万的图书，我们通常会先看书名，浏览目录，猜猜书的大致内容，再决定要不要借阅这本书，其实这就是最简单的预测。统编版小学语文教科书正式将预测策略作为知识点进行编写，并为此设计了整个单元的教学内容，这使得预测阅读教学显得尤为重要。对于执教教师和学生来说，如何做好预测单元的教与学，需要引起足够的重视。

简介：摘要：随着经济的发展，建筑业在我国蓬勃发展，大量建筑也随着出现，而建筑基础会由于压实度不足或者上部荷载的作用等因素导致建筑沉降，从而影响建筑的稳定性及安全。所以在建筑的建设过程及工程结束后定期对建筑沉降进行观测，对确保建筑物及人民生命财产的安全具有重要意义。