奥美拉唑联合生长抑素治疗肝硬化食管胃底静脉曲张破裂出血的效果探讨 被引量：7

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作者 张硕伟 洪伟 刘红 《中外医学研究》 2017年第7期130-131,共2页

目的:对奥美拉唑联合生长抑素应用于肝硬化食管胃底静脉曲张破裂出血治疗的临床效果进行探讨。方法:择取笔者所在医院2015年1月-2016年1月接收的肝硬化食管胃底静脉曲张破裂出血患者40例作为研究对象,按数字奇偶法分为两组,每组20例,两... 目的:对奥美拉唑联合生长抑素应用于肝硬化食管胃底静脉曲张破裂出血治疗的临床效果进行探讨。方法:择取笔者所在医院2015年1月-2016年1月接收的肝硬化食管胃底静脉曲张破裂出血患者40例作为研究对象,按数字奇偶法分为两组,每组20例,两组患者均给予一般常规治疗,研究组在此基础上应用奥美拉唑联合奥曲肽和生长抑素治疗,对照组患者在一般治疗基础上再给予奥曲肽治疗,观察两组患者平均止血时间、再出血情况、临床疗效及平均输血量和不良反应发生情况。结果:研究组患者临床总有效率为95.00%,明显优于对照组患者的85.00%,差异有统计学意义(P<0.05);研究组患者平均止血时间明显短于对照组,平均输血量少于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05);研究组患者不良反应率与再出血率分别为10.00%、5.00%,显著低于对照组的25.00%、20.00%,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论:联合应用奥美拉唑和生长抑素治疗肝硬化食管胃底静脉曲张破裂出血,不仅疗效显著,还可减少再出血机率及缩短平均止血时间,安全性较高,值得临床应用与进一步的推广。 展开更多

关键词 肝硬化 食管胃底静脉曲张破裂出血 奥曲肽 奥美拉唑 临床疗效

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慢性肝病应用异甘草酸镁治疗的临床效果及其对患者实验室指标的影响 被引量：2

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作者 张硕伟 邵花平 +3 位作者 洪伟 刘红 魏斯友 赵海燕 《中国医药指南》 2017年第15期127-128,共2页

目的探讨和分析慢性肝病应用异甘草酸镁治疗的临床效果及其对患者实验室指标的影响。方法在我院2014年11月至2016年11月收治的慢性肝病患者中选择94例纳入研究,所有患者依据入院依次顺序分为甲组(47例)和乙组(47例)。甲组患者通过异甘... 目的探讨和分析慢性肝病应用异甘草酸镁治疗的临床效果及其对患者实验室指标的影响。方法在我院2014年11月至2016年11月收治的慢性肝病患者中选择94例纳入研究,所有患者依据入院依次顺序分为甲组(47例)和乙组(47例)。甲组患者通过异甘草酸镁进行治疗,乙组患者通过常规护肝药物进行治疗。对比甲乙两组患者的治疗效果和实验室指标情况。结果甲组患者治疗总有效率、PA水平、TBIL水平、ALT水平以及AST水平均优于乙组患者(P<0.05)。结论慢性肝病应用异甘草酸镁治疗的临床效果很好,治疗有效率比较高,且明显改善了患者的肝功能,值得推广。 展开更多

关键词 慢性肝病 异甘草酸镁 临床效果 实验室指标

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基于降噪自编码和卷积神经网络的协同过滤算法 被引量：6

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作者 张硕伟 陈军华 雍睿涵 《计算机与数字工程》 2020年第10期2441-2445,2457,共6页

在协同过滤算法中最主要是用户相似度计算,但是用户评分项数据存在严重稀疏,导致推荐精准度降低。针对评分项数据稀疏性问题,论文提出一个C-DAE协同过滤算法。首先,利用卷积神经网络(CNN)对项目评论文本提取用户兴趣偏好,得到项目向量矩... 在协同过滤算法中最主要是用户相似度计算,但是用户评分项数据存在严重稀疏,导致推荐精准度降低。针对评分项数据稀疏性问题,论文提出一个C-DAE协同过滤算法。首先,利用卷积神经网络(CNN)对项目评论文本提取用户兴趣偏好,得到项目向量矩阵,其次,利用项目向量矩阵对降噪自编码器(DAE)加权填充原始评分矩阵,最后填充后的评分矩阵计算用户相似度进行推荐。实验结果证明,该方法解决了评分项数据稀疏性问题,提高了推荐质量。 展开更多

关键词 数据稀疏 词向量 卷积神经网络 降噪自编码器 协同过滤

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恩替卡韦治疗乙肝肝硬化患者的临床疗效 被引量：2

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作者 张硕伟 《中国继续医学教育》 2019年第36期138-140,共3页

目的探究恩替卡韦(ETV)与阿德福韦酯(ADV)对乙肝肝硬化患者肝纤维化、甲状腺激素的影响比较。方法选取2014年6月-2019年6月本院收治的乙肝肝硬化患者80例,按随机数表法分为两组,ETV组与ADV组各40例。ETV组进行常规治疗加服恩替卡韦治疗,... 目的探究恩替卡韦(ETV)与阿德福韦酯(ADV)对乙肝肝硬化患者肝纤维化、甲状腺激素的影响比较。方法选取2014年6月-2019年6月本院收治的乙肝肝硬化患者80例,按随机数表法分为两组,ETV组与ADV组各40例。ETV组进行常规治疗加服恩替卡韦治疗,ADV组则在常规治疗上加服阿德福韦酯治疗,两组均干预48周。观察比较两组患者治疗48周肝纤维化指标以及甲状腺激素功能变化情况。结果治疗后,ETV组的HA、LN、PCⅢ及ⅣC改善的程度明显比ADV组更好(P <0.05);ETV组的LSM下降程度明显优于ADV组(P <0.05);ETV组T3、T4、FT3、FT4水平明显高于ADV组(P<0.05),而TSH水平明显要比ADV组低(P <0.05)。结论对于乙肝肝硬化患者来说,采用恩替卡韦进行治疗更能改善患者的肝纤维化以及甲状腺激素功能。 展开更多

关键词 恩替卡韦 阿德福韦酯 乙肝肝硬化 肝纤维化 甲状腺激素 甘草酸二铵肠溶胶囊

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肝硬化患者并发胆囊结石的危险因素分析 被引量：1

5

作者 张硕伟 《中国民康医学》 2023年第19期4-6,共3页

目的:分析肝硬化患者并发胆囊结石的危险因素。方法:选取2020年5月至2022年5月该院收治的160例肝硬化患者进行横断面研究,其中合并胆囊结石80例(结石组),未合并胆囊结石80例(无结石组)。比较两组基础资料,并采用多因素Logistic回归分析... 目的:分析肝硬化患者并发胆囊结石的危险因素。方法:选取2020年5月至2022年5月该院收治的160例肝硬化患者进行横断面研究,其中合并胆囊结石80例(结石组),未合并胆囊结石80例(无结石组)。比较两组基础资料,并采用多因素Logistic回归分析肝硬化患者并发胆囊结石的危险因素。结果:两组患者性别、肝功能分级、肝硬化病程及血清总胆红素(TBIL)、直接胆红素(DBIL)、间接胆红素(IBIL)、三酰甘油(TG)水平比较,差异无统计学意义(P>0.05);结石组年龄≥60岁、TC≥4 mmol/L、白蛋白<34 g/L、胆囊收缩素(CCK)<40 g/L、有腹水、病毒性肝硬化占比均高于无结石组,差异有统计学意义(P<0.05)。多因素Logistic回归分析结果显示,年龄≥60岁、病毒性肝硬化、有腹水及血清白蛋白<34 g/L、CCK<40 g/L、TC≥4 mmol/L是肝硬化患者并发胆囊结石的独立危险因素(OR>1,P<0.05)。结论:年龄≥60岁、病毒性肝硬化、有腹水及血清白蛋白<34 g/L、CCK<40 g/L、TC≥4 mmol/L是肝硬化患者胆囊结石发生的独立危险因素,临床应针对伴有这些因素的肝硬化患者予以相应干预,从而预防胆囊结石的发生。 展开更多

关键词 肝硬化 胆囊结石 并发症 影响因素

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江苏人群MICA基因多态性与乙型肝炎源性肝癌的相关性研究 被引量：1

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作者 苗祥宇 徐丽 +2 位作者 刘红 张硕伟 吴情 《检验医学与临床》 CAS 2014年第18期2548-2549,2552,共3页

目的探讨江苏人群主要组织相容性复合体-Ⅰ类链相关基因A（MICA）基因多态性分布情况及其与乙型肝炎源性肝癌的关系。方法乙型肝炎源性肝癌组161例患者,健康对照组162例健康体检者,应用聚合酶链反应测序方法进行基因分型。比较各基因型... 目的探讨江苏人群主要组织相容性复合体-Ⅰ类链相关基因A（MICA）基因多态性分布情况及其与乙型肝炎源性肝癌的关系。方法乙型肝炎源性肝癌组161例患者,健康对照组162例健康体检者,应用聚合酶链反应测序方法进行基因分型。比较各基因型等位基因频率分布及与乙型肝炎源性肝癌的关系。结果受试者携带GG基因型比携带AA基因型患乙型肝炎源性肝癌的风险高[比值比（OR）：1.860,95%置信区间（95%CI）：1.009-3.428,P=0.020],或至少携带1个G等位基因的受试者比携带A等位基因的受试者更易患乙型肝炎源性肝癌（OR：1.412,95%CI：1.030-1.936,P=0.046）。GG基因型患者血清MICA水平[（89.1±41.7）pg/mL]明显高于AA基因型[（18.2±9.5）pg/mL]和AG基因型[（35.8±17.4）pg/mL]。结论江苏人群MICA基因多态性（rs2596542）与乙型肝炎源性肝癌相关。 展开更多

关键词 肝癌 MHC-Ⅰ类链相关基因A 单核苷酸多态性

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基于Prophet时序算法的无线网络突变小区识别方法研究 被引量：3

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作者 杨飞虎 许国平 +3 位作者 刘贤松 张硕伟 郑敏之 施亚洲 《邮电设计技术》 2021年第2期25-30,共6页

KPI作为衡量无线网络质量的重要指标,准确及时检测KPI指标突变情况非常重要。提出了一种基于Prophet时序算法的无线网络突变小区识别方法,利用模型的预测指标得到动态门限,并在动态门限和绝对门限之间设置相对门限,通过实际指标与不同... KPI作为衡量无线网络质量的重要指标,准确及时检测KPI指标突变情况非常重要。提出了一种基于Prophet时序算法的无线网络突变小区识别方法,利用模型的预测指标得到动态门限,并在动态门限和绝对门限之间设置相对门限,通过实际指标与不同门限的对比,使运维人员更精准地掌握网络性能,降低误报和错报异常,提升网络优化效率和质量。 展开更多

关键词 PROPHET 时序算法 KPI 突变小区

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基于LightGBM算法的MR网络信号预测

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作者 张硕伟 裴明丽 +2 位作者 高有利 黄铭 刘贤松 《邮电设计技术》 2020年第10期21-25,共5页

无线网络质量是运营商的命脉与核心,合理的无线网络规划能够保障网络覆盖范围广、干扰低、系统服务质量高、运营成本低以及网络结构达到最佳。提出了一种基于LightGBM算法的网络信号预测方法,采集基站现有的MR数据,对MR数据进行栅格化,... 无线网络质量是运营商的命脉与核心,合理的无线网络规划能够保障网络覆盖范围广、干扰低、系统服务质量高、运营成本低以及网络结构达到最佳。提出了一种基于LightGBM算法的网络信号预测方法,采集基站现有的MR数据,对MR数据进行栅格化,并对栅格化后的数据进行分析处理,通过LightGBM算法对有经纬度的未知地区进行网络信号强度预测,从而实现无线网络优化,保证网络通信质量。 展开更多

关键词 LightGBM算法 信号预测 MR栅格化 网络优化

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联合改进STA/LTA与MLoG算子的微震P波到时自动拾取方法 被引量：7

9

作者 王议迎 丁仁伟 +3 位作者 李建平 赵俐红 赵硕 张硕伟 《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第6期1-10,共10页

在非常规低渗油气藏开发过程中,微震P波震相到时的精确拾取是实时监测诱导水力压裂动态变化的一项关键技术。然而,传统的STA/LTA震相拾取方法存在低效率、低精度等问题。为提高低信噪比微震事件到时拾取的准确性和分辨率,提出一种联合... 在非常规低渗油气藏开发过程中,微震P波震相到时的精确拾取是实时监测诱导水力压裂动态变化的一项关键技术。然而,传统的STA/LTA震相拾取方法存在低效率、低精度等问题。为提高低信噪比微震事件到时拾取的准确性和分辨率,提出一种联合改进型STA/LTA算法和MLoG算子的微震P波震相到时自动拾取方法。先通过MLoG算子对微震数据进行滤波处理,以提高信号的信噪比;再利用改进的特征函数计算STA/LTA拾取微震P波到时。模拟数据和实际数据的验算结果表明,本方法不仅可实现低信噪比微震数据P波到时的自动拾取,而且所拾取的P波到时精度高、鲁棒性强。 展开更多

关键词 改进型STA/LTA MLoG算子滤波 特征函数 低信噪比 P波到时

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面向地震波初至智能拾取的超分辨率深度残差方法研究 被引量：3

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作者 李建平 张硕伟 +3 位作者 丁仁伟 麻晓敏 赵俐红 赵硕 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期251-262,共12页

针对常规语义分割网络在初至拾取中存在的精度低、泛化能力差等问题,基于U-Net网络,结合残差学习模块和亚像素卷积方法,构建了一种超分辨率深度残差网络的初至智能拾取方法(SD-Net)。该方法使用具有跳跃连接的U型网络融合地震数据的多... 针对常规语义分割网络在初至拾取中存在的精度低、泛化能力差等问题,基于U-Net网络,结合残差学习模块和亚像素卷积方法,构建了一种超分辨率深度残差网络的初至智能拾取方法(SD-Net)。该方法使用具有跳跃连接的U型网络融合地震数据的多尺度信息,通过端到端的训练方式简化工作。首先,在SD-Net的下采样阶段引入残差学习模块,克服深层网络退化问题,有效提高对地震数据的学习能力;其次,上采样阶段采用亚像素卷积方法,通过卷积和多通道间的像素重组实现特征图超分辨率重建,以更高精度定位初至;另外,利用迁移学习将模型应用于中、低信噪比模拟数据,仅需少量标注数据即可训练得到最优初至拾取模型。实际算例表明:与U-Net方法相比,SD-Net训练效率明显提高;网络模型具有更高准确率和鲁棒性;迁移学习模型预测的结果验证了SD-Net具有较强的泛化能力;该方法在实际生产应用中对实现高效、准确的初至智能拾取具有重要意义。 展开更多

关键词 初至拾取 U-Net 残差学习模块 亚像素卷积方法 SD-Net 迁移学习

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基于无锚深度卷积神经网络的月表小尺度撞击坑自动识别

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作者 张梓璇 杨俊涛 +3 位作者 李林 张硕伟 杨子毅 马月超 《遥感学报》 2025年第2期429-441,共13页

撞击坑作为月球表面上最典型和最常见的地貌单元,其形态特征和空间分布记录着月球的演化历史、气候形成以及月球表面年代。由于撞击坑边缘模糊、撞击坑嵌套等现象,导致撞击坑(尤其是小尺度撞击坑)自动识别仍存在识别精度不高、大尺度撞... 撞击坑作为月球表面上最典型和最常见的地貌单元,其形态特征和空间分布记录着月球的演化历史、气候形成以及月球表面年代。由于撞击坑边缘模糊、撞击坑嵌套等现象,导致撞击坑(尤其是小尺度撞击坑)自动识别仍存在识别精度不高、大尺度撞击坑中的小尺度撞击坑难以不易识别等问题。因此,针对小尺度撞击坑数量众多且不易识别,以及嵌套撞击坑识别等问题,本文提出了一种基于迁移学习策略的无锚深度卷积神经网络月表小尺度撞击坑自动识别方法,来自动定位和识别撞击坑。该方法在堆叠沙漏网络生成的高分辨率特征图上直接回归出撞击坑的中心及其大小,并且无需使用非极大值抑制等后处理操作,实现了不同类型撞击坑的自动识别。同时,采用迁移学习的思想进行训练,为模型训练赋予一定的优化参数,使其并非从头开始训练,从而使模型具备更高的可靠性和稳健性。文中选择虹湾和风暴洋月表地区的影像进行实验验证,并与其现有人工标注的Robbins撞击坑数据库进行定量与定性评估,结果表明本文设计的自动识别模型能有效地实现撞击坑提取,且一定程度上解决了嵌套撞击坑中小尺度撞击坑的识别。 展开更多

关键词 撞击坑提取 智能识别 深度学习 目标识别 虹湾地区 风暴洋地区

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