目的:基于激活扩散模型和语义距离来探究精神分裂症患者词汇语义加工异常及其与认知功能、临床症状之间的关系。方法:选取人口学资料匹配的被试随机分为研究组(27名)和对照组(30名)。两组分别对不同语义类别和词汇类别的词汇进行1～7等级语义距离赋值。对两组的语义距离进行重复测量方差分析，对研究组语义距离偏差与认知成套测验(MATRICS consensus cognitive battery，MCCB)分数及阳性阴性症状量表分数(positive and negative syndrome scale，PANSS)做相关性分析。结果:语义距离的组别主效应具有统计学意义[ F(1，55)＝7.460， P＝0.008， ηp2＝0.981]，研究组的语义距离(3.672±0.105)低于对照组语义距离(4.068±0.100)。语义类别的主效应具有统计学意义[ F(1，55)＝833.37， P<0.01， ηp2＝0.938]，相关条件下的语义距离(1.965±0.074)低于不相关条件下语义距离(5.775±0.117)。语义相关条件下，具体语义偏差和MCCB总分( r＝-0.405， P＝0.036)及言语学习( r＝-0.569， P＝0.002)呈负相关；抽象语义偏差和言语学习( r＝-0.429， P＝0.026)呈负相关。语义不相关条件下，具体语义偏差和MCCB总分( r＝-0.597， P＝0.001)、言语学习( r＝-0.399， P＝0.039)等维度呈负相关；抽象语义偏差和MCCB总分( r＝-0.593， P＝0.001)、言语学习( r＝-0.285， P＝0.050)等维度呈负相关。语义相关条件下，抽象语义偏差和其一般症状量表分呈正相关( r＝0.448， P＝0.019)；语义不相关条件下，抽象词汇偏差和PANSS总分( r＝0.120， P＝0.010)、阴性量表分( r＝0.047， P＝0.030)及一般症状量表分( r＝0.306， P＝0.010)呈正相关。 结论:精神分裂症患者词汇语义距离存在异常；其语义偏差与认知功能指标、症状学指标存在相关。

目的:分析阿尔茨海默病（AD）和轻度认知功能障碍（MCI）患者的数字化语言标志物特点，并探讨数字化语言标志物对于区分AD和MCI患者疾病效应和老化效应的意义。方法:纳入北京协和医院认知障碍门诊临床诊断的AD患者14例、MCI患者16例，同时纳入年龄、性别、教育水平相当的认知正常的18名老人及19名青年人作为对照组。采集动物流畅性测验电子语音数据，在传统产词量、聚类和转换指标的基础上加入反应时间、语义相似度和词频等新的评估指标进行分析。统计方法采用多重线性回归分析，采用强迫进入法进行回归模型的检验。结果:多重回归分析结果表明，在控制了教育年限后，4组间在11个指标（除后15 s有效产词量、串联总数、首词反应时间、平均语义相似度外）上均差异有统计学意义（均 P<0.001）。与其余3组相比，AD组在有效产词量、有效率、重复率、前15 s有效产词量、亚类数、单个词产出时间和亚类间转换间隔上均差异有统计学意义（均 P<0.001）。此外，与认知正常青年组相比，AD组转换次数显著减少，语义最大距离显著缩短（ P=0.001， P<0.001）；AD和MCI组的亚类内转换间隔均显著延长（ P<0.001， P=0.001）；AD组、MCI组和认知正常老年组的词频均显著增高（均 P<0.001）；MCI组的有效产词量和亚类数显著减少（ P=0.002， P=0.003）；MCI和认知正常老年组的单个词产出时间均显著延长（均 P<0.001）。 结论:AD患者在语义流畅性测验任务上的表现不仅受到病理的影响，也受到正常老化的影响以及两者的共同作用。病理指标包括：有效产词量、有效率、重复率、前15 s有效产词量、亚类数、亚类间转换间隔以及单个词产出时间。这些结果为鉴别AD特异性效应提供了新的思路。

目的 提出一种纯粹从知识层面量化证素辨证的算法,用以得出各种症状体征与证素之间的具体数量关系,并应用于高血压人群的证素分析.方法 使用正则表达式方法析出《中医临床诊疗术语》中症状体征与证素的语义关系用以构建知识图谱,并用语义距离算法构建证素辨证算法,基于所设计的算法,使用卡方检验、系统聚类、共现网络等方法分析高血压人群的证素分布情况.结果 通过知识图谱语义距离可以形成证素积分算法.高血压证素分析可得不同体质量指数(body mass index,BMI)的高血压人群组间证素脾、胆、气滞、血热、血虚、阴虚、动风差异有统计学意义(P＜0.05),不同腰臀比的高血压人群组间证素肺、肾、湿、燥、痰、血热、气虚、血虚、精亏差异有统计学意义(P＜0.05).病位证素心、肝、脾、肾在证素分析中聚为一类,病性证素阴虚、血虚、津液亏、精髓亏聚为一类,痰湿因素与各病位、病性证素有较强关联.结论 证素积分算法能够从一定程度上量化症状体征与中医证素的映射关系,为高血压不同体质量、腰臀比的辨证提供参考,揭示不同证素之间的关联,为高血压的准确全面辨证提供临床价值.

斑马鱼是一种当今应用十分广泛的模式生物,研究其实验图像的信息自动提取具有较高的应用价值.药物培养斑马鱼胚胎在发育成长过程中的生理影响的定量分析,很难通过人工肉眼观察的方式得出较为准确的指标值,通常要借助于计算机.斑马鱼图像定量分析的前提基础就是可以对斑马鱼胚胎图像,按照斑马鱼的生理结构即头部、躯干和卵黄三个部分在图像中分割开.但是实际情况是斑马鱼药物实验中特定药物的实验组数量有限,不能通过学习训练等机器学习的方式分割,只能使用图像处理建模分割.本文使用距离变换结合分水岭算法、减法聚类结合K-means聚类算法以及减法聚类结合漫水填充算法分别对图像进行语义分割,发现减法聚类结合漫水填充算法的分割效果达到了满足研究所需的生理结构分割的目的,为后续医学研究中的定量分析奠定了较好的基础.

目的 动态采集与处理心电信号,获取异常心电信号的分类信息.方法 首先通过实时采集心电信号结合离散小波变换获取心电特征向量,然后计算心电信号模糊信息熵,最后利用欧氏距离获取心电信号的语义距离,得到异常信号的分类信息.结果 该装置能够在基于物联网的嵌入式平台上实现异常心电信号的有效识别,提高心脏疾病的诊断精度.结论 心电信号模糊诊断设备能够精确分类异常信号,输出具有高置信度区间的在线信号分类矩阵.

目的 故障模式及影响分析(Failure Mode and Effects Analysis,FMEA)是一种被广泛用于识别和消除故障风险,提高系统安全性、可靠性的风险管理技术.本文目的为克服传统FMEA方法存在的风险难以精确评估、未考虑FMEA成员和风险因子的相对重要性、RPN计算方法缺乏数学依据等固有缺点.方法 考虑FMEA成员专业知识、行业背景、风险认知等差异,本文提出动态加权与区间二元语义结合的方法对FMEA进行改进.基于决策信息计算动态权值,表征FMEA成员关于不同故障模式在不同风险因子上的评估对最终结果的重要性,同时利用区间二元语义可以有效处理FMEA成员不同粒度的自然语言形式的评估信息的优点,以综合加权区间二元语义距离对故障模式进行风险排序.结果 通过C型臂X光机风险分析案例,证明了新FMEA方法的有效性、可行性.结论 动态加权与区间二元语义结合的FMEA方法允许多粒度语言进行风险评估,同时动态地考虑了FMEA成员的相对重要性,更符合实际情况,有效克服传统FMEA方法存在的不足.

目的 基于表示学习中的Skip-gram词嵌入算法,寻找能够克服电子病历中结构化特征的高维性并在语义层次上表示特征的方法.方法 本文的数据来源于北京市某三甲医院的电子病历系统,从中提取患者的结构化特征,包括疾病、药物和实验室指标,其中实验室指标通过正常值范围离散化;利用Skip-gram算法,将电子病历中离散型患者特征(疾病和药物)和离散后的连续型患者特征(实验室指标)嵌入到同一个低维实数向量空间中.通过t-SNE降维可视化方法显示低维实数空间中特征向量的关系,并与特征向量间的余弦距离计算结果相互印证,从而评价特征表示的有效性和揭示特征向量间的潜在联系.结果 患者特征的低维实数向量既降低了患者特征的维度,又很好地表征了特征间的潜在联系,临床含义相关的特征表示成的低维实数向量也很相近.结论 基于Skip-gram算法将患者结构化特征表示成低维实数向量取得了较好的效果,为解决EMR数据表示的高维性以及结构化特征间潜在关系分析提供一种思路.

无人机航拍的车辆受成像条件及成像距离等限制,所成影像面临背景干扰强、尺度小的缺陷,传统的目标检测算法无法满足高精度和实时的车辆检测.本文提出多尺度特征增强融合的实时航拍车辆检测算法.首先,提出一种相邻特征连接模块,将浅层的细节特征和相邻深层的语义特征进行融合,形成多尺度特征金字塔模型.然后,设计一种通道特征增强模块,使得网络抑制冗余特征的学习,增强特征之间的判别性.实验证明,提出的航拍车辆检测算法能够达到91.3％的准确率和每秒58帧的实时性,可以较好解决处于遮挡、阴影干扰等复杂环境下的车辆弱小目标定位问题.

脑皮层下结构分割问题是神经科及其他相关疾病计算机辅助诊断和治疗的基础.通过分割和分析核磁共振图像中的脑结构,可以对自闭症谱系障碍、脑卒中、脑肿瘤等疾病进行早期诊断和治疗.为解决精准脑结构分割的问题,基于深度学习基本理论,提出一种DenseMedic网络的核磁共振图像脑皮层下结构的分割算法.首先,OreoDown方法通过较早地增大卷积核的步长增大特征感受野的增长速度,并使用不变尺寸的卷积层夹心式地恢复网络深度,使速度的增加带来有效的感受野增加;其次,DenseMedic使用DenseNet的思想实例化OreoDown框架,通过密集连接的特征提取操作来获取多尺度的上下文信息;最后,在各层中使用混合空洞卷积进一步扩大感受野,解决特征感知过于粗糙的问题.采用Dice相似度系数(DSC)、交并比(IoU)、95％Hausdorff表面距离(HSD95)和平均表面距离(ASD)4个指标,评价神经网络的分割性能.在公开的IBSR数据集的18例图像上进行实验,算法的4个指标分别达到89.2％,80.7％、1.982和0.882;在公开的MBBrainS18数据集的7例图像上的实验显示,算法的4个指标分别达到88.7％、79.8％、1.249和0.570.实验表明,所提出的算法使脑结构的分割结果与真实结构在区域上有更多的重叠,在轮廓上更加相似,可以更好地完成各个脑皮层下结构的分割.在临床应用中,对脑皮层下结构的精准分割将有助于准确测量相关疾病诊断的关键指标,并实现快速的计算机辅助治疗.

目的:对精神分裂症患者语义距离和认知功能间的关系进行分析,并应用正念认知训练进行干预.方法:选取2020年5月1日～12月31日进行治疗的精神分裂症患者60例作为研究组,另选取同期进行健康体检的成年人60名作为对照组,采用认知成套测验(MCCB)评估两组认知功能,同时应用重复测量方差分析评估两组的语义距离,并采用Spearman分析法分析两者间的相关性.结果:语义相关条件下,研究组抽象语义距离高于对照组(P<0.01);语义不相关条件下,研究组抽象语义距离高于对照组(P<0.01);研究组认知功能评分低于对照组(P<0.05).经Spearman相关分析显示,患者语义距离与MCCB总分呈负相关(P<0.01).结论:精神分裂患者语义距离存在异常,且语义距离越大,认知功能越差,因此,可采取正念认知训练,提高患者认知的同时,使患者语义距离缩小.