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931.
旨在观察研究难治性癫痫患者在不同发作时段的脑血流r CBF显像结果进行左右镜像比值半定量分析,评价其在癫痫灶定位诊断中的价值。经确诊为原发难治性癫痫患者,分为发作间期组、诱发试验(发作期)组和诱发试验后(发作72h内)3组。行发作间期r CBF显像,通过剥夺睡眠和药物诱发癫痫行发作期r CBF显像,于诱发试验后72h内再次进行采集。对难治性癫痫患者的不同发作时段的脑血流r CBF显像进行半定量分析。发作间期和诱发试验及诱发试验后72h内SPECT显像的半定量分析阳性检出率分别为:70.1%、91.2%和93.1%,诱发试验及诱发试验后显像半定量分析阳性检出率高于发作间期显像,检查结果相比均有统计学差异(P0.05)。诱发试验及诱发试验后SPECT显像的半定量分析结果相比均无统计学差异(P0.05)。经过诱发试验及诱发试验后72h内两种半定量分析结果进行观察研究,对癫痫灶定位检出率均可达90﹪以上,灵敏度和特异性均高于发作间期显像半定量分析;特别是诱发试验后72h内延迟显像半定量分析结果与诱发试验结果相互印证,具有很好的互补性,是较为理想的癫痫灶定位方法。 相似文献
932.
以最新的Matlab/Simulink软件提供的开关磁阻电机模型为基础,构建起两种采用典型功率变换器的开关磁阻电机调速系统,并在Simulink环境下进行仿真。 相似文献
933.
胡文燕 《安徽大学学报(自然科学版)》2022,46(2):16-21
对于非线性粘弹性Petrovsky方程,已有的研究成果大都是在有界区域内进行的.文章将其解由有界区域转移到无界区域,考虑一类具有粘弹性和非线性源项的非线性Petrovsky方程的柯西问题.当初始能量为非正值、非负不增的松弛函数g在适当的条件下,证得了其柯西问题的解在有限时间内会爆破的结论. 相似文献
934.
【目的】筛选白蜡(Fraxinus sp.)花粉最适离体培养基,能够为后续的授粉受精和育种工作提供一定的参考依据。【方法】通过收集绒毛白蜡‘金箭’(F.velutina‘Jinjian’)和美国红梣‘鲁蜡5号’(F.pennsylvanica‘Lula 5’)的花粉,比较固体培养基和液体培养基上花粉的萌发情况,选用适宜的离体培养法观察培养时间对花粉萌发情况的影响,设计正交试验,筛选最佳离体萌发培养基。【结果】(1)固体培养基上‘金箭’的花粉萌发率均显著高于液体培养基,02和03号固体培养基上‘鲁蜡5号’的花粉萌发率显著高于液体培养基。(2)培养2.5 h左右的花粉适宜进行生活力的观测。(3)正交试验表明:‘金箭’花粉的最适萌发培养基为150 g/L蔗糖+20 mg/L硼酸+30 mg/L氯化钙,‘鲁蜡5号’花粉的最适萌发培养基为150 g/L蔗糖+40 mg/L硼酸+30 mg/L氯化钙。【结论】采用150 g/L蔗糖+20 mg/L硼酸+30 mg/L氯化钙的固体培养基培养2.5 h后适宜统计两种白蜡花粉的萌发情况,但不同种的花粉萌发率与花粉管长度的相关性有差异。 相似文献
935.
法国医学家经过一系列调查后证实,30%的癌症病例与饮食结构有直接关系,他们要求全社会对此予以重视,并建议大众为自身保健,合理改善饮食结构. 相似文献
936.
为了快速标定闪烁室的氡浓度,本文提出一种无需通过实验就能得到闪烁室测氡不同时刻的刻度因子来标定氡浓度的方法.该方法首先利用Geant4模拟了ST-203闪烁室内氡及其子体不同能量α粒子的探测效率,再基于取样3 h平衡后其刻度因子与闪烁室内氡及其子体平均探测效率的关系,然后根据氡及其子体的衰变规律,建立了闪烁室不同时刻的刻度因子计算方法.基于上述方法,本文利用ST-203闪烁室开展不同时刻测氡的刻度因子实验研究,其理论值和实验值的偏差小于5%.由闪烁室结构直接确定不同时刻测氡刻度因子的方法,能够快速标定闪烁室的氡浓度. 相似文献
937.
938.
岳欠杯王笑笑曹文刘跃秋李辉徐燕璐 《应用数学和力学》2023,(5):543-559
针对浸没在流体中杆管柱间相互接触问题,基于嵌套网格技术,该文建立了环空流体内旋转杆柱与井筒间碰撞的数值求解方法.将环空流体域分为相互嵌套的子区域:背景网格和组件网格,推导了各嵌套区域流场边界传递信息的插值计算公式,采用分域方法对环空流体域与杆柱固体域耦合进行求解.通过静止流体中球形颗粒与壁面正、斜碰撞实验对比,验证该文数值方法的正确性.研究了不同流体黏度、杆柱旋转速度条件下杆柱与井筒的碰撞特性,结果表明:1)杆柱与井筒碰撞的碰撞力、速度随黏度增大而降低,即杆柱与井筒碰撞的剧烈程度与流体黏度负相关;2)随着杆柱旋转速度增大,杆柱与井筒的碰撞力、速度也增大,即杆柱与井筒碰撞的剧烈程度与转速正相关. 相似文献
939.
为了进一步提高孪生支持向量机(Twin support vector machine, TWSVM)的自然语言文本分类准确度,提出了一种改进的粒子群优化(Particle swarm optimization, PSO)算法,并采用改进的PSO算法对TWSVM核心参数进行优化。根据迭代次数来选择自适应权重从而对传统PSO算法进行改进,以防止收敛速度过快而错过全局最优解。采用Word2Vec对自然语言样本进行向量化处理,并通过PSO算法对TWSVM惩罚因子进行优化求解,解决因为惩罚因子设置不合理而造成自然语言文本分类准确率不高的问题。试验证明,通过合理设置PSO算法的速度权重初始值和稳定值,结合自适应递减权重策略,能够获得较高的惩罚因子优化性能,从而提高TWSVM的分类准确率,相比于常见自然语言文本分类算法,PSO-TWSVM的分类准确率更高,均方根误差值更低,在自然语言文本分类中的适用度高。 相似文献