目的:分析不同血循环状态下经皮氧分压(transcutaneous oxygen pressure,PctO_2)与血氧分压(partial pressure of oxygen in arterial blood,PaO_2)、经皮二氧化碳分压(transcutaneous carbon dioxide pressure,PctCO_2)与血二氧化碳分...目的:分析不同血循环状态下经皮氧分压(transcutaneous oxygen pressure,PctO_2)与血氧分压(partial pressure of oxygen in arterial blood,PaO_2)、经皮二氧化碳分压(transcutaneous carbon dioxide pressure,PctCO_2)与血二氧化碳分压(partial pressure of oxygen in arterial blood,PaCO_2)的相关性及差异性,从而了解PctO_2及PctCO_2在微循环障碍时的监测意义。方法:对2014年11月至2015年3月在重庆医科大学附属儿童医院重症医学科住院的56例患儿进行PctO_2/PctCO_2监测,因病情需要,部分患儿不同时段予动态监测,共采集110份数据。分析微循环正常组(n=75)、轻度障碍组(n=20)及重度障碍组(n=15)间PctO_2与PaO_2及PctCO_2与PaCO_2的相关性及差异性。用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristics curve,ROC curve)评价PctO_2、PctCO_2诊断低氧血症及二氧化碳潴留的敏感度及特异度。结果:相关性分析:在微循环正常组(n=75),PctO_2与PaO_2、PctCO_2与PaCO_2均有良好相关性(r=0.937、0.569,均P<0.05);在微循环轻度障碍组(n=20)及重度障碍组(n=15),患儿PctCO_2与PaCO_2均具有良好的相关性(r=0.718、0.679,均P<0.05),而PctO_2与PaO_2无相关性(P=0.175、0.074)。氧分压差(△PO2):微循环正常组(n=75)、轻度障碍组(n=20)和重度障碍组(n=15)的△PO2分别为:(0.24±1.08)、(7.99±7.99)和(9.71±5.15)k Pa。ROC曲线分析:微循环正常组(n=75)中,PctO_2在ROC曲线下面积(area under the ROC curve,AUC)为0.89(95%CI=0.82~0.96,P=0.036),PctO_2=10.25 k Pa时诊断缺氧的敏感度是81.5%,特异度是83.3%。PctCO_2的AUC为0.77(95%CI=0.65~0.88,P=0.000),PctCO_2=5.45 k Pa时诊断二氧化碳潴留的敏感度是81.5%,特异度是66.7%。结论:在微循环正常时,PctO_2/PctCO_2监测在一定程度上可预测PaO_2/PaCO_2。在微循环轻度障碍及重度障碍时,PctCO_2监测可预测PaCO_2。PctO_2与PaO_2差别明显时往往提示微循环灌注不良,对于此类危重症患者,可结合PctO_2/PctCO_2监测与血气分析中PaO_2/PaCO_2综合判断。展开更多
针对不同转速下滚动轴承故障诊断中特征提取困难、数据分布差异巨大影响诊断结果,提出一种不同转速下基于深度注意力迁移学习(deep attention transfer learning,DATL)的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用小波变换获取振动信号的时频图...针对不同转速下滚动轴承故障诊断中特征提取困难、数据分布差异巨大影响诊断结果,提出一种不同转速下基于深度注意力迁移学习(deep attention transfer learning,DATL)的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用小波变换获取振动信号的时频图以展现时频特征;其次,搭建融合空间和通道的注意力卷积神经网络(attention convolutional neural network,ACNN)提取滚动轴承的关键特征以防止特征丢失;然后,在ACNN中添加领域适配层,完成不同转速下滚动轴承深度特征的迁移适配;最后,通过Softmax分类层对目标数据进行故障状态识别。通过不同转速下不同故障程度的滚动轴承故障诊断试验证明了所提方法的可行性和有效性。展开更多
文摘目的:分析不同血循环状态下经皮氧分压(transcutaneous oxygen pressure,PctO_2)与血氧分压(partial pressure of oxygen in arterial blood,PaO_2)、经皮二氧化碳分压(transcutaneous carbon dioxide pressure,PctCO_2)与血二氧化碳分压(partial pressure of oxygen in arterial blood,PaCO_2)的相关性及差异性,从而了解PctO_2及PctCO_2在微循环障碍时的监测意义。方法:对2014年11月至2015年3月在重庆医科大学附属儿童医院重症医学科住院的56例患儿进行PctO_2/PctCO_2监测,因病情需要,部分患儿不同时段予动态监测,共采集110份数据。分析微循环正常组(n=75)、轻度障碍组(n=20)及重度障碍组(n=15)间PctO_2与PaO_2及PctCO_2与PaCO_2的相关性及差异性。用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristics curve,ROC curve)评价PctO_2、PctCO_2诊断低氧血症及二氧化碳潴留的敏感度及特异度。结果:相关性分析:在微循环正常组(n=75),PctO_2与PaO_2、PctCO_2与PaCO_2均有良好相关性(r=0.937、0.569,均P<0.05);在微循环轻度障碍组(n=20)及重度障碍组(n=15),患儿PctCO_2与PaCO_2均具有良好的相关性(r=0.718、0.679,均P<0.05),而PctO_2与PaO_2无相关性(P=0.175、0.074)。氧分压差(△PO2):微循环正常组(n=75)、轻度障碍组(n=20)和重度障碍组(n=15)的△PO2分别为:(0.24±1.08)、(7.99±7.99)和(9.71±5.15)k Pa。ROC曲线分析:微循环正常组(n=75)中,PctO_2在ROC曲线下面积(area under the ROC curve,AUC)为0.89(95%CI=0.82~0.96,P=0.036),PctO_2=10.25 k Pa时诊断缺氧的敏感度是81.5%,特异度是83.3%。PctCO_2的AUC为0.77(95%CI=0.65~0.88,P=0.000),PctCO_2=5.45 k Pa时诊断二氧化碳潴留的敏感度是81.5%,特异度是66.7%。结论:在微循环正常时,PctO_2/PctCO_2监测在一定程度上可预测PaO_2/PaCO_2。在微循环轻度障碍及重度障碍时,PctCO_2监测可预测PaCO_2。PctO_2与PaO_2差别明显时往往提示微循环灌注不良,对于此类危重症患者,可结合PctO_2/PctCO_2监测与血气分析中PaO_2/PaCO_2综合判断。
