目的基于VOSviewer软件可视化分析肾癌靶向治疗的研究现状、热点和前沿。方法从Web of Science(WOS)核心合集数据库中检索2006年1月1日—2023年12月31日发表的有关肾癌靶向治疗的文献,筛选出符合标准的文献,通过VOSviewer软件对文献进...目的基于VOSviewer软件可视化分析肾癌靶向治疗的研究现状、热点和前沿。方法从Web of Science(WOS)核心合集数据库中检索2006年1月1日—2023年12月31日发表的有关肾癌靶向治疗的文献,筛选出符合标准的文献,通过VOSviewer软件对文献进行计量分析和可视化分析。结果筛选后共获得1009篇文献,年发文量总体呈上升趋势;发文量排名前3位的国家依次是美国、中国和意大利,发文量排名前3位的机构依次是哈佛大学、得克萨斯大学和法国综合癌症中心。核心作者合作网络分析结果显示,美国和英国的研究人员在该领域的合作较为紧密,而中国与国外的合作较少,合作网络比较松散。选取高频作者关键词进行共现聚类分析,共生成9个聚类,热点主要集中于靶向与免疫联合治疗、疗效、预后、耐药性、靶点及生物标志物等方面。结论近十几年来,肾癌的靶向治疗研究取得显著进展,然而,靶向药物的耐药性和不良反应仍然是临床治疗中的难点。针对靶向药物耐药机制、新型靶向药物及有效预测生物标志物的相关研究显著增加。掌握该领域的发展趋势至关重要,VOSviewer可视化分析可展现该领域的现状、热点及前沿,为研究者提供直观的参考依据。展开更多
Dynamic Simultaneous Localization and Mapping(SLAM)in visual scenes is currently a major research area in fields such as robot navigation and autonomous driving.However,in the face of complex real-world envi-ronments,...Dynamic Simultaneous Localization and Mapping(SLAM)in visual scenes is currently a major research area in fields such as robot navigation and autonomous driving.However,in the face of complex real-world envi-ronments,current dynamic SLAM systems struggle to achieve precise localization and map construction.With the advancement of deep learning,there has been increasing interest in the development of deep learning-based dynamic SLAM visual odometry in recent years,and more researchers are turning to deep learning techniques to address the challenges of dynamic SLAM.Compared to dynamic SLAM systems based on deep learning methods such as object detection and semantic segmentation,dynamic SLAM systems based on instance segmentation can not only detect dynamic objects in the scene but also distinguish different instances of the same type of object,thereby reducing the impact of dynamic objects on the SLAM system’s positioning.This article not only introduces traditional dynamic SLAM systems based on mathematical models but also provides a comprehensive analysis of existing instance segmentation algorithms and dynamic SLAM systems based on instance segmentation,comparing and summarizing their advantages and disadvantages.Through comparisons on datasets,it is found that instance segmentation-based methods have significant advantages in accuracy and robustness in dynamic environments.However,the real-time performance of instance segmentation algorithms hinders the widespread application of dynamic SLAM systems.In recent years,the rapid development of single-stage instance segmentationmethods has brought hope for the widespread application of dynamic SLAM systems based on instance segmentation.Finally,possible future research directions and improvementmeasures are discussed for reference by relevant professionals.展开更多
目的 基于文献分析癌性疼痛(癌痛)药物研究热点和趋势。方法 检索在中国知网(CNKI)和Web of Science数据库发表的癌痛与药物相关研究文献,采用VOS-viewer 1.6.18版和CiteSpace 6.2.R3版软件对所纳入文献绘制图谱,对发文量、期刊、机构...目的 基于文献分析癌性疼痛(癌痛)药物研究热点和趋势。方法 检索在中国知网(CNKI)和Web of Science数据库发表的癌痛与药物相关研究文献,采用VOS-viewer 1.6.18版和CiteSpace 6.2.R3版软件对所纳入文献绘制图谱,对发文量、期刊、机构、作者和关键词进行分析。结果 共纳入文献4 774篇,发文量最多的期刊是《中国疼痛医学杂志》和《Journal of Pain and Symptom Management》;发文量最多的作者是刘端祺和Bruera Eduardo;发文量最高的机构为华中科技大学同济医学院附属同济医院和University of Texas Anderson Cancercenter;出现频次最高的关键词为癌痛;最新的突现词主要是临床疗效、日均费用和初级护理等。结论 进入21世纪,癌痛药物研究逐步升温,发文量呈上升趋势;2019-2022年,癌痛药物的研究国内外主要集中在癌痛药物的临床疗效、日均费用等方面。该文在一定程度上明确了癌痛药物近年来的研究热点,对今后的研究有一定参考意义。展开更多
【目的】采用文献计量学分析方法,探讨针灸治疗焦虑症的现状趋势和研究热点,旨在为今后的研究提供基础和参考。【方法】通过中国知网期刊全文数据库(CNKI)和科技引文索引(Web of Science,WOS)数据库,搜索从数据库建库至2022年4月期间针...【目的】采用文献计量学分析方法,探讨针灸治疗焦虑症的现状趋势和研究热点,旨在为今后的研究提供基础和参考。【方法】通过中国知网期刊全文数据库(CNKI)和科技引文索引(Web of Science,WOS)数据库,搜索从数据库建库至2022年4月期间针灸治疗焦虑症的相关文献。利用Cite Space和VOS viewer对其发文量、所在国家(地区)和机构、共被引文献、共现关键词、突发关键词以及相关中心度进行分析。【结果】通过计算机检索,分别得到CNKI文献1167篇、WOS文献985篇,年发文量呈现波动上升的趋势。中国(351篇)和成都中医药大学(43篇)分别为最具生产力的国家(地区)和机构,国家合作以中国、美国为中心,但机构之间合作并不紧密。关键词及被引文献分析显示,研究以躯体疾病伴发焦虑为主,抑郁和疼痛是最常被研究的伴随症状。WOS中研究类型以系统评价和随机对照试验(RCT)为主,CNKI则以综述居多,均少见针灸治疗焦虑症相关机制的深入研究。对焦虑患者生活质量的关注可能成为未来针灸治疗焦虑症的研究重点。【结论】采用文献计量学方法对针刺治疗焦虑症的相关文献进行知识图谱分析,有助于研究者确定该领域的现状、热点和前沿趋势,并进一步探索针刺治疗焦虑症的未来研究方向。展开更多
针对利用平面特征计算RGB-D相机位姿时的求解退化问题,提出平面和直线融合的RGB-D视觉里程计(Plane-line-based RGB-D visual odometry,PLVO).首先,提出基于平面-直线混合关联图(Plane-line hybrid association graph,PLHAG)的多特征关...针对利用平面特征计算RGB-D相机位姿时的求解退化问题,提出平面和直线融合的RGB-D视觉里程计(Plane-line-based RGB-D visual odometry,PLVO).首先,提出基于平面-直线混合关联图(Plane-line hybrid association graph,PLHAG)的多特征关联方法,充分考虑平面和平面、平面和直线之间的几何关系,对平面和直线两类几何特征进行一体化关联.然后,提出基于平面和直线主辅相济、自适应融合的RGB-D相机位姿估计方法.具体来说,鉴于平面特征通常比直线特征具有更好的准确性和稳定性,通过自适应加权的方法,确保平面特征在位姿计算中的主导作用,而对平面特征无法约束的位姿自由度(Degree of freedom,DoF),使用直线特征进行补充,得到相机的6自由度位姿估计结果,从而实现两类特征的融合,解决了单纯使用平面特征求解位姿时的退化问题.最后,通过公开数据集上的定量实验以及真实室内环境下的机器人实验,验证了所提出方法的有效性.展开更多
目的利用文献计量学方法对近5年国内外全膝关节置换的相关文献进行可视化分析,学习该领域的研究现状和发展趋势。方法中文文献以膝关节置换、膝关节表面置换、全部膝关节置换、全膝置换、单髁置换为关键词检索中国工程基础设施工程数据...目的利用文献计量学方法对近5年国内外全膝关节置换的相关文献进行可视化分析,学习该领域的研究现状和发展趋势。方法中文文献以膝关节置换、膝关节表面置换、全部膝关节置换、全膝置换、单髁置换为关键词检索中国工程基础设施工程数据库(CNKI)、中国学位论文全文数据库(CDDB)、中文科技核心期刊数据库(维普)、中国生物医学文献服务系统(SinoMed),英文文献以Knee Replacement等为关键词检索Web of Science核心合集数据库,检索2017年1月1日至2022年6月30日所有与膝关节置换相关的文献,并提取作者、期刊、高影响力国家、关键词等数据,采用文献计量学方法、Vos-viewer 1.6.17软件进行统计分析,同时绘制可视化图谱。结果共检索出中、英文献11624篇,中文文献3865篇,英文文献7759篇。中文文献中,排名前5名的期刊依次为《中国组织工程研究杂志》《临床骨科杂志》《中国伤残医学杂志》《中国矫形外科杂志》《中国骨与关节杂志》,英文文献排名前5名的期刊分别为Journal of Arthroplasty、Archives of Orthopaedic and Trauma Surgery、Osteoarthritis and Cartilage、Operative Orthopadie Und Traumatologie、Journal of Orthopaedic Research。其中相对较新的研究热点是单髁置换、下肢力线矫正、膝关节损伤与修复。结论国内外关于全膝关节置换术的研究热度呈增加趋势,我国文献发表期刊类型众多,但部分文献质量尚需提高,未来需加强国际合作交流,以促进膝关节置换技术进一步发展。展开更多
Visual odometry is critical in visual simultaneous localization and mapping for robot navigation.However,the pose estimation performance of most current visual odometry algorithms degrades in scenes with unevenly dist...Visual odometry is critical in visual simultaneous localization and mapping for robot navigation.However,the pose estimation performance of most current visual odometry algorithms degrades in scenes with unevenly distributed features because dense features occupy excessive weight.Herein,a new human visual attention mechanism for point-and-line stereo visual odometry,which is called point-line-weight-mechanism visual odometry(PLWM-VO),is proposed to describe scene features in a global and balanced manner.A weight-adaptive model based on region partition and region growth is generated for the human visual attention mechanism,where sufficient attention is assigned to position-distinctive objects(sparse features in the environment).Furthermore,the sum of absolute differences algorithm is used to improve the accuracy of initialization for line features.Compared with the state-of-the-art method(ORB-VO),PLWM-VO show a 36.79%reduction in the absolute trajectory error on the Kitti and Euroc datasets.Although the time consumption of PLWM-VO is higher than that of ORB-VO,online test results indicate that PLWM-VO satisfies the real-time demand.The proposed algorithm not only significantly promotes the environmental adaptability of visual odometry,but also quantitatively demonstrates the superiority of the human visual attention mechanism.展开更多
文摘目的基于VOSviewer软件可视化分析肾癌靶向治疗的研究现状、热点和前沿。方法从Web of Science(WOS)核心合集数据库中检索2006年1月1日—2023年12月31日发表的有关肾癌靶向治疗的文献,筛选出符合标准的文献,通过VOSviewer软件对文献进行计量分析和可视化分析。结果筛选后共获得1009篇文献,年发文量总体呈上升趋势;发文量排名前3位的国家依次是美国、中国和意大利,发文量排名前3位的机构依次是哈佛大学、得克萨斯大学和法国综合癌症中心。核心作者合作网络分析结果显示,美国和英国的研究人员在该领域的合作较为紧密,而中国与国外的合作较少,合作网络比较松散。选取高频作者关键词进行共现聚类分析,共生成9个聚类,热点主要集中于靶向与免疫联合治疗、疗效、预后、耐药性、靶点及生物标志物等方面。结论近十几年来,肾癌的靶向治疗研究取得显著进展,然而,靶向药物的耐药性和不良反应仍然是临床治疗中的难点。针对靶向药物耐药机制、新型靶向药物及有效预测生物标志物的相关研究显著增加。掌握该领域的发展趋势至关重要,VOSviewer可视化分析可展现该领域的现状、热点及前沿,为研究者提供直观的参考依据。
基金the National Natural Science Foundation of China(No.62063006)the Natural Science Foundation of Guangxi Province(No.2023GXNS-FAA026025)+3 种基金the Innovation Fund of Chinese Universities Industry-University-Research(ID:2021RYC06005)the Research Project for Young andMiddle-Aged Teachers in Guangxi Universi-ties(ID:2020KY15013)the Special Research Project of Hechi University(ID:2021GCC028)financially supported by the Project of Outstanding Thousand Young Teachers’Training in Higher Education Institutions of Guangxi,Guangxi Colleges and Universities Key Laboratory of AI and Information Processing(Hechi University),Education Department of Guangxi Zhuang Autonomous Region.
文摘Dynamic Simultaneous Localization and Mapping(SLAM)in visual scenes is currently a major research area in fields such as robot navigation and autonomous driving.However,in the face of complex real-world envi-ronments,current dynamic SLAM systems struggle to achieve precise localization and map construction.With the advancement of deep learning,there has been increasing interest in the development of deep learning-based dynamic SLAM visual odometry in recent years,and more researchers are turning to deep learning techniques to address the challenges of dynamic SLAM.Compared to dynamic SLAM systems based on deep learning methods such as object detection and semantic segmentation,dynamic SLAM systems based on instance segmentation can not only detect dynamic objects in the scene but also distinguish different instances of the same type of object,thereby reducing the impact of dynamic objects on the SLAM system’s positioning.This article not only introduces traditional dynamic SLAM systems based on mathematical models but also provides a comprehensive analysis of existing instance segmentation algorithms and dynamic SLAM systems based on instance segmentation,comparing and summarizing their advantages and disadvantages.Through comparisons on datasets,it is found that instance segmentation-based methods have significant advantages in accuracy and robustness in dynamic environments.However,the real-time performance of instance segmentation algorithms hinders the widespread application of dynamic SLAM systems.In recent years,the rapid development of single-stage instance segmentationmethods has brought hope for the widespread application of dynamic SLAM systems based on instance segmentation.Finally,possible future research directions and improvementmeasures are discussed for reference by relevant professionals.
文摘目的 基于文献分析癌性疼痛(癌痛)药物研究热点和趋势。方法 检索在中国知网(CNKI)和Web of Science数据库发表的癌痛与药物相关研究文献,采用VOS-viewer 1.6.18版和CiteSpace 6.2.R3版软件对所纳入文献绘制图谱,对发文量、期刊、机构、作者和关键词进行分析。结果 共纳入文献4 774篇,发文量最多的期刊是《中国疼痛医学杂志》和《Journal of Pain and Symptom Management》;发文量最多的作者是刘端祺和Bruera Eduardo;发文量最高的机构为华中科技大学同济医学院附属同济医院和University of Texas Anderson Cancercenter;出现频次最高的关键词为癌痛;最新的突现词主要是临床疗效、日均费用和初级护理等。结论 进入21世纪,癌痛药物研究逐步升温,发文量呈上升趋势;2019-2022年,癌痛药物的研究国内外主要集中在癌痛药物的临床疗效、日均费用等方面。该文在一定程度上明确了癌痛药物近年来的研究热点,对今后的研究有一定参考意义。
文摘【目的】采用文献计量学分析方法,探讨针灸治疗焦虑症的现状趋势和研究热点,旨在为今后的研究提供基础和参考。【方法】通过中国知网期刊全文数据库(CNKI)和科技引文索引(Web of Science,WOS)数据库,搜索从数据库建库至2022年4月期间针灸治疗焦虑症的相关文献。利用Cite Space和VOS viewer对其发文量、所在国家(地区)和机构、共被引文献、共现关键词、突发关键词以及相关中心度进行分析。【结果】通过计算机检索,分别得到CNKI文献1167篇、WOS文献985篇,年发文量呈现波动上升的趋势。中国(351篇)和成都中医药大学(43篇)分别为最具生产力的国家(地区)和机构,国家合作以中国、美国为中心,但机构之间合作并不紧密。关键词及被引文献分析显示,研究以躯体疾病伴发焦虑为主,抑郁和疼痛是最常被研究的伴随症状。WOS中研究类型以系统评价和随机对照试验(RCT)为主,CNKI则以综述居多,均少见针灸治疗焦虑症相关机制的深入研究。对焦虑患者生活质量的关注可能成为未来针灸治疗焦虑症的研究重点。【结论】采用文献计量学方法对针刺治疗焦虑症的相关文献进行知识图谱分析,有助于研究者确定该领域的现状、热点和前沿趋势,并进一步探索针刺治疗焦虑症的未来研究方向。
文摘针对利用平面特征计算RGB-D相机位姿时的求解退化问题,提出平面和直线融合的RGB-D视觉里程计(Plane-line-based RGB-D visual odometry,PLVO).首先,提出基于平面-直线混合关联图(Plane-line hybrid association graph,PLHAG)的多特征关联方法,充分考虑平面和平面、平面和直线之间的几何关系,对平面和直线两类几何特征进行一体化关联.然后,提出基于平面和直线主辅相济、自适应融合的RGB-D相机位姿估计方法.具体来说,鉴于平面特征通常比直线特征具有更好的准确性和稳定性,通过自适应加权的方法,确保平面特征在位姿计算中的主导作用,而对平面特征无法约束的位姿自由度(Degree of freedom,DoF),使用直线特征进行补充,得到相机的6自由度位姿估计结果,从而实现两类特征的融合,解决了单纯使用平面特征求解位姿时的退化问题.最后,通过公开数据集上的定量实验以及真实室内环境下的机器人实验,验证了所提出方法的有效性.
文摘目的利用文献计量学方法对近5年国内外全膝关节置换的相关文献进行可视化分析,学习该领域的研究现状和发展趋势。方法中文文献以膝关节置换、膝关节表面置换、全部膝关节置换、全膝置换、单髁置换为关键词检索中国工程基础设施工程数据库(CNKI)、中国学位论文全文数据库(CDDB)、中文科技核心期刊数据库(维普)、中国生物医学文献服务系统(SinoMed),英文文献以Knee Replacement等为关键词检索Web of Science核心合集数据库,检索2017年1月1日至2022年6月30日所有与膝关节置换相关的文献,并提取作者、期刊、高影响力国家、关键词等数据,采用文献计量学方法、Vos-viewer 1.6.17软件进行统计分析,同时绘制可视化图谱。结果共检索出中、英文献11624篇,中文文献3865篇,英文文献7759篇。中文文献中,排名前5名的期刊依次为《中国组织工程研究杂志》《临床骨科杂志》《中国伤残医学杂志》《中国矫形外科杂志》《中国骨与关节杂志》,英文文献排名前5名的期刊分别为Journal of Arthroplasty、Archives of Orthopaedic and Trauma Surgery、Osteoarthritis and Cartilage、Operative Orthopadie Und Traumatologie、Journal of Orthopaedic Research。其中相对较新的研究热点是单髁置换、下肢力线矫正、膝关节损伤与修复。结论国内外关于全膝关节置换术的研究热度呈增加趋势,我国文献发表期刊类型众多,但部分文献质量尚需提高,未来需加强国际合作交流,以促进膝关节置换技术进一步发展。
基金Supported by Tianjin Municipal Natural Science Foundation of China(Grant No.19JCJQJC61600)Hebei Provincial Natural Science Foundation of China(Grant Nos.F2020202051,F2020202053).
文摘Visual odometry is critical in visual simultaneous localization and mapping for robot navigation.However,the pose estimation performance of most current visual odometry algorithms degrades in scenes with unevenly distributed features because dense features occupy excessive weight.Herein,a new human visual attention mechanism for point-and-line stereo visual odometry,which is called point-line-weight-mechanism visual odometry(PLWM-VO),is proposed to describe scene features in a global and balanced manner.A weight-adaptive model based on region partition and region growth is generated for the human visual attention mechanism,where sufficient attention is assigned to position-distinctive objects(sparse features in the environment).Furthermore,the sum of absolute differences algorithm is used to improve the accuracy of initialization for line features.Compared with the state-of-the-art method(ORB-VO),PLWM-VO show a 36.79%reduction in the absolute trajectory error on the Kitti and Euroc datasets.Although the time consumption of PLWM-VO is higher than that of ORB-VO,online test results indicate that PLWM-VO satisfies the real-time demand.The proposed algorithm not only significantly promotes the environmental adaptability of visual odometry,but also quantitatively demonstrates the superiority of the human visual attention mechanism.
