急性早幼粒细胞白血病( acute promyelocytic leukemia,APL)是一种特殊类型的急性髓系白血病,其细胞遗传学特征为t(15; 17)染色体异位,该异位使15号染色体上的早幼粒细胞白血病(PML)基因与17号染色体上的维甲酸受体α(RARα)基因发生融合,表达PML-RARα融合蛋白,该融合基因是APL发病的分子基础和分子标志,这种异位导致粒细胞分化过程中受阻于早幼粒细胞阶段[1, 2]。目前,针对初次诊断为APL的患者采用全反式维甲酸(all-trans retinoic acid,ATRA)和蒽环类药物为主的联合化疗可使90%左右的患者达到完全缓解(complete remission,CR), 5年生存率可达80%[3]。
尽管维甲酸对治疗APL有很好的疗效,减少了细胞毒药物对细胞的破坏而诱发的播散性血管内凝血(DIC),从而降低了初治APL的早期病死率,可使大部分患者达到完全缓解。但是一些患者在诱导治疗过程中出现分化综合征(differentiation syndrome,DS),以前称之为维甲酸综合征( retionic acid syndrome, RAS),这是一种潜在的风险性很大的副作用。以下就ATRA诱导治疗APL过程中DS的发病率、发病机制、预测因素、临床表现及诊断、治疗及预防做简要介绍。
1DS的发病率及病死率
Tallman和De Botton在各自的调查研究中表明:初次诊断明确的APL患者予以A TRA诱导治疗过程中DS的发生率5% ~27%,病死率为5% ~29%,于ATRA诱导治疗的第1~3天联合化疗,其发生率为6% ~15%,病死率为6%[4, 5]。近年来的文献报道中DS的发病率较以往有所下降,可能与对DS的充分认识及激素类药物的早期应用有关。
2DS的发病机制
目前关于分化综合征的发病机制尚未充分阐明。在临床观察中我们发现DS并未出现在APL患者缓解后用ATRA和(或)ATO维持治疗过程中,也未出现在非APL患者接受ATRA治疗的过程中,仅仅在初次诊断为APL患者接受ATRA和(或)ATO诱导治疗的过程中,这表明APL细胞在DS发生的过程中起着重要的角色[4-10]。APL细胞上的细胞黏附分子CDl5、CDlla及CD11b等可与内皮细胞受体-细胞间黏附分子-1( intracellular adhesion molecule-1, ICAM-1)相互作用[4]。白细胞黏附受体CD11b是表达于中性粒细胞表面的重要细胞黏附分子,在中性粒细胞与内皮细胞间相互作用的炎症反应中起着重要的作用[11]。同时CD11b又是重要的细胞分化标志,在早幼粒细胞阶段为阴性[12]。随着细胞的分化、成熟逐渐表达于细胞表面,如表达的速度过于同步化,则使大量表达黏附分子白血病细胞滞留于肺循环,导致严重的通气功能障碍甚至ARDS[13]。徐娟等通过对初次诊断APL患者在服用ATRA 诱导治疗过程中对不同时间的骨髓细胞黏附分子表达进行动态监测,发现CD11b的大量表达于分化综合征有密切的关系[14]。Vahdat等通过回顾性分析了所有接受维甲酸治疗4年的患者,共评估75项危险因素,发现CD13在DS的发生发展过程中起着重要作用[15]。A TRA因具有能使PML-RARα发生构型的改变、能调节CAMP-PKA信号传导通路激活转录并诱导分化、能触发由caspase介导的PML-RARα溶解途径等作用而广泛应用于APL患者的诱导治疗中。ATRA同时具有上调编码整合素的基因,促进APL细胞表面的黏附受体表达[16]。而整合素(白细胞黏附受体)可介导白细胞黏附至毛细血管内皮细胞(促进病灶内皮渗漏)及细胞外基质[16]。ATRA在诱导APL细胞分化过程中发现特定的趋化因子(CCL2和CXCL8)上调,致使APL细胞增加向肺泡上皮细胞的迁移,导致早期的肺部浸润[17, 18]。地塞米松或中和抗体与特定的趋化因子能抑制肺泡趋化因子的分泌从而减少APL细胞的迁移[17, 18]。在这方面, Tsai等表明在体外ATRA对APL细胞刺激大大增加了白血病细胞对肺泡上皮细胞的浸润[17, 18]。同时A TRA诱导分化的APL细胞分泌IL-1β、IL-6、IL-8、TNFα等血管活性细胞因子[16]。其中IL-1β、IL-6、TNFα等造血生长因子促进白细胞活化。这些细胞因子可解释DS的部分临床表现(发热、突发性低血压、体质量增加或积液)[9, 16]。
3DS的预测因素
国外的相关报道称DS的发生率与患者的性别、平均年龄、身体状况、初诊时白细胞计数、平均血小板计数、循环中的异常早幼粒细胞、平均纤维蛋白原浓度、PML/RARa异构体[bcrl(L), bcr2(V), bcr3(s)]、在A TRA之前使用羟基脲等因素无统计学意义[4, 9]。国内报道称APL患者接受A TRA诱导治疗时WBC峰值>20×109·L-1DS的发生率比WBC峰值＜20×109·L-1DS发生率要高,提示在应用ATRA诱导治疗后白细胞的增多有助于DS的发生[19]。4DS主要临床表现及发生率
De Botton等[9]报道64例DS患者的主要临床表现及发生率:呼吸窘迫占89% (57/64),发热81% (最常见的体征),肺部浸润81%,体质量增加50%,胸腔积液47%,肾衰竭39%,心包积液19%,心力衰竭17%,低血压12%。9例(14% )死亡。Tallman[4]报道44例DS患者的主要临床表现及发生率:呼吸窘迫占84%,发热81%,肺水肿54%,肺部浸润52%,胸腔积液/心包积液36%,低血压18%,骨痛14%,头痛14%,充血性心力衰竭11%,急性肾衰竭11%。
5DS的临床诊断
据Frankel对DS的定义:呼吸困难,原因不明的发热,体重增加超过5 kg,原因不明的低血压,急性肾功能衰竭,肺部浸润或胸膜心包积液[8],符合以上4项或更多的症状可诊断为严重的分化综合征,符合2项或3项以上症状可诊断为轻度分化综合征。然而DS的诊断是有难度的,仅靠这些症状很难与菌血症,败血症,肺出血,充血性心力衰竭,以及高白细胞急性髓细胞性白血病引起的肺损害,白血病细胞肺部浸润、肺炎,ATRA诱导治疗APL期间出现的高白细胞综合征等鉴别,因此DS极易误诊。
6DS的治疗及预防
一旦开始ATRA诱导治疗,应密切观察各种提示DS的症状和体征如呼吸窘迫、发热、肺水肿、肺部浸润、胸腔或心包积液、低血压、骨痛、头痛、充血性心力衰竭、急性肾功能衰竭。虽然上述症状及体征并非是DS的特异性诊断指标,但因DS的快速发展和致死性不允许治疗上的延误,应在怀疑DS的第一时间予以地塞米松10 mg静脉注射,每12 h 1次,至少连用3 d以上。只要获得疗效,就应当用至症状或体征完全消失[4, 9, 20]。如患者尚未加用化疗,则加用DA方案化疗:DNR 60 mg/(m2·d)连用3 d,Ara-C 200 mg/(m2·d)连用7 d[9]。如患者已用维甲酸20 d以上,建议停用ATRA[9]。如维甲酸使用少于20d,但DS严重而危及生命,且化疗与地塞米松又不能快速改善病情时,建议立即停用A TRA[9]。De Bottond等报道对初治时WBC<5×109L-1的APL患者单独应用A TRA或者联合化疗对患者DS的发生率有明显的差异性(18% vs 9. 2% ,P<0. 05),对初治时WBC>5×109L-1的APL患者,联合化疗可明显降低DS发生率,因此在针对于APL患者早期的治疗中为避免DS的发生,建议联合化疗[5]。关于早期是否应用皮质激素类药物以预防DS的发生,澳大利亚白血病研究小组在87例APL患者诱导治疗中予以泼尼松75mg/d预防DS,其发生率为16% (3%死亡),因尚无前瞻性的随机试验证明其益处大于其毒性,故目前暂不应常规使用以预防DS的发生[21]。
综上所述,分化综合征在初次诊断APL患者诱导治疗过程中具有较高发生率,预测因素不明,诊断明确较难,发病进展快,发生后病死率高等特点,因此对DS的早期诊断、早期预防及早期治疗十分关键。目前我们仍需要进一步研究DS的发病机制、皮质激素类药物在治疗DS中的作用机制以及皮质激素药物能否进行预防治疗。相信随着我们对DS发生发展的逐渐认识,早期干预,其发生率及病死率将会逐渐降低。
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(2010-01-04收稿2010-02-01修回)
294安徽医学2010年第31卷第3期AnhuiMedical JournalV o.l 31.No. 3,Mar. 2010
一、简介 PCA（Principal Components Analysis）即主成分分析，是图像处理中经常用到的降维方法，大家知道，我们在处理有关数字图像处理方面的问题时，比如经常用的图像的查询问题，在一个几万或者几百万甚至更大的数据库中查询一幅相近的图像。这时，我们通常的方法是对图像库中的图片提取响应的特征，如颜色，纹理，sift，surf，vlad等等特征，然后将其保存，建立响应的数据索引，然后对要查询的图像提取相应的特征，与数据库中的图像特征对比，找出与之最近的图片。这里，如果我们为了提高查询的准确率，通常会提取一些较为复杂的特征，如sift，surf等，一幅图像有很多个这种特征点，每个特征点又有一个相应的描述该特征点的128维的向量，设想如果一幅图像有300个这种特征点，那么该幅图像就有300*vector（128维）个，如果我们数据库中有一百万张图片，这个存储量是相当大的，建立索引也很耗时，如果我们对每个向量进行PCA处理，将其降维为64维，是不是很节约存储空间啊？对于学习图像处理的人来说，都知道PCA是降维的，但是，很多人不知道具体的原理，为此，我写这篇文章，来详细阐述一下PCA及其具体计算过程： 二、PCA原理 1、原始数据： 为了方便，我们假定数据是二维的，借助网络上的一组数据，如下： x=[2.5, 0.5, 2.2, 1.9, 3.1, 2.3, 2, 1,1.5, 1.1]T y=[2.4, 0.7, 2.9, 2.2, 3.0, 2.7, 1.6, 1.1, 1.6, 0.9]T 2、计算协方差矩阵 什么是协方差矩阵？相信看这篇文章的人都学过数理统计，一些基本的常识都知道，但是，也许你很长时间不看了，都忘差不多了，为了方便大家更好的理解，这里先简单的回顾一下数理统计的相关知识，当然如果你知道协方差矩阵的求法你可以跳过这里。 （1）协方差矩阵： 首先我们给你一个含有n个样本的集合，依次给出数理统计中的一些相关概念： 均值： 标准差：
图像复原方法综述 1、摘要 图像是人类视觉的基础，给人具体而直观的作用。图像的数字化包括取样和量化两个步骤。数字图像处理就是将图像信号转换成数字格式，并利用计算机进行加工和处理的过程。 图像复原是图像处理中的一个重要问题，对于改善图像质量具有重要的意义。解决该问题的关键是对图像的退化过程建立相应的数学模型，然后通过求解该逆问题获得图像的复原模型并对原始图像进行合理估计。 本文主要介绍了图像退化的原因、图像复原技术的分类和目前常用的几种图像复原方法，详细的介绍了维纳滤波、正则滤波、LR算法和盲区卷积，并通过实验证明了该方法的可行性和有效性。 关键词：图像退化、图像复原、维纳滤波、正则滤波、LR算法、盲区卷积、 2、图像复原概述 在图像的获取、传输以及保存过程中，由于各种因素，如大气的湍流效应、摄像设备中光学系统的衍射、传感器特性的非线性、光学系统的像差、成像设备与物体之间的相对运动、感光胶卷的非线性及胶片颗粒噪声以及电视摄像扫描的非线性等所引起的几何失真，都难免会造成图像的畸变和失真。通常，称由于这些因素引起的质量下降为图像退化。 图像退化的典型表现是图像出现模糊、失真，出现附加噪声等。由于图像的退化，在图像接受端显示的图像已不再是传输的原始图像，图像效果明显变差。为此，必须对退化的图像进行处理，才能恢复出真实的原始图像，这一过程就称为图像复原[1]。 图像复原技术是图像处理领域中一类非常重要的处理技术，与图像增强等其他基本图像处理技术类似，也是以获取视觉质量某种程度的改善为目的，所不同的是图像复原过程实际上是一个估计过程，需要根据某些特定的图像退化模型，对退化图像进行复原。简言之，图像复原的处理过程就是对退化图像品质的提升，并通过图像品质的提升来达到图像在视觉上的改善。 由于引起图像退化的因素众多，且性质各不相同，目前没有统一的复原方法，众多研究人员根据不同的应用物理环境，采用了不同的退化模型、处理技巧和估计准则，从而得到了不同的复原方法。 图像复原算法是整个技术的核心部分。目前，国内在这方面的研究才刚刚起步，而国外
1.数据降维和特征选择的区别 数据降维，一般说的是维数约简（Dimensionality reduction）。它的思路是：将原始高维特征空间里的点向一个低维空间投影，新的空间维度低于原特征空间，所以维数减少了。在这个过程中，特征发生了根本性的变化，原始的特征消失了（虽然新的特征也保持了原特征的一些性质）。 特征选择，是从 n 个特征中选择 d (d ７５２ｂ＝———＝；———＃＝＝——＝＝＝＝—＃＝＝；＝————＝—＝——＝＝＝＝＝——＝＝＝——＝—＃一ａ以科学发展观促进科技创新（下）２１ＥｉｃｈｍａｎｎＧ，ＳｔｏｊａｎｃｉｃＭ．Ｓｕｐｅｒｒｅｓｏｌｖｉｎｇｓｉｇｎａｌａｎｄｉｍａｇｅｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎｕｓｉｎｇｏｒｙ．Ａｐｐｌ．Ｏｐｔ．１９８７。Ｖ０１．２６：１９１１～１９１８ｌｉｎｅａｒａｓｓｏｃｉａｔｉｖｅｍｅｍ—２２ｃｏｌｌｅｃｔｉｖｅｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌａｂｉｌｉｔｉｅｓ．ＨｏｐｆｉｅｌｄＪＪ．ＮｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓａｎｄｐｈｙｓｉｃａｌｓｙｓｔｅｍｗｉｔｈｅｍｅｒｇｅｎｔＰｒｏｃＮａｔＡｃａｄＳｃｉＵＳＡ。１９８２，（７９）：２５５４～２５５８ｉｎｉｎｖｅｒｓｅａｎｄｗｉｅｎｅｒｆｉｌｔｅｒｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎｓｏｆｍｏｔｉｏｎ—ｂｌｕｒｒｅｄ２３２４ＳｔｅｎｄｅｒＪ．（ｅｄ）．ＰａｒａｌｌｅｌＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍｓ：ＴｈｅｏｒｙａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ．１０ＳＰｒｅｓｓ．１９９３ｅｒｒｏｒｓＬｉｍＨ。ＴａｎＫＣ，ＴａｎＢＴＧ．Ｅｄｇｅｉｍａｇｅｓａｎｄｔｈｅｉｒｗｉｎｄｏｗｉｎｇｔｒｅａｔｍｅｎ ｔ．ＣＶＧＩＰ．１９９１，５３：１８６。１９５作者简介刘晶晶，现为北京大学遥感所、中国矿业大学（北京）机电学院计算机硕士。研究方向：图像处理与模式识别。电话：（０１０）５１７３３３８０；Ｅ—ｍａｉｌ：ｌｊｊ０１０＠１２６．ｃｏｍ。晏磊，现为北京大学地球与空间科学学院教授，博士生导师，北京市空间信息集成与３Ｓ工程应用重点实验室主任。何凯，现为北京大学遥感所博士后。研究方向：分形、小波理论及其在遥感影像处理方面的应用。宁书年，现为中国矿业大学（北京）博士生导师，地球探测与信息技术博士点学科带头人。ＬＥＤ显示技术及其发展趋势罗妙宣１王华１’２夏华丽２１．北京大学空间信息集成与３Ｓ工程应用北京市重点实验室，北京，１００８７１；２．中国矿业大学（北京）机电与信息工程学院，北京，１０００８３摘要本文介绍了ＬＥＤ显示技术的工作原理、简要介绍了它的系统组成；并与ＣＲＴ技术、ＬＣＤ技术进行了比较，阐明了该技术的发展趋势及其应用前景。关键词ＬＥＤ显示技术半导体一、引言随着时代步伐的前进，信息已经日益成为人们关注的焦点，信息发布的方式就显得尤为重要，基于ＬＥＤ显示技术的显示屏就这样应运而生了。ＬＥＤ显示屏是由发光二极管组成的平面点阵来显示图像信息的器件。它以其自身的高亮度、低能耗、长寿命、响应快和无辐射的优点在短短的几十年发展成为现代信息发布的重要手段，并被广泛地应用于证券交易、金融、交通、体育、广告等领域。最近几年以ＧａＮ为基础的２％族半导体材料和器件方面取得了突破性进展，导致了ＧａＮ基蓝光ＬＥＤ进入市场，并被用于全色大屏幕显示器，使ＬＥＤ显示器的发展进入了一个全新阶段。ＬＥＤ材料分无机和有机两种，无机材料激发电压低、设备工艺简单、亮度高；近年来基于有机发光二极管（ＯＬＥＤ）的平板显示器，由于其新颖的特性正在成为平板显示器领域的一个新增长点。二、ＬＥＤ显示技术的工作原理ＬＥＤ（ＬｉｇｈｔＥｍｉｔｔｉｎｇＤｉｏｄｅ）是指通过一定的控制方式，用于显示文字、文本图形图像和行情等各种 图像运动模糊复原算法综述作者：作者单位：刘晶晶，晏磊，何凯，宁书年刘晶晶(北京大学遥感与地理信息系统研究所,北京,100871;中国矿业大学(北京机电与信息工程学院,北京,100083，晏磊,何凯(北京大学遥感与地理信息系统研究所,北京,100871，宁书年(中国矿业大学(北京机电与信息工程学院,北京,100083 本文读 模型降阶方法综述 大系统模型降阶是一个活跃的研究领域，比较成熟的经典降阶方法主要有：Pade逼近法，时间矩法，连分式法，Routh逼近法及棍合法等。本文综述了这一领域的现有文献，介绍了每种降阶方法的基本思想、优缺点和适用范围，特别指出了一些新的经典模型降阶方法的进展。文中最后提出了模型降阶方法的可能研究方向。 一、Pade逼近法 Pade逼近法是大系统模型简化中最早出现的一种经典降阶方法。到目前为止，人们仍然公认它是一种行之有效的传递函数降阶法。Pade逼近法是泰勒级数展开理论的应用，适用于传递函数可表示成有理多项式分式(或传递函数阵为有理分式阵)的场合。降阶方法简单，易于编制上机程序，低频(稳态)拟合性能好。但是，Pade逼近法的高频(动态)拟合性能较差且不能保证降阶模型的稳定性。因而在模型降阶方法中，很少单独使用Pade逼近法。 为了弥补Pade逼近法的不足，Brown等引入了使降阶模型稳定的补充性能准则，但却提高了降阶模型的阶次；Rossen等把造成降阶模型不稳定的极点隔离开来，并用任意稳定极点取代，可以防止降阶模型不稳定，但加大了计算量；Chuang和Shamash先后提出在0 s=和s=∞附近交替展成Pade近似式，可获得有较好动态拟合性能的降阶模型；Shih等采用线性变换方法将() G s中不稳定的极点映射到另一平面，以扩大Pade展开式的收敛域，并由此选出稳定的降阶模型。 为了克服泰勒级数收敛慢的弱点，Calfe等提出了切比雪夫多项式模型降阶方法，可获得稳定的降阶模型；Bistritz等提出了广义切比雪夫一Pade逼近法，即Darlington多项式展开法。这两种降阶方法均可使降阶模型在预定的区间上既稳定又具有最小相位，但计算量大，仅适用于单变量系统。 二、时间矩法 时间矩法首先由Paynter提出，采用与Pade逼近法类似的方法，把高阶系统和降阶模型都展成多项式，再令时间矩对应项相等，可以求得降阶模型的各系数。因此，时间矩法本质上仍是Pade遏近法，其优缺点也相似。 有的学者从时间矩或马尔可夫参数组成的Hankel阵出发，提出了相应的模型降阶方法，但本质上仍属于时间矩法的范畴。 三、连分式法 连分式是函数论中研究得比较深入的课题。1974年左右，开始应用连分式进行模型降阶，5年后，又推广于多变量系统降阶。连分式降阶法的基本出发点是：将真有理传递函数G(s)在0 s 附近展成连分式，然后截取前面起主要作用的若干项(也称偏系数)构成降阶模型。由于连分式比其他多项式或幂级数展开式收敛快，少量偏系数就能反映原系统的主要信息，所以连分式法是一种很有效的频域模型降阶方法，至今仍被广泛应用。 在降阶过程中，常用的连分式有：Cauer一I型，Cauer一II型，Cauer一III型，修正Cauer型和Jordan型等。在现代频域降阶法中， 马凡氏综合征是一种原因未明的以结缔组织为 基本缺陷的遗传性疾病,合并主动脉瘤及夹层动脉 瘤时,预后凶险,需尽早行外科手术治疗,而外科手 术治疗是当前唯一的治疗手段[1-2] [1]陈灏珠.实用内科学[M].北京:人民卫生出版社, 1998∶1016. [2]张爱珍.临床营养学[M]. 2版.北京:人民卫生出版社, 2002∶70-73. 马凡氏综合征(marfan’s syndrome,MFS)大部分患者死 于心血管并发症:主动脉夹层、动脉瘤破裂、心包填塞和充 血性心力衰竭或心肌缺血。 马凡氏综合征是一种常染色体显性遗传的全身 结缔组织疾病，发病率约为4 例/10 万，疾病主要累 及心血管系统，还累及骨骼、关节和眼等组织器 官［1］ ］徐宏耀，吴信．心脏外科监护［M］．北京: 人民军医出版社， 2007: 8． 该类患者主动脉壁菲薄、缺乏弹性、质地脆弱 极易出血 马凡氏综合征又名蜘蛛指(趾)综合征,属于一种先天 性遗传性结缔组织疾病,为常染色体显性遗传,有家族史。其 病因是人类第15号染色体上有一个叫做FBN1的基因,编码 微纤维蛋白1,这个基因发生突变后,“马凡氏综合征”便产生了。最显著的特征就是骨骼系统的变化,他们的面部特征为: 长头、高颧骨、小下巴、大耳朵,由于下颌发育不好,语言表达 往往受影响。身材修长,体格细高,臂展大于身高。由于四肢 及手指脚趾尤其长,有时被称为“蜘蛛指(趾)” 马凡氏综合征是指原因不明的以结缔组织为 基本缺陷的遗传性疾病，表现在骨骼、眼和心血管 系统的结缔组织的异常，心血管系统主要为升主 动脉进行性扩张，伴严重的主动脉瓣关闭不全，常 因心衰或夹层动脉瘤破裂而死亡［1］ ［1］朱晓东，薛淦兴．心脏外科指南［M］．北京: 世界图书出版公司，1990: 654-655． 马凡氏综合征(Marfan syndrome,MFS)为1896年Marfan 描述的一种间质组织的先天性缺陷,由于编码原纤蛋白-1的 基因FBN1突变引起 国内当前流行的文本分类算法有最大熵(MaximumEntropy，ME),K近邻法(KNN)，朴素贝叶斯法(NB)，支持向量机法(SVM)，线性最小平分拟合法(LLSF)，神经网络法(Nnet)等，其中KNN、NB和SVM的分类效果相对较好。 文本分类由文本表示，特征降维和分类器训练组成，分类算法只是其中的一个环节，另外两个环节也非常重要。目前普遍采用向量空间模型来表示文本，常见的特征词加权方法有：布尔权重、词频权重、TF—IDF权重等，常见的特征选择方法有文档频率，互信息和统计等。 基于机器学习文本分类的基础技术由文本的表示(representation) 、分类方法及效果(effectiveness)评估3 部分组成。Sebastiani对文本分类发展历程及当时的技术进行了总结，主要内容包括: (1)文本关于项(term)或特征的向量空间表示模型(VSM)及特征选择 (selection)与特征提取(extraction)两种表示空间降维(dimensionality reduction)策略,讨论了χ2,IG,MI,OR 等用于特征过滤的显著性统计量及项聚类和隐含语义索引(LSI)等特征提取方法; (2) 当时较成熟的分类模型方法,即分类器的归纳构造(inductive construction)或模型的挖掘学习过程; (3) 分类效果评估指标,如正确率(precision) 召回率(recall) 均衡点(BEP) F β(常用F1)和精度(accuracy)等,以及之前报道的在Reuters 等基准语料上的效果参考比较。 1、中文评论语料的采集 利用DOM 构建网页结构树，对结构树的分析实现了中文评论的自动采集的方 高维数据的低维表示综述 一、研究背景 在科学研究中，我们经常要对数据进行处理。而这些数据通常都位于维数较高的空间，例如，当我们处理200个256*256的图片序列时，通常我们将图片拉成一个向量，这样，我们得到了65536*200的数据，如果直接对这些数据进行处理，会有以下问题：首先，会出现所谓的“位数灾难”问题，巨大的计算量将使我们无法忍受；其次，这些数据通常没有反映出数据的本质特征，如果直接对他们进行处理，不会得到理想的结果。所以，通常我们需要首先对数据进行降维，然后对降维后的数据进行处理。 降维的基本原理是把数据样本从高维输入空间通过线性或非线性映射投影到一个低维空间，从而找出隐藏在高维观测数据中有意义的低维结构。（8） 之所以能对高维数据进行降维，是因为数据的原始表示常常包含大量冗余： · 有些变量的变化比测量引入的噪声还要小，因此可以看作是无关的 · 有些变量和其他的变量有很强的相关性(例如是其他变量的线性组合或是其他函数依赖关系)，可以找到一组新的不相关的变量。（3） 从几何的观点来看，降维可以看成是挖掘嵌入在高维数据中的低维线性或非线性流形。这种嵌入保留了原始数据的几何特性，即在高维空间中靠近的点在嵌入空间中也相互靠近。（12） 数据降维是以牺牲一部分信息为代价的，把高维数据通过投影映射到低维空间中，势必会造成一些原始信息的损失。所以在对高维数据实施降维的过程中如何在最优的保持原始数据的本质的前提下，实现高维数据的低维表示，是研究的重点。（8） 二、降维问题 1．定义 定义1.1降维问题的模型为(,)X F ，其中D 维数据空间集合{}1N l l X x ==（一般为D R 的一个子集），映射F :F X Y →(),x y F x →= URL:https://www.doczj.com/doc/7d1258287.html,/14072.html 特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。 特征选择主要有两个功能： 1.减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合 2.增强对特征和特征值之间的理解 拿到数据集，一个特征选择方法，往往很难同时完成这两个目的。通常情况下，选择一种自己最熟悉或者最方便的特征选择方法（往往目的是降维，而忽略了对特征和数据理解的目的）。 在许多机器学习的书里，很难找到关于特征选择的容，因为特征选择要解决的问题往往被视为机器学习的一种副作用，一般不会单独拿出来讨论。本文将介绍几种常用的特征选择方法，它们各自的优缺点和问题。 1 去掉取值变化小的特征Removing features with low variance 这应该是最简单的特征选择方法了：假设某种特征的特征值只有0和1，并且在所有输入样本中，95%的实例的该特征取值都是1，那就可以认为这个特征作用不大。如果100%都是1，那这个特征就没意义了。当特征值都是离散型变量的时候这种方法才能用，如果是连续型变量，就需要将连续变量离散化之后才能用，而且实际当中，一般不太会有95%以上都取某个值的特征存在，所以这种方法虽然简单但是不太好用。可以把它作为特征选择的预处理，先去掉那些取值变化小的特征，然后再从接下来提到的特征选择方法中选择合适的进行进一步的特征选择。 2 单变量特征选择Univariate feature selection 单变量特征选择能够对每一个特征进行测试，衡量该特征和响应变量之间的关系，根据得分扔掉不好的特征。对于回归和分类问题可以采用卡方检验等方式对特征进行测试。 这种方法比较简单，易于运行，易于理解，通常对于理解数据有较好的效果（但对特征优化、提高泛化能力来说不一定有效）；这种方法有许多改进的版本、变种。 2.1 Pearson相关系数Pearson Correlation 皮尔森相关系数是一种最简单的，能帮助理解特征和响应变量之间关系的方法，该方法衡量的是变量之间的线性相关性，结果的取值区间为[-1，1]，-1表示完全的负相关(这个变量下降，那个就会上升)，+1表示完全的正相关，0表示没有线性相关。 Pearson Correlation速度快、易于计算，经常在拿到数据(经过清洗和特征提取之后的)之后第一时间就执行。 Pearson相关系数的一个明显缺陷是，作为特征排序机制，他只对线性关系敏感。如果关系是非线性的，即便两个变量具有一一对应的关系， Pearson相关性也可能会接近0。 2.2 互信息和最大信息系数Mutual information and maximal information coefficient (MIC) 重金属多组分分析的研究现状 近年来，随着科技的进步，单组分重金属的检测技术已经非常成熟，但是在实际污染体系中重金属离子种类繁多，且它们之间往往存在相互干扰，传统的化学分析方法和化学分析仪器难以一次性精确的检测出各个重金属离子的浓度，需要对共存组分进行同时测定。 对共存组分进行同时测定，传统的化学分析方法是首先通过加入各种掩蔽剂进行组分的预分离，然后采用单组分重金属检测技术进行分析检测。这种方法的分离过程往往冗长繁琐，实验条件苛刻，费时费力，而且检测精度低，无法应用于污染现场的检测。 随着计算机科学技术、光谱学和化学信息学的发展，复杂体系的多组分分析已成为当今光谱技术的研究热点，应用范围涉及环境监测、石油化工、高分子化工、食品工业和制药工业等领域，而且需求日益显著。由于多重金属离子共存时会产生重金属离子间的相互作用，因此在用化学分析仪器检测时会产生相干数据干扰，对实验结果产生影响，为了使测试结果更加准确，需要在实验的基础上建立数学模型，用于数据处理，消除各重金属离子共存时产生的相干数据干扰。近年来，引入化学计量学手段，用“数学分离”部分代替复杂的“化学分离”，从而达到重金属离子的快速、简便分析测定[1]。 化学计量学是一门通过统计学或数学方法将对化学体系的测量值与体系的状态之间建立联系的学科，它应用数学、统计学和其他方法和手段（包括计算机）选择最优试验设计和测量方法，并通过对测量数据的处理和解析，最大限度地获取有关物质系统的成分、结构及其他相关信息。目前，已有许多化学计量学方法从不同程度和不同方面解决了分析化学中多组分同时测定的问题，如偏最小二乘法（PLS）、主成分回归法（PCR）、Kalman滤波法、多元线性回归（MLR）等，这些方法减少了分离的麻烦，并使试验更加科学合理。 (1) 光谱预处理技术 这些方法用来降噪、消除无关信息。 ①主成分分析法 在处理多元样本数据时，假设总体为X=（x1,x1,x3…xn），其中每个xi （i=1,2,3,…n）为要考察的数量指标，在实践中常常遇到的情况是这n个指标之间存在着相关关系。如果能从这n个指标中构造出k个互不相关的所谓综合指标（k 马凡综合征病人的护理 马凡氏综合征（marfan's syndrome）又名蜘蛛指（趾）综合征，属于一种先天性遗传性结缔组织疾病，为常染色体显性遗传，有家族史。病变主要累及中胚叶的骨骼、心脏、肌肉、韧带和结缔组织。骨骼畸形最常见，全身管状骨细长、手指和脚趾细长呈蜘蛛脚样。心脏可有二尖瓣关闭不全或脱垂、主动脉瓣关闭不全。眼可有晶体半脱位、视网膜剥离等。心血管方面表现为大动脉中层弹力纤维发育不全，主动脉或腹总主动脉扩张，形成主动脉瘤或腹总主动脉瘤。主动脉扩张到一定程度以后，将造成主动脉大破裂死亡。发病率约0.04‰～0.1‰。 一、马凡氏综合症临床表现 1.骨骼肌肉系统：主要有四肢细长，蜘蛛指（趾），双臂平伸指距大于身长，双手下垂过膝，下半身比上半身长。长头畸形、面窄、高腭弓、耳大且低位。皮下脂肪少，肌肉不发达，胸、腹、臂皮肤皱纹。肌张力低，呈无力型体质。韧带、肌腱及关节囊伸长、松弛，关节过度伸展。有时见漏斗胸、鸡胸、脊柱后凸、脊柱侧凸、脊椎裂等。 2.眼：主要有晶体状脱位或半脱位、高度近视、白内障、视网膜剥离、虹膜震颤等。男性多于女性。 3.心血管系统：约80%的患者伴有先天性心血管畸形。马凡综合征患者的主要死因是主动脉病变，升主动脉总体扩张和主动脉瓣关闭不全的发生使病人常常表现主动脉反流的症状，而单纯的升主动脉扩张一般没有明显的症状。其余的急诊表现主要是主动脉破裂或夹层动脉血肿的形成与破裂，解剖发现冠状动脉也可发生上述情况，因而需要及时的手术修补。另一个并发症是二尖瓣关闭不全，它可引起心律失常并导致心力衰竭。 二、马凡氏综合症的诊断 1、马凡氏综合征的主要危害是心血管病变，特别是合并的主动脉瘤，应早期发现，早期治疗。根据临床表现骨骼、眼、心血管改变三主征和家族史即可诊断。 2、临床上分为两型：三主征俱全者称完全型；仅二项者称不完全型。诊断此病的最简单手段是超声心动图，有怀疑者均可行此检查，进一步确诊则需要通过MRI（磁共振显像）。目前尚无特效治疗。对先天性心血管病变宜早期手术修复，对心功能不全、心律失常者宜内科治疗。 3、实验室检查：血清粘蛋白含量降低，尿中羟基脯氨酸增高。 三、马凡氏综合症的和治疗 一旦确诊为合并有主动脉瘤（瘤体大于6cm）或心脏瓣膜关闭不全，则应视情况考虑手术治疗，因为药物是不能去除此病的。由于动脉瘤有破裂出血的危险，心脏瓣膜关闭不全也有致心衰死亡的危险，所以尽管手术有一定风险，专家们还是建议手术治疗。Bental 手术是外科治疗首选方式。由于该手术的术式比较复杂，且病人病情多较严重。因此，病死率较高，约为6%~10%。Bentall手术是指采用带瓣造血管代升主动脉和主动脉瓣， 评价指标权重确定方法综述 *** （西安科技大学地质与环境学院西安 710600） 摘要:权重是一个相对的概念，是针对某一指标而言的。某一指标的权重是指该指标在整体评价中的相对重要程度。在多因素的各种评价决策问题中，确定各因素的权重是评价决策的关健之一，本文着重介绍了专家估测法、频数统计法、因子分析权重法、信息量权数法、独立性权数法、主成份分析法、层次分析法、模糊关系方程法等几种确定权重的方法。 关键词：权重；变量；因子分析；层次分析。 The review of the weighing values’s evaluation method *** ( xi’an university of science and technology Xi’an 710600 ) Abstract: the weight is a relative concept, is aimed at a certain indicators. One refers to the weights of indicators in the evaluation of the overall relative important degree. In multi-factor evaluation of decision making problems, determine the weight of each factor is one of the key evaluation decision, this paper emphatically introduces the expert estimation method, frequency statistics, factor analysis weighting method, weighting method, independent information weighting method, principal component analysis method, analytic hierarchy process (ahp) and fuzzy relation equation method of several kinds of determining weights methods. Key words: weight; Variables; Factor analysis; Hierarchical analysis. 0 引言 多因素的评价决策问题具有广泛的理论和实际应用背景。解决多因素决策问题的许多方法都需要关于因素权重的信息。所以，如何确定权重是评价决策的关键之一。下面将分别介绍几种不同类型的方法，应用时候可以根据具体情况选用。 1专家估测法 遗传算法综述 史俊杰 摘要：遗传算法来源于进化论和群体遗传学，是计算智能的重要组成部分，正受到众多学科的高度重视。本文主要回顾了遗传算法的起源和发展历程，并对遗传算法的基本原理及特点作了简要阐述。进一步指出了遗传算法存在的问题及相应的改进措施，讨论了遗传算法在实际中的应用，并对遗传算法的未来的发展进行了探讨。 关键字：遗传算法，适应度函数，神经网络 1.遗传算法的起源 遗传算法(Genetic Algorithm，GA)是模拟自然界生物进化机制的一种算法，即遵循适者生存、优胜劣汰的法则，也就是寻优过程中有用的保留，无用的则去除。在科学和生产实践中表现为，在所有可能的解决方法中找出最符合该问题所要求的条件的解决方法，即找出一个最优解。这种算法是1960年由Holland提出来的，其最初的目的是研究自然系统的自适应行为，并设计具有自适应功能的软件系统。 2.遗传算法的发展过程 从二十世纪六十年代开始，密切根大学教授Holland开始研究自然和人工系统的自适应行为，在这些研究中，他试图发展一种用于创造通用程序和机器的理论。在六十年代中期至七十年代末期，Bagly发明“遗传算法”一词并发表了第一篇有关遗传算法应用的论文。1975年竖立了遗传算法发展史上的两块里程碑，一是Holland出版了经典著作“Adaptation in Nature and Artifieial System”，二是Dejong完成了具有指导意义的博士论文“An Analysis of the Behavior of a Class of Genetie Adaptive System”。进入八十年代，随着以符号系统模仿人类智能的传统人工智能暂时陷入困境，神经网络、机器学习和遗传算法等从生物系统底层模拟智能的研究重新复活并获得繁荣。进入九十年代，以不确定性、非线性、时间不可逆为内涵，以复杂问题为对象的科学新范式得到学术界普遍认同，如广义进化综合理论。由于遗传算法能有效地求解属于、NPC类型的组合优化问题及非线性多模型、多目标的函数优化问题，从而得到了多学科的广泛重视。3.遗传算法特点 遗传算法作为具有系统优化、适应和学习的高性能计算和建模方法的研究渐趋成熟。遗传算法具有进化计算的所有特征，同时又具有自身的特点： （1）搜索过程既不受优化函数的连续性约束，也没有优化函数导数必须存在的要 大数据降维的经典方法 近来由于数据记录和属性规模的急剧增长，大数据处理平台和并行数据分析算法也随之出现。 近来由于数据记录和属性规模的急剧增长，大数据处理平台和并行数据分析算法也随之出现。于此同时，这也推动了数据降维处理的应用。实际上，数据量有时过犹不及。有时在数据分析应用中大量的数据反而会产生更坏的性能。 最新的一个例子是采用2009 KDD Challenge 大数据集来预测客户流失量。该数据集维度达到15000 维。大多数数据挖掘算法都直接对数据逐列处理，在数据数目一大时，导致算法越来越慢。该项目的最重要的就是在减少数据列数的同时保证丢失的数据信息尽可能少。 以该项目为例，我们开始来探讨在当前数据分析领域中最为数据分析人员称道和接受的数据降维方法。 缺失值比率(Missing Values Ratio) 该方法的是基于包含太多缺失值的数据列包含有用信息的可能性较少。因此，可以将数据列缺失值大于某个阈值的列去掉。阈值越高，降维方法更为积极，即降维越少。该方法示意图如下： 低方差滤波(Low Variance Filter) 与上个方法相似，该方法假设数据列变化非常小的列包含的信息量少。因此，所有的数据列方差小的列被移除。需要注意的一点是：方差与数据范围相关的，因此在采用该方法前需要对数据做归一化处理。算法示意图如下： 高相关滤波(High Correlation Filter) 高相关滤波认为当两列数据变化趋势相似时，它们包含的信息也显示。这样，使 用相似列中的一列就可以满足机器学习模型。对于数值列之间的相似性通过计算相关系数来表示，对于名词类列的相关系数可以通过计算皮尔逊卡方值来表示。相关系数大于某个阈值的两列只保留一列。同样要注意的是：相关系数对范围敏感，所以在计算之前也需要对数据进行归一化处理。算法示意图如下： 随机森林/组合树(Random Forests) 组合决策树通常又被成为随机森林，它在进行特征选择与构建有效的分类器时非常有用。一种常用的降维方法是对目标属性产生许多巨大的树，然后根据对每个属性的统计结果找到信息量最大的特征子集。例如，我们能够对一个非常巨大的数据集生成非常层次非常浅的树，每颗树只训练一小部分属性。如果一个属性经常成为最佳分裂属性，那么它很有可能是需要保留的信息特征。对随机森林数据属性的统计评分会向我们揭示与其它属性相比，哪个属性才是预测能力最好的属性。算法示意图如下： 主成分分析(PCA) 主成分分析是一个统计过程，该过程通过正交变换将原始的n 维数据集变换到一个新的被称做主成分的数据集中。变换后的结果中，第一个主成分具有最大的方差值，每个后续的成分在与前述主成分正交条件限制下与具有最大方差。降维时仅保存前m(m < n) 个主成分即可保持最大的数据信息量。需要注意的是主成分变换对正交向量的尺度敏感。数据在变换前需要进行归一化处理。同样也需要注意的是，新的主成分并不是由实际系统产生的，因此在进行PCA 变换后会丧失数据的解释性。如果说，数据的解释能力对你的分析来说很重要，那么PCA 对你来说可能就不适用了。算法示意图如下： 反向特征消除(Backward Feature Elimination) 数字图像复原技术综述 摘要图像是人类视觉的基础，给人具体而直观的作用。图像的数字化包括取样和量化两个步骤。数字图像处理就是将图像信号转换成数字格式，并利用计算机进行加工和处理的过程。 图像复原是图像处理中的一个重要问题，对于改善图像质量具有重要的意义。解决该问题的关键是对图像的退化过程建立相应的数学模型，然后通过求解该逆问题获得图像的复原模型并对原始图像进行合理估计。 本文主要介绍了图像退化的原因、图像复原技术的分类和目前常用的几种图像复原方法，详细的介绍了维纳滤波、正则滤波、LR算法和盲区卷积，并通过实验证明了该方法的可行性和有效性。 关键词：图像退化、图像复原、维纳滤波、正则滤波、LR算法、盲区卷积、 1 引言 数字图像复原技术(以下简称复原技术)是数字图像处理的重要组成部分。最早的复原技术研究可以追溯到19世纪50至60年代早期美国和前苏联的空间项目。恶劣的成像环境、设备的振动，飞行器旋转等因素使图像产生不同程度的退化。在当时的技术背景下，这些退化造成了巨大的经济损失。为此，业内人士围绕着解决退化问题展开了复原技术的研究。反映复原技术的发展现状和趋势。考虑到彩色图像复原问题的特殊性，也归人到该部分进行讨论；最后，对复原技术的研究方法进行总结与展望。 2、图像复原概述 在图像的获取、传输以及保存过程中，由于各种因素，如大气的湍流效应、摄像设备中光学系统的衍射、传感器特性的非线性、光学系统的像差、成像设备与物体之间的相对运动、感光胶卷的非线性及胶片颗粒噪声以及电视摄像扫描的非线性等所引起的几何失真，都难免会造成图像的畸变和失真。通常，称由于这些因素引起的质量下降为图像退化。 图像退化的典型表现是图像出现模糊、失真，出现附加噪声等。由于图像的退化，在图像接受端显示的图像已不再是传输的原始图像，图像效果明显变差。为此，必须对退化的图像进行处理，才能恢复出真实的原始图像，这一过程就称为图像复原[1]。 图像复原技术是图像处理领域中一类非常重要的处理技术，与图像增强等其他基本图像 马凡综合征 (Marfan syndrome)为1896年Marfan描述的一种间质组织的先天性缺陷，又称蜘蛛指(趾)(ara chnodactyly)，有家族史，骨与关节、眼、心脏受累为其特征。实际上，Marfan最早描述的是先天性蜘蛛指挛缩，1912年Salle，1914年Boerger补充了眼与心脏改变，1902年Achavd补充了家族史，形成了一个完整的综合征。 真正的马凡综合征并不多见，但马凡样形体，临床并不少见，且与某些骨关节畸形有关，近年来已引起越来越多的重视。 一、病因与病理 此种先天性畸形为常染色体显性遗传与基因突变。硫酸软骨素A或C等粘多糖堆积，弹力纤维结构与功能缺陷是造成这种畸形的病理改变基础。 二、临床表现 马凡综合征的临床表现有很大的差异，涉及数个学科，主要有以下几个方面。 身材瘦长，脸长而窄，四肢细长，尤以肢端更为显著，指距大于身高，身体下段长度(从耻骨联合上缘至足跟)大于上段(身高减去下段长度)。手足细长，关节松弛；拇征(4指压在拇指上握拳时，拇指指端白手的尺侧突出)阳性；腕征(以拇指与示指握对侧手腕，示指可以与拇指重叠)阳性，膝征(一膝搭在另一膝上趾尖可以着地)阳性，手、腕、踩关节松弛，踝关节、髋骨、肩关节脱位或半脱位。足弓下陷、高弓内翻、平足外翻均可能出现。合并有关节挛缩者称为先天性蜘蛛指(趾)挛缩，可表现手指、膝关节、肘关节、肩关节挛缩，可呈现腋鳞、肘蹬；脊柱侧弯、后 凸侧弯、个别病例也出现前凸侧弯，以原发单曲线最多，右胸最多，其次为左腰，也可表现为双曲线或多曲线，严重脊柱侧弯可合并脊柱滑脱，因牵拉马尾神经而引起疼痛。 鸡胸、漏斗胸、自发气胸、升主动脉扩张引起主动脉闭锁不全。从儿童至成年，升主动脉扩张任何时候都在加重，最终形成升主动脉瘤、升主动脉夹层动脉瘤、二尖瓣脱垂、左心室肥大，导致一系列心脏症状。 晶状体异位是由于悬韧带松弛或断裂所致，其发生率高达50％一80％，导致晶状体半脱位，这种改变原发于胚胎内。此外，由于眼球长，晶状体聚光能力差，高度近视比较多见。 先天性蜘蛛指(趾)挛缩可表现大耳、双耳轮、迎风耳，高胯弓，智力发育迟缓，睾九下降不全，由于喉、气管、支气管软骨支架缺陷，上呼吸道感染后出现哮鸣，发音嘶哑，呈现“公鸭嗓”。McKusick将马凡综合征的体征分为大体征(硬体征)与小体征(软体征)两大类。晶状体异位、升主动脉扩张、严重脊柱后凸侧弯、胸部畸形为大体征。近视、细高、二尖瓣脱垂、韧带松弛、蜘蛛指(趾)、拇征、腕征、膝征阳性为小体征。只有出现大体征才是真正的间质组织缺陷，而小体征可以在正常人群中交叉出现。 JosePh等提出必须具备2个或2个以上的大体征及一些小体征才是肯定的马凡综合征。只有1个大体征和一些小体征，可能是马凡综合征。只有一些小体征而没有大体征，应列为马凡样形体。对传统概念作了修正。 三、x线表现 可见掌指骨、趾骨细长，脊柱侧弯或后凸侧弯，脊柱裂，硬膜缺如，文献报道脊柱侧弯的发生率40％一97％，此外还可出现扇贝形椎体，椎管增宽，脊柱骨萎缩，髋臼内突。髋臼内突分为3度，以泪点为标准，1度泪点基本正常，2度泪点闭塞，3度髋臼特别深，泪点消失。亦可伴有关节脱位或半脱位，x线可呈现髋关节脱位、肩关节脱位与髌骨脱位。当伴有足畸形时，x形可有相应的表现。胸片显示升主动脉阴影增宽，左心室增大，阳性率为30％。 四、治疗 骨科治疗主要是对症治疗，将脱位的关节复位，纠正脊柱侧弯，纠正足畸形，对合并关节挛缩者，可先行软组织松解，然后用石膏逐渐矫正，再用文具保护维持矫正位置，Langensknd介绍一种 实景图像的复原处理 一、设计意义和目的 意义: 图像复原是数字图像处理中的一个重要课题。它的主要目的是改善给定的图像质量并尽可能恢复原图像。图像在形成、传输和记录过程中，受多种因素的影响，图像的质量都会有不同程度的下降，典型的表现有图像模糊、失真、有噪声等，这一质量下降的过程称为图像的退化。图像复原的目的就是尽可能恢复被退化图像的本来面目。 在成像系统中，引起图像退化的原因很多。例如，成像系统的散焦，成像设备与物体的相对运动，成像器材的固有缺陷以及外部干扰等。成像目标物体的运动，在摄像后所形成的运动模糊。当人们拍摄照片时，由于手持照相机的抖动，结果像片上的景物是一个模糊的图像。由于成像系统的光散射而导致图像的模糊。又如传感器特性的非线性，光学系统的像差，以致在成像后与原来景物发生了不一致的现象，称为畸变。再加上多种环境因素，在成像后造成噪声干扰。人类的视觉系统对于噪声的敏感程度要高于听觉系统，在声音传播中的噪声虽然降低了质量，但时常是感觉不到的。但景物图像的噪声即使很小都很容易被敏锐的视觉系统所感知。图像复原的过程就是为了还原图像的本来面目，即由退化了的图像恢复到能够真实反映景物的图像。 目的： 图像复原的目的也是改善图像的质量。图像复原可以看作图像退化的逆过程，是将图像退化的过程加以估计，建立退化的数学模型后，补偿退化过程造成的失真，以便获得未经干扰退化的原始图像或图像的最优估计值，从而改善图像质量。图像复原是建立在退化的数学模型基础上的，且图像复原是寻求在一定优化准则下的原始图像的最优估计，因此，不同的优化准则会获得不同的图像复原，图像复原结果的好坏通常是按照一个规定的客观准则来评价的，因此，建立图像恢复的反向过程的数学模型和确定导致图像退化的点扩散函数，就是图像复原的主要任务。 马凡氏综合征属于先天因素所致，具有家庭性特点，患者有的心脏发育异常，有的心血管发育异常。从医学角度说，有明显的生理缺陷，如美国女排明星海曼、俄罗斯滑冰选手格林科夫死后尸解显示，他们都患有马凡氏综合征，而格林科夫的父亲，也死于同样的疾病据英国牛津词典称，马凡氏综合征（marfan's syndrome）又名蜘蛛指（趾）综合征，属于一种先天性遗传性结缔组织疾病，为常染色体显性遗传，有家族史。主要表现为骨骼、眼和心血管系统受累。心血管方面表现为大动脉中层弹力纤维发育不全，主动脉或腹总主动脉扩张，形成主动脉瘤或腹总主动脉瘤。主动脉扩张到一定程度以后，将造成主动脉大破裂死亡。发病率约0.04‰～0.1‰。 马凡氏综合症发病机理是什么？本病原发缺陷不明。有人认为是弹性蛋白和胶原组织肽链之间的横向联合受损，即赖氨酰氧化酶缺陷。此外与酸性粘多糖沉积、唾液酸增多、透明质酸堆积、硫酸软骨素形成不良或过度破坏有关。 马凡氏综合症有哪些临床表现？1、骨骼肌肉系统：主要有四肢细长，蜘蛛指（趾），双臂平伸指距大于身长，双手下垂过膝，上半身比下半身长。长头畸形、面窄、高腭弓、耳大且低位。皮下脂肪少，肌肉不发达，胸、腹、臂皮肤皱纹。肌张力低，呈无力型体质。韧带、肌腱及关节囊伸长、松弛，关节过度伸展。有时见漏斗胸、鸡胸、脊柱后凸、脊柱侧凸、脊椎裂等。2、眼：主要有晶体状脱位或半脱位、高度近视、白内障、视网膜剥离、虹膜震颤等。男性多于女性。3、心血管系统：约80%的患者伴有先天性心血管畸形。常见主动脉进行性扩张、主动脉瓣关闭不全，由于主动脉中层囊样坏死而引起的主动脉窦瘤、夹层动脉瘤及破裂。二尖瓣脱垂、二尖瓣关闭不全亦属本征重要表现。可合并先天性房间隔缺损、室间隔缺损、法乐氏四联征、动脉导管未闭、主动脉缩窄等。也可合并各种心律失常如传导阻滞、预激综合征、房颤、房扑等。 诊断标准现代的诊断标准是在1986 年第七届人类遗传学国际大会上建立，并在1988 年第一次国际马凡综合征专题讨论会上明确规定的标准，1996年，de Paepe A 重新修正被视为统一标准。 1. 标准的具体内容 (1)骨骼系统 主要标准：以下表现至少有4 项——鸡胸；漏斗胸需外科矫治；上部量/下部量的比例减少，或上肢跨长/身高的比值大于1.05；腕征、指征阳性；脊柱侧弯大于20 度，或脊柱前移(侧弯计)；肘关节外展减小(〈170度)；中踝中部关节脱位形成平足；任何程度的，髋臼前凸(髂关节内陷)(X 片上确定)。次要标准：中等程度的漏斗胸：关节活动异常增强；高腭弓，牙齿拥挤重叠；面部表征：长头——正常头颅指数为75.9 或以下、颧骨发育不全、眼球内陷、缩颌、睑裂下斜。 骨骼系统受累需符合的条件：至少有两项主要标准或一项主要标准加两项次要标准。 (2) 眼睛系统 主要标准：晶状体脱位。 次要标准：异常扁平角膜(角膜曲面计测量)；眼球轴长增加(超声测量)；虹膜或睫状肌发育不全致瞳孔缩小。眼睛系统受累需符合标准：主要标准或至少两项次要标准。 (3) 心血管系统 主要标准：升主动脉扩张伴或不伴主动脉瓣返流，以及至少Valsava 氏窦扩张；升主动脉夹层。 次要标准：二尖瓣脱垂伴或不伴二尖瓣返流；主肺动脉扩张( 在无瓣膜或外周肺动脉狭图像运动模糊复原算法综述概要
模型降阶方法综述
马凡氏综合征
降维方法
高维数据的低维表示综述
常见的特征选择或特征降维方法
多组分分析方法综述
马凡综合征病人的护理
评价指标权重确定方法综述
遗传算法综述
大数据降维的经典方法
数字图像复原技术综述
马凡氏综合征
基于Lucy-Richardson算法图像复原
马凡综合症
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