载脂蛋白A、载脂蛋白B/载脂蛋白A比值与冠脉病变严重程度的相关性

目的探讨载脂蛋白A(Apo-A)及载脂蛋白B/载脂蛋白A(Apo-B/Apo-A)比值与冠脉病变严重程度之间的相关性。方法选取冠心病并行冠脉造影(CAG)的患者234例,收集血脂指标并计算血脂比值(非HDL-C、TG/HDL-C、TC/HDL-C、LDL-C/HDL-C及Apo-B/Apo-A),并根据CAG结果计算Gensini积分。采用Spearman相关分析各指标与Gensini积分之间的相关性,采用多元线性回归分析有意义指标与冠脉狭窄程度的相关性。结果各Gensini积分组间在年龄、高血压史、糖尿病史及吸烟指数上均无统计学差异,中积分组病程长于低积分组及高积分组(P=0.023,P=0.002)。Apo-A水平在3组间两两比较均有统计学差异(P=0.009,P<0.001,P=0.013)。高积分组的TC、Apo-B及LPα水平低于低积分组(P=0.008,P=0.001,P=0.002),中积分组及高积分组的HDL-C与Apo-B/Apo-A比值低于低积分组(P=0.008,P=0.001)。各危险因素与Gensini积分的Spearman相关分析结果发现HDL-C、Apo-A与Gensini积分呈负相关,相关系数分别为(r=-0.166,r=-0.294),LDL-C/HDL-C及Apo-B/Apo-A与Gensini积分呈正相关,相关系数分别为(r=0.159,r=0.170)。Gensini积分的多因素线性回归分析,Apo-A与Gensini积分呈负相关(β=-62.249),Apo-B/Apo-A比值与Gensini积分呈正相关(β=31.311)。结论 Apo-A及Apo-B/Apo-A比值是冠心病冠脉病变狭窄程度的独立危险因素,是判断冠心病发病风险的可靠预测指标。     

基于Multinomial Logit模型的美国北卡罗莱纳州慢行交通事故严重程度分析

为分析慢行(自行车与行人)交通事故严重程度的显著性影响因素,将交通事故分为仅财产损失事故、潜在伤害事故、非伤残事故、伤残事故、死亡事故5类,从人、车、路、环境4个层次选出11个自变量,以交通事故严重程度为因变量,基于Multinomial Logit模型计算每个变量对慢行交通事故严重程度的边际效应。结果表明,驾驶员性别、驾驶员饮酒状态、行人年龄、道路特征、路面状态、一天内发生时间、光线条件、年平均日交通量、地形等9个变量均与道路交通事故严重程度显著相关。     

酒后驾车的危害有多大?

酒后驾车易引发安全事故，这已基本上成为大家的共识。但是，酒后驾车为何易肇事，以及其严重程度究竟有多大，也许并非每个人都十分了解。美国密歇根大学的梅洛博士(Dr，R．Malo)和一些研究人员，对这些问题进行了长时间的调查研究，作出了一些分析，并列举了一些具体数据。     

高校图书馆自动化网络系统建设新技术的探讨

本文综述了高校图书馆自动化网络建设的目标和发展方向,重点讨论了网络新技术在图书馆局域网中的应用.     

昌北千枚岩风化程度的模糊综合评判

道过对昌北千枚岩的现场勘察,选取岩石介质、岩体特征和岩体强度三大类17项影响因素,用AHP法确定各因素的权重系数,最后用两级模糊综合评判方法对昌北千枚岩的风化程度进行了定量评价,并在工程实例中取得了较满意的结果.     

融合边缘检测与区域生长的交通图像分割方法

在交通监控中,如何从复杂的背景中分割运动物体是至关重要的一步,针对车辆的运动阴影对图像分割产生的不利影响,提出了一种新的融合边缘检测与区域生长的彩色图像分割算法,算法同时考虑了图像的彩色信息和空间信息.该算法首先对彩色图像边缘检测,并根据检测结果设置种子像素;再基于颜色相似性生长准则,结合边缘检测结果,对每个种子点进行区域生长;最后,利用区域合并算法对剩余的像素进行合并.实验结果表明该算法很大程度上克服了阴影给图像分割带来的不利影响.     

岩溶地质预报的分形理论应用基础研究

为进一步提高岩溶地质预报的准确性,将分形理论应用于岩溶地质预报.通过对岩溶发育的宏观与微观规律分析,提出了岩溶元的概念,并用于描述岩溶发育的分形生长过程.计算了岩溶元的分形生长维数和岩溶发育的分形评价指数,据此对岩溶发育程度进行判别.将岩溶发育程度分为5级,以2座隧道为例进行了分析,效果较好.研究成果为应用分形理论进行岩溶地质预报奠定了理论基础.