动态数据库的初步研究

动态数据库的初步研究（精选9篇）

动态数据库的初步研究 第1篇

1 网状数据库

网状数据库用来组织一个单位或一个集体中的信息,他们通常有一点或多点共同信息。其中信息是以数据项、记录和系等名称来管理的。数据项是最小的数据单位,用来描述事物的某个属性,相当于我们常用的关系型数据库中的数据域。记录则是数据项的集合,相当于关系型数据库中的记录。系则是记录和记录之间的联系,之间通过共同的数据项来建立联系。比如一个学校,其中教师、学生和学生选修专业的信息就可以组织成网状数据库。教师的数据项有教师编号、教师姓名、教师方向、教师担任专业名称、教师职称等;学生的数据项有学生编号、学生姓名、学生选修专业名称等信息;学生选修专业的数据项有学生编号、学生姓名、专业编号、专业名称、成绩等信息。教师、学生和学生选修专业三个记录就形成了两个系。教师和学生选修专业成为一个系,通过专业名称来建立连接;学生和学生选修专业成为另一个系,通过学生姓名建立连接。如图1所示。

以上是一个网状数据库的例子,现实生活中有许多情况都会适合用网状数据库。

2 层次数据库

层次数据库用来管理一些有联系但不同类型的数据。比如一个大学,系和教师、学生等信息就可以组织成层次数据库管理系统。如图2所示。

其中每一层的每一个数据都会有多个同类数据。比如系这一层会有许多个系,不同的系以同类的数据来管理;教师层的教授会有许多名,他们以同类数据来组织就可以了;同样的,副教授、讲师、助教也分别有许多同类数据。如这样有联系的数据分层组织的方法就称为分层数据库管理系统。

3 关系型数据库

关系型数据库管理系统是近期常用的一类数据库管理系统。是以表格的形式来组织数据的。每一个事物的数据组织成一个二维表格,事物的各个属性信息称为域,多个事物以多个记录的形式来管理。

4 数据库管理系统的发展

近期随着计算机技术的发展和应用的需求,推出了许多新型数据库管理系统。

如面向对象的数据库(OODB),这种类型的数据库重点在于增加了对数据动态联系的管理,对复杂数据对象的管理能力更强。

从数据分布来看,出现了分布式数据库(DDB)。是相对于集中式数据库而言的,能管理分布在多台计算机上的数据。

从数据处理方式来看,出现了并行数据库(PDB)。主要用于解决数据查询复杂时的应用。配合并行计算机来应用。

从数据管理时间特性来看,出现了动态数据库(TDB)和实时数据库(RTDB),在实际应用时,常常需要查询某些历史数据并作出快速响应,TDB和RTDB就会比较好的解决这类问题。

从数据库的应用来看,出现了知识库和主动数据库(ADB);在统计领域,出现了统计数据库;在地理领域,出现了空间数据库,等等。

从数据库的连接性来看,强调与Internet和Intranet的链接,出现了WEB数据库。

5 动态数据库的初步研究

比如一个办公室,里边的物品有一个空调,六张桌子,九把椅子,一个书柜,三部电话等物品。他们属于不同的类别。每一类物品允许在数量上有多个。如果我们只管理这个空间内的物品的静态信息,就可以用传统的关系型数据库来实现。如果我们也需要了解空间内物品的动态信息,比如电话是否在使用状态,书柜里的书是否在翻阅,那就需要对空间内的信息实施动态管理。可以分类使用图像信息来管理。也允许对整个空间实施图像管理。后者的数据库空间存储量很大,而且,有时有的物品还属于静态,就无需花费动态图像存储的容量。所以我们这里讨论一下采用物品分类图像或图片管理的方式。例如,空调、桌子、椅子的位置通常是静态的,所以采用图片的形式来管理。、电话等物品的位置通常是动态的,所以采用图像的形式来管理。整个空间内所有物品的存储,一般会花费较大的存储量,所以我们需对图片或图像进行压缩编码,然后存储,还需对压缩编码进行优化。

我们用上图解释的原理来设计一个数据库管理系统,就会实现空间内物品的动态存储。其主要原理是动态链接,即建立一个数据库表格,然后每一个物品名称项都动态的指向一个图片或图像文件,这些文件是动态管理的。

6 结束语

无论是传统的数据库类型还是新型的数据库类型,都是为了管理数据的。我们研究数据库管理系统,是为了对数据实现有效或高效的管理。以上内容,希望对各位起到抛砖引玉的作用。

参考文献

[1]萨师煊,王珊.数据库系统概论[M].北京:高等教育出版社,1997.

动态数据库的初步研究 第2篇

摘要：利用沪深300指数和股指期货主力合约的日内高频数据，创新性地采用递归协整和公共因子模型方法对股指期货价格发现功能的动态变化进行了深入研究，发现在股指期货运行之初，股指期货市场与现货市场并不具有稳定的协整关系，股指期货不具有价格发现功能。随着市场的不断完善，期现货市场之间开始存在稳定的协整关系，股指期货开始具有价格发现功能，但价格发现功能表现并不理想。在价格发现过程中，起主要作用的是现货市场，而并非期货市场。

关键词：管理会计论文,高频数据,股指期货,价格发现,递归协整,公共因子模型

一、引言

所谓的价格发现功能，是指相对于现货市场价格，期货市场价格能够对于新信息能做出更快的反应，即期货价格对于同期现货价格具有引领作用。价格发现是期货市场的基本功能之一，是期货市场套期保值功能发挥的前提。金融学理论表明，由于股指期货交易具有成本低、杠杆倍数高、执行指令速度快等优点，交易活跃，因此相对于现货市场，股指期货市场能更快地对市场信息做出反应，期货价格的变化会领先于现货价格的变化，具有价格发现功能。

关于这一方面的实证研究，在实证方法上主要有以下三种思路：

第一种思路是在协整分析的基础上，采用误差修正模型等方法。其中，协整分析主要是考察期现货市场价格之间是否具有长期稳定的均衡关系，而误差修正模型主要是刻画期货价格与现货价格对短期价格偏离的反应。这种思路主要是对价格(收益)的一阶矩进行研究。

Ghosh(1993)[1]采用协整分析和误差修正模型对S&P500指数期货价格和现货价格之间的关系进行了研究，研究发现它们之间具有长期稳定的协整关系，且在短期关系中，期货市场价格对于现货市场价格具有较强的影响力。Booth等[2]采用了同样的方法研究了德国DAX指数期货和期权的价格发现过程，研究结果表明DAX指数期货的价格发现功能优于期权。任燕燕和李学()[3]采用向量自回归模型和误差修正模型，对股指期货的价格发现功能进行了研究，研究结果表明，股指期货市场价格领先于现货市场价格。张宗成和刘少华()[4]采用Granger因果检验、协整检验及误差修正模型对上市以来沪深300股指期货与现货之间的关系进行了研究，发现无论长期还是短期，期货市场对于现货市场的影响都比较大。

第二种思路是对价格(收益)的二阶矩进行研究，即通过考察两市场之间的波动溢出效应，来揭示其各自在价格发现中的地位。Hamao(1990)[5]最早提出了“波动溢出效应”模型，通过该模型可以考察价格波动和信息传播之间的关系。通常采用GARCH类模型进行这方面的实证研究。

Bhar()[6]采用二元EGARCH模型对澳大利亚期现货市场之间的动态关系进行了实证研究。Zhong等()[7]采用修正的 EGARCH模型对墨西哥期现货市场之间的动态关系进行了研究，发现股指期货市场对于现货市场存在波动溢出效应。邢精平等()[8]采用多元T- GARCH模型研究了我国股指期货上市以来期现货市场之间的波动溢出效应，研究结果表明两市之间存在显著的双向波动溢出，但期货市场的波动溢出效应强于现货市场的波动溢出效应。刘晓彬等()[9]基于沪深300股指期货仿真交易数据，采用BEKK-MGARCH模型对期现货市场之间的波动溢出效应进行了研究，结果表明两市场之间存在相互溢出效应，且在产生持久的影响。

第三种思路是在稳定协整关系的基础上，精确量化期现货市场在价格发现过程中的贡献度。方法是公共因子模型，主要是Hasbrouck(1995)[10]提出的信息份额模型(Information Share，简写为IS)和Gonzalo与Granger(1995)[11]提出的长短期模型(Permanent Transitory，简写为PT)。

Hasbrouck()[12]采用IS模型研究了美国证券市场的价格发现过程，发现相对于标准普尔500指数和纳斯达克100指数而言，小额的期货市场在价格发现过程中的贡献度更大。肖辉等(2006)[13]使用脉冲响应与一般因子分解模型对国际五种主要的股指期货市场的价格发现功能进行了研究，发现期货市场在价格发现过程中处于主导地位。熊熊等(2010)[14]采用PT模型分析了沪深 300股指期货IF1005合约生命周期内的价格发现过程，平均来看，股指期货在价格发现过程中起主导作用。许自坚(2012)[15]通过IS和PT模型分析股指期货与现货指数各自在价格发现中的贡献度，结果表明股指期货在价格发现过程中占据主导地位。

从以上综述可以看出，上述研究方法只能考察一段时期内股指期货市场价格发现功能的静态表现，不能考察价格发现功能的动态变化。而对于股指期货市场而言，尤其是新兴股指期货市场，考察其价格发现功能的动态变化，对于加深我们对股指期货市场的认识，发现股指期货推出初期的运作规律，促进市场的不断完善和发展都具有十分重要的意义。本文将创新性地采用Hansen和Johansen(1999)[16]所提出的递归协整的方法(recursive cointegration)考察沪深300股指期货价格发现功能的动态表现，这种方法可以考察两市场协整关系的稳定性以及相关调整系数的动态变化，从而有助于我们发现新兴期货市场需要多长的时间得以实现其价格发现功能。与此同时，本文还将利用公共因子模型，对股指期货的价格发现功能做更为精确的刻画。 二、研究方法与模型

(一)递归协整检验

假设yt=y1 ty2 t，其中y1 t为指数现货市场的自然对数价格，而y2 t为期货市场的自然对数价格。如果两个价格序列都是非平稳的时间序列，且为同阶单整，并具有协整关系，那么两者之间的关系可用以下误差修正模型表示：

?驻yt=?琢?茁′yt-1+■?祝i?驻yt-i+Bxt+?着t (t=1，…T)(1)

其中，xt是一个确定的d维的外生向量，代表趋势项、常数项等确定性项;矩阵∏=?琢?茁′的秩决定了协整向量的个数。

动态数据库的初步研究 第3篇

关键词：实现 动态查询 PowerBuilder

中图分类号：TP311.132 文献标识码：A

0 引言

PowerBuilder是现今最为流行的数据库前端开发工具。掌握PowerBuilder开发工具固然重要，但运用开发工具开发一个有效的、易维护的、易升级的、功能强大的管理系统尤为重要。本文利用PowerBuilder开发工具应用在汽配管理系统为例，探讨了汽配管理系统的制作方法，着重研究了动态查询在汽配管理系统中的实现方式，延伸了Powerbuilder开发工具实用性。

1 汽配管理系统的系统分析

本系统是面向汽车配件销售管理的管理信息系统。该系统能对汽车配件行业进行进货、销售、存储的有效管理，且能集中管理汽车配件的应收应付帐，并能实现查询分析统计等功能，及时响应企业汽车配件进销的快速查询和分析，使企业经营运作物流清晰，经营状况一目了然。汽配管理系统数据表结构及表间关系详见图1。

2 动态查询的实现

在PowerBuilder中，动态查询的实现归根结底就是在应用程序中完成一个Datawindow的制作，而可通过SQL语句的转换得来[1]。因此，如何生成SQL语句就成了问题的关键。

分析SQL的SELECT语句：

Select’数据表’.’字段名’from’数据表’

……………第一部分

Where’表间关联条件’and’查询条件’

………………第二部分

从上述分析可以看出:SQL语句是有数据表及其字段、Where子句与表间关联等几部分组成的。寻找和利用其特点，就有可能实现动态查询。

2.1 数据表及字段的选择 数据表及字段的选择是指选择数据库中具体的数据表及所需查询的表字段，完成SQL语句的第一部分制作。在汽配管理系统中，供用户查询的数据表有8个，其中每个数据表拥有多个字段。为方便用户的选择，采用列表选择的方法，分别用两个列表显示数据表及其字段。当用户通过第一个列表选择数据表时，在第二个列表中显示出第一个列表所选择的数据表的所有字段。在第二个列表中，双击所需的字段名。这样的操作就选定了数据表及字段。实现上述选择的关键是：在汽配管理系统中的动态查询模块里，定义了两个字符型实例变量：LS-database[ ]及LS-field，分别容纳所选定的数据表名及字段名字符串[2]。在字段列表框双击事件中，又定义了两个字符型局部变量：Se-database及Se-field分别容纳双击后选定的数据表名和字段名。其实现流程图详见图2。

从图2可知，数组LS-database[ ]及LS-field中存储的内容，便是选定的数据表和字段名。

2.2 WHERE子句的生成 SQL语句的第二部分是Where子句。该子句是SQL语句的一个关键部分，用户正是通过它来满足检索的要求。Where子句是有逻辑关系符、检索字段名、检索操作符及检索值组成。其中逻辑关系符是指在Where子句间的“或者”和“并且”的关系。检索字段名是指用户提出检索要求的字段名。检索值是指对检索字段提出的要求。检索操作符是指检索字段与检索值之间的关系。Where子句的四个组成部分分别由三个下拉列表和一个单行编辑构成，其中检索字段下拉列表项由数据表及字段选择中选择出来的字段名组成。Where子句实现思路：通过循环算法，把多个Where子句的四个组成部分组合起来，形成条件查询子句。

2.3 数据表间的关联 在前两节的基础上即可顺利地选择出与字段，并生成Where子句及SQL语句。这时，制作并未完成。因为数据表间关联这个关键部分还没有解决。在Datawindow的人机交互制作过程中，表间关联可自动生成。但在应用程序里，生成Datawindow的过程必须通过应用程序设计编制才能实现[3]。表间关联的基本思路是：在PowerBuilder的数据库中，表间的关联是固定的，表与表之间的关联情况可以看成为一个二维表的关系。因此，在系统中设计了关系表查询方案，以解决数据表间的关联问题。所谓关系表，是指一个能反映任意两个表相联关系的二维表格。若两个表相关联，则在二维表格交叉栏内填入关联字段。若两个表不关联，则在二维表格交叉栏内填入空格。建立好关系表后，根据在数据表与表字段选择中所选择的数据表名（存储在数组LS-database[ ]中），在关系表中，两两查询关系。若两表关联，根据交叉项中所得的关系在Where子句中填入相应的语句即可完成。

2.4 Datawindow的生成 在表间关联子句生成后，SQL语句的制作便完成了。但如何将SQL语句转换成Datawindow呢？这里需要引进两个函数：SyntaxfromSQL()和Create():

函数SyntaxfromSQL()用于产生一个Datawindow，它拥有三个参数:第一个参数是用于传递SQL语句（即在2.2中所生成的SQL语句）；第二个参数用来表示Datawindow的风格；第三个参数是在Datawindow生成过程中出错时保存错误信息。

函数Create()，使用从函数SyntaxfromSQL()中返回的属性信息，在运行状态下建立一个Datawindow。它有两个参数：第一个参数即是从SyntaxfromSQL()函数中返回的字符串变量。第二个参数用在出错时存储出错信息。

在系统中的具体实现代码如下：

String sq1-statement，present，error，answer

SQL-statement=……

//SQL-statement中存储着SQL描述语句

Present =”Style(type=grid)”

// Present 中存储着Datawindow风格等属性

answer=sqlca. SyntaxfromSQL()(SQL- statement, present,error)//产生Datawindow

Dw-1. Create(answer, error)//建立Datawindow

至此完成了动态查询的全部制作，实现了在PowerBuilder中动态查询。

3 结束语

通过以上建立的对数据表及字段的选择，把多个Where子句的四个组成部分组合起来表与表之间的关联看成了一个二维表的关系，运用函数SyntaxfromSQL()和函数Create()生成Datawindow，实现了在PowerBuilder中动态查询。

参考文献：

[1]崔巍.PowerBuilder8.0数据库应用系统开发教程[M].北京:清华大学出版社.2003.1:105-109.

[2]何军.PowerScript语言·事件·函数[M].北京:电子工业出版社.2003.6:255-258.

动态数据库的初步研究 第4篇

1 材料与方法

1.1 主要试剂及仪器

DMEM高糖培养基,Ⅱ型胶原酶,胰蛋白酶,新生小牛血清,磷酸缓冲液(PBS),多聚甲醛,2.5%戊二醛;1.5 cm×0.5 cm×0.5 cm聚乳酸(polylactic acid,PLA)多孔支架(济南岱罡生物工程有限公司),孔隙率85%;二氧化碳培养箱(Thermo公司,美国),动态力学反应器(Bose公司,美国),Nikon倒置成像系统(Nikon公司,日本),Leica光学显微镜(Leica公司,德国),扫描电镜(Quanta 200,FEI公司,美国)。

1.2 实验方法

无菌条件下取1月龄新西兰白兔膝关节软骨,含双抗的PBS反复清洗,剪碎成1 mm×1 mm大小组织块,加入适量Ⅱ型胶原酶,37℃消化4 h;收集细胞,1 500 rpm离心5 min,去上清,加入含20%小牛血清的DMEM高糖培养基,吹打成混悬液,接种到25 cm的培养瓶,扩增传代后,选择二代软骨细胞,0.25%胰蛋白酶-EDTA消化收集后,以106个/支架接种到PLA多孔支架上。培养7 d后,将复合软骨细胞的支架分为四组,每组两个标本。无压力组为不加压力的静态培养;其他三组置于动态力学反应器,分别施以0.5、1、2 N的动态循环压力,10 min一个正弦周期(频率0.017 Hz),加压8 h。软骨细胞-PLA支架标本分别以2.5%戊二醛固定,送扫描电镜观察,多聚甲醛固定,石蜡包埋切片,HE染色观察。每组切片随机选取5个视野,计数支架材料上的贴附细胞,取均值做统计学分析。

1.3 统计学方法

采用SPSS 15.0统计学软件进行数据分析,计量资料数据用均数±标准差表示,多组间比较采用方差分析,组间两两比较采用LSD-t检验;以P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 扫描电镜

未施加动态压力的软骨细胞-PLA在电镜下可见细胞呈扁平状铺展,胞体不规则收缩,可见细胞核隆起,细胞数量少;0.5 N、1 N及2 N动态压力作用后的软骨细胞在支架上呈拉丝状伸出伪足,胞体形态较圆,其中以2 N动态压力组此种形态细胞最多见(图1)。

A:0.5 N动态压力组可见少量细胞沿支架表面分布,伪足伸展;B:1N动态压力组细胞沿支架表面分布,有拉丝状伪足伸出;C:2 N动态压力组多数细胞沿支架表面分布,有拉丝状伪足伸出;D:无压力组细胞散在,胞体不规则,扁平样贴附生长

2.2 HE染色观察

无压力组的细胞在支架材料的空隙间及表面呈无序、散在贴附生长,细胞量少;0.5 N动态压力组的软骨细胞相较于1 N和2 N动态压力组,细胞形态呈展开状,分布较零散;2 N动态压力组可见在支架孔隙表面,有均匀分布,呈条状排列的软骨细胞,数量较多,比1 N动态压力组具有更密集的贴附生长以及更明显的排列方向一致性(图2)。四组贴附细胞计数情况见表1。

3 讨论

各种原因导致的关节软骨损伤是临床的常见疾病,异体软骨移植、假体代替以及自体骨膜移植等治疗方法效果不甚理想。组织工程化软骨为关节软骨的修复提供了新的途径,但是在体外简单的培养,软骨细胞与支架材料的复合物在胶原基质以及力学强度等各方面都无法达到正常软骨组织的要求。有研究发现,静态压力对软骨组织有抑制作用[3,4],而动态的压力刺激可以使软骨细胞分布更加均匀,改善细胞微结构,刺激细胞外基质的分泌[5,6]。

A:0.5 N动态压力组仅见少量平行排列的细胞,且形态较扁圆;B:1N动态压力组细胞数量相对增多,但贴附材料生长的细胞形态稍呈圆形;C:2N动态压力组可见较多细胞贴附材料生长,有一致的拉伸方向,形态细长;D:无压力组细胞散在,稀少,形态不规则

注:与无压力组比较,*P<0.05;与0.5 N动态压力组比较,#P<0.05;与1 N动态压力组比较,&P<0.05

Martin等[7]研究认为,生理条件下不同组织的受力环境是不同的,对特定组织,力的施加方式、强度、频率都尚需要详细研究。周期性压力可以促进软骨细胞的增殖和分泌基质,不同频率的周期性压力的作用效果不同。范卫民等[8]对比三种不同频率的周期性压力发现,0.1 Hz与0.01 Hz周期压力能更好地促进软骨细胞增殖,并且分泌更多Ⅱ型胶原和糖胺多糖,而在达到1 Hz频率时,软骨细胞增殖及基质分泌则低于无压力刺激组。持续的周期性压力也会抑制软骨细胞的正常功能,有研究发现,持续施加24 h压力可使软骨细胞的Ⅱ型胶原表达下调并出现凋亡[9]。盛英俊等[10]发现,采用0～200 kPa、1 Hz的动态压力,作用8 h能获得促进软骨细胞增殖,Ⅱ型胶原及糖胺多糖表达的最好效果。上述实验的支架采用的是无纺网支架,对动态应力的反应与实际的体内环境尚有差别。有研究者认为,在三维条件下,施加动态压力,有助于软骨细胞表型的分化和维持[11,12,13]。

动态数据库的初步研究 第5篇

基于Bem5.0软件GPS动态单历元计算的初步探讨

文中首先介绍了Bern5.0软件的主要功能,并对其用法作了简单叙述,重点研究了动态单历元的计算方法,通过算例研究了该方法的.计算精度及对先验坐标的依赖性,研究结果表明,当初始坐标的精度非常高的时候,计算的动态单历元坐标解的精度将在5cm以内;动态单历元计算不依赖待求点坐标精度而与固定点精度强相关.

作 者：谭建冬 师倩  作者单位：谭建冬(广东省国土资源厅测绘院,广东广州,510500)

师倩(中煤航测遥感局,陕西西安,710054)

刊 名：矿山测量 英文刊名：MINE SURVEYING 年，卷(期)：2009 “”(4) 分类号：P228 关键词：Bem5.0   单历元   动态   GPS  

动态数据库的初步研究 第6篇

1 材料与方法

1.1 临床资料

搜集沧州市中心医院2011年4~11月接受320排动态容积CT冠状动脉CTA检查的心律失常病例37例。其中早搏25例, 房颤6例, 二联律1例, 传导阻滞5例。男21例, 女16例。年龄38~72岁。心率范围51~182bpm。按心率不同, 分为A、B、C三组。详见表1。

1.2 扫描技术和参数

扫描使用东芝公司320排640层动态容积CT。采用容积扫描模式, 覆盖范围16cm, 容积数据采集范围320×0.5mm。手动触发扫描, 触发点定在左心室, 触发阈值160HU。扫描参数:120kv, 管电流350m A (BMI>24时500m A) , 机架转速350ms/圈。均使用前瞻性心电门控, 采集心动周期数及曝光窗:A组, 1个心动周期、R-R间期的75%曝光;B组, 2~3个心动周期、R-R间期的30%~80%曝光;C组, 3~4个心动周期、R-R间期的0%~90%曝光。对比剂注射:应用双筒高压注射器, 经肘静脉以5ml/s流速注射碘海醇 (350mg ml) 60~65ml, 然后相同速度注射生理盐水40ml。

1.3 图像后处理

扫描结束后, 机器自动重建75%期相及默认最佳期相图像。连续观察各个层面, 如满足需要, 将图像传至Vitrea工作站, 应用心血管处理软件进行多平面重组, 曲面重组及容积重组。如不能满足需要, 则进入个性化重建。首先浏览心电信号, 进行心电图编辑。然后选择不理想的节段通过相对 (R-R间期之间间隔5%) 和绝对 (R-R间期之间间隔10ms) 时间法重建, 检索横断面最清晰的1~2个时相进行全心脏重建然后上传工作站处理。

1.4 图像评价

采用美国心脏协会推荐的15分段法。以优、可、差为分级标准, 评价各支冠状动脉的图像质量。优:管腔连续完整, 管壁锐利无伪影;可:管腔连续, 管壁轻中度伪影, 可评价差:管腔中断, 错层, 管壁伪影严重, 不能评价。

1.5 统计学分析

采用统计分析软件SPSS12.0处理所得数据。37例患者按照心率高低分为3组 (A组:≤65bpm, B组:66~79bpm, C组:≥80bpm) 。三组患者中年龄、BMI分别采用两独立样本T检验性别采用卡方检验;图像评价数据采用四格表卡方检验进行两两比较;对于可评价节段数用卡方检验进行两两比较。

2 结果

2.1 年龄、性别及BMI情况

A、B、C三组间年龄、性别及BMI均无统计学差异。

2.2 图像重建情况

A组均在R-R期间的75%或智能自动重建获得满意图像。B组8例、C组10例均进行了相对和绝对时间法重建, 主要针对RCA和LCX。B组25%的可评价节段出现于R-R间期的35%~50% (其余出现于75%左右) ;C组41%的可评价节段出现于R-R间期的35%~50% (其余出现于75%~90%) 。

2.3 图像质量与辐射剂量

本研究37例共535段冠状动脉纳入评价。总体评价优、可、差的节段数分别为283、226、26个;A组优、可、差的节段数分别为91 (70%) 、37、2段, B组优、可、差的节段数分别为155 (66%) 、70、7段, C组优、可、差的节段数分别为37 (21%) 、119、17段, A, B组间冠状动脉成像质量差异无统计学意义 (P=0.625) , C组与A、B组间成像质量差异均有统计学意义 (P=0.000, P=0.000) ;A、B组间可评价节段数无统计学差异 (P=0.754) , C组与A、B组间可评价节段数均有统计学差异 (P=0.000, P=0.000) ;C组可诊断节段数90%。详见表2。A、B、C三组平均辐射剂量分别为 (4.1±1.8) m Sv, (8.7±3.7) m Sv, (19.5±4.3) m Sv。

3 讨论

3.1 320优势

以往64排CT或双源CT由于单圈覆盖范围的限制, 在进行冠状动脉成像时, 始终存在扫描床的移动。在心律不齐情况下常造成扇区分离或重叠, 出现中断、缺失及阶梯伪影, 极大地限制了其临床应用[3,4]。320排容积CT具有320层0.5mm探测器, 旋转1圈覆盖整个心脏, 实现了真正意义上的容积扫描。数据采集期间扫描床保持静止, 每次扫描均可获得完整容积数据, 避免了螺旋差值算法给数据配比带来的影响, 保证了各期相数据对位准确性。特别是高心率条件下多扇区重建并不需要连续心跳数据, 选择相似采集数据即可融合重建出满意图像, 而且320排容积CT可自动剔除心率变化超过20%的心跳, 保证采集心率的相对稳定, 最大限度地消除了R-R间期不等带来的伪影。本研究病例全部获得成功。虽然C组 (心率>80bpm) 图像质量与A、B组间存在统计学差异, 但其可诊断节段数仍高达90%, 说明320排动态容积CT可作为心律失常条件下冠状动脉评估的可靠手段。

3.2 最佳成像心率范围

文献表明[5~8], 尽管320排动态容积CT具有诸多优势, 明显提高了心律失常条件下冠状动脉成像成功率, 但随着心率的增加, 冠状动脉运动速度及轨迹发生复杂变化, 使得高心率条件下运动伪影不可避免, 势必降低图像质量。因此在保证图像质量前提下, 找出最佳成像心率范围具有重要的临床意义。国内学者[9,10]曾利用320排动态容积CT对心律失常冠状动脉成像质量进行研究。作者将病例按心率分为两组 (<70bpm, ≥70bpm) , 结果提示≥70bpm组图像质量下降, 认为与该组心率过快有关.本研究对心率分组进行了细化, 按心率不同分为三组 (A组:≤65bpm, B组:66~79bpm, C组:≥80bpm) 。结果显示:A, B组间冠状动脉成像质量差异无统计学意义 (P=0.625) , 均保持了较高的优质率;C组优质率明显下降, 与A、B组成像质量差异均有统计学意义 (P=0.000, P=0.000) ;A、B组间可评价节段数无统计学差异 (P=0.754) ;C组与A、B组间可评价节段数均有统计学差异 (P=0.000, P=0.000) , 不可评价率升高 (约10%) ;说明当心率超过80bpm时无论图像质量还是可评价节段数均出现质的下降。提示320排动态容积CT心律失常条件下最佳冠状动脉成像心率范围应在80bpm以下。

3.3 多扇区采集、多期相重建与有效辐射剂量

当心率<65bpm时, 320排动态容积CT一个心动周期即可完成数据采集, 且曝光窗设置在R-R间期的75%, 明显降低了辐射剂量。随着心率加快, 为了弥补不足的时间分辨率, 需要多扇区采集, 且随着心率增加, RCA, LAD与LCX运动速度及轨迹不同, 各自最佳图像往往出现于不同期相, 为了获得检查成功, 只能扩大曝光窗范围, 最终增加了辐射剂量。本研究中, 设备自动默认的A、B、C三组扫描轨迹分别为1个心动周期、R-R间期的75%曝光, 2~3个心动周期、R-R间期的30%~80%曝光, 3~4个心动周期、R-R间期的0%~90%曝光。A组均在75%左右获得满意图像, B组25%的可评价节段出现于R-R间期的35%~50% (其余出现于75%左右) , C组41%的可评价节段出现于R-R间期的35%~50% (其余出现于75%~90%) , 可见高心率条件下为了获得高成功率, 应保持足够的曝光窗宽度。这样无疑增加了病人的辐射剂量。本研究中A、B、C三组平均辐射剂量分别为 (4.1±1.8) m Sv, (8.7±3.7) m Sv, (19.5±4.3) m Sv, 说明高心率条件下仍然面临着高辐射危险, 应尽可能降低扫描时心率。

3.4 临床意义

在需要接受冠状动脉CTA检查的患者中, 心律失常者占有相当比例, 而且检查中因屏气、紧张、对比剂刺激也可诱发心律失常, 因而限制了64排CT或双源CT的应用。本研究中37例患者均获得满意图像, 即使心率>80bpm的C组可评价率仍达90%。说明320排动态容积CT对心率失常患者进行冠状动脉成像具有很高的成功率, 扩大了冠状动脉CTA的应用范围。

摘要：目的:探讨320排动态容积CT在心律失常患者冠状动脉成像中的应用价值。方法:连续选取37例接受320排动态容积CT检查的心律失常患者, 按心率不同分为三组 (A组:≤65bpm, B组:66～79bpm, C组:≥80bpm) 。以优、可、差为分级标准, 评价各支冠状动脉的图像质量, 分析不同心率组间图像质量的差异。结果:本研究37例共535段冠状动脉纳入评价。总体评价优、可、差的节段数分别为283、226、26个;A组优、可、差的节段数分别为91、37、2段, B组优、可、差的节段数分别为155、70、7段, C组优、可、差的节段数分别为37、119、17段, A, B组间冠状动脉成像质量差异无统计学意义 (P=0.625) , C组与A、B组间成像质量差异均有统计学意义 (P=0.000, P=0.000) ;A、B组间可评价节段数无统计学差异 (P=0.754) , C组与A、B组间可评价节段数均有统计学差异 (P=0.000, P=0.000) ;C组可诊断节段数90%。结论:320排动态容积CT对心率失常患者进行冠状动脉成像具有很高的成功率, 扩大了冠状动脉CTA的应用范围。降低心率可进一步提高图像质量。

关键词：心律失常,320排动态容积CT,冠状动脉成像

参考文献

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动态数据库的初步研究 第7篇

1 材料与方法

1.1 材料

供试材料选择喀什疏附县六年生嘎啦、富士和元帅品种。

1.2 方法

1.2.1物候期观测

在喀什疏附县选择元帅、富士和嘎啦各3株,株行距4m×5m,植株生长无病虫害,每棵树选3 个大枝作为观测枝,标记位置,每天进行物候期的观测记录。物候始期的观测依据主要记录苹果的萌动期、露萼期、萌芽期、展叶期、新梢生长期、花序始现期、花序分离期、小蕾期、铃铛期、初花期、盛花期、落花初期、落花盛期、落花末期、坐果期、生理落果期、果实膨大期、生理落果期、着色期、成熟期。

1.2.2新梢生长发育动态观测

选择富士、嘎啦和元帅苹果品种树体东南西北4个方向各10根枝条,在一年生枝条上进行选择,选择中部饱满芽,然后用修枝剪进行短截使其成为顶芽然后测定,从新梢生长开始每7d测量一次枝条长度和粗度。

1.2.3授粉结实特性观测

①自花授粉试验:选择富士、嘎啦和元帅苹果品种树体花枝的长枝、中枝和短枝各10个,数好花朵数量,铃铛期用报纸和塑料胶带缠裹花枝,并且挂牌标记,15d后小心解开检查坐果率。②自然授粉试验:选择富士、嘎啦和元帅苹果品种树体花枝各30个,铃铛期数好花朵数量,并且挂牌标记,15d后检查坐果率。③异花授粉试验:于小蕾期采集富士、嘎啦和元帅苹果花药放在室内阴干散粉,然后分别收集花粉放于小瓶内,铃铛期剥开花瓣去除花药,用棉签、毛笔或者香烟过滤嘴蘸取花药点授雌蕊,每个苹果品种树体花枝各10个,数好花朵数量,铃铛期用报纸和塑料胶带缠裹花枝,并且挂牌标记,15d后小心解开检查坐果率。

1.2.4萌芽力和成枝力观测

富士、嘎啦和元帅苹果品种树体萌芽期选择一年生长枝(>30cm)10个;中等枝(>10cm)10个;短枝(<10cm)10个数清楚枝条上全部芽数量;待芽萌发后统计萌发芽的数量,30d后再次检查枝条统计抽生枝条的数量,枝条以大于5cm来统计,最后计算萌芽率和成枝率。

1.2.5果实发育动态观测

富士、嘎啦和元帅苹果品种落花后15d开始,每个苹果品种随机选择30个果实游标卡尺测量果实的横径、纵径,并且称量其果实的重量,以后间隔10d测量1次并记录好测定的日期。

2 结果与分析

2.1 三个主栽苹果品种的物候期观测

通过对表1喀什疏附县3个主栽苹果品种元帅、富士和嘎啦的物候期观察可以看出,3个苹果品种在1a中物候期相近,相差2~3d,其中在喀什疏附县年生长周期(2012年)从芽萌动期到果实成熟期,富士179d,嘎啦152d,元帅174d。开花期从花序始现期到落花末期,富士86d,嘎啦84d,元帅88d。果实发育期从坐果期到成熟期,富士130d,嘎啦133d,元帅123d。

2.2 不同方位新梢生长发育情况观测

通过对3个苹果主栽品种嘎啦、元帅和富士的东、西、南、北4个方位新梢生长发育观测发现,3个品种不同方位新梢生长量不同,其中3 个品种均以北面的新梢生长速度最快,而东面的新梢生长速度最慢,北面的新梢生长速度是东面的1.5倍,而对于3个品种中以富士新梢生长最快,新梢长度为46.3cm,其次是嘎啦为40.15cm,元帅的新梢生长35.55cm。对3个品种新梢粗度的研究见图2,发现3个品种的新梢粗度和新梢的长度呈现出明显的正相关,同样是北面的新梢粗度最粗,东面的最细。 新梢粗度最粗的为富士7.044cm,其次是嘎啦,为6.913cm,最后是元帅,为6.678cm。

2.3 开花结实特性观测

通过对3个主栽品种嘎啦、富士和元帅不同授粉方式自花授粉、自然授粉和异花授粉的调查发现(见图3),3个品种在自花授粉中只有元帅具有一定的自花结实能力,自花结实率达到14%,而嘎啦和富士都属于自交不亲和品种;通过对自然授粉和异花授粉的研究发现,自然授粉和异花授粉都可以明显提高3个主栽品种的坐果率,其中异花授粉中坐果率最高的是元帅,达到36%,其次是富士为34%和嘎啦为31%。

2.4 萌芽力和成枝力观测

通过对元帅、嘎啦和富士不同发育程度的长枝、中等枝和短枝的萌芽率和成枝率研究发现(见图4),萌芽率最高的是富士中等枝,萌芽率达到85%,其次是富士短枝,萌芽率为81%,最后是嘎啦短枝,萌芽率为80%。成枝率最高的是富士长枝,成枝率达到87%,其次是元帅中等枝达到82%,其次是元帅短枝达到81%。

2.5 果实生长发育动态观测

通过对元帅、嘎啦和富士果实纵径和横径的比较研究发现(见图5),从5月17日坐果到7月4日果实的纵径和横径呈现明显的上升趋势,其中横径变化最大的是嘎啦横径,其次是富士横径,最后是元帅横径。纵径变化最大的是富士纵径,其次是嘎啦纵径,最后是元帅纵径。

通过对3个苹果品种元帅、富士、嘎啦果实重量动态观察研究发现(见图6),3个苹果品种都随着时间的增加,果实的重量在上升,其中上升最快的是嘎啦苹果,嘎啦的果实重量变化分为3个阶段,第一阶段从5月17日到6月5日呈现一个缓慢生长的趋势,第二阶段从6月5日到6月15日进入果实迅速膨大期,第三阶段从6月15日到7月4日又再进入一个缓慢生长期,呈现一个“慢-快-慢”的变化趋势,总体上呈现S型曲线。其中元帅的果实重量变化分为两个阶段,第一阶段从5月17 日到6 月15 日呈现一个快速生长的趋势,第二阶段从6月15日到7月4日呈现一个缓慢生长期,总体上呈现一个“快-慢”的趋势。富士的果实质量变化也分为两个阶段,第一阶段从5月17日到6月15日呈现一个缓慢生长的趋势,第二阶段从6月15日到7月4日呈现一个快速生长的趋势,总体上呈现一个“慢-快”的趋势。

3 结论与讨论

3.1 结论

通过研究发现东西南北不同方位新梢中以北面的新梢生长量最大,授粉试验中发现只有元帅苹果可以自花结实,异花授粉中坐果率最高的是元帅(36%),其次是富士(34%)和嘎啦(31%)。萌芽率最高的是富士中等枝85%,成枝率最高的是富士长枝87%,通过对3 个苹果品种元帅、富士、嘎啦果实重量动态观察研究发现嘎啦的果型呈现一个 “慢-快-慢”的变化趋势,总体上呈现S型曲线。而元帅的果型变化总体上呈现一个“快-慢”的趋势。富士的果实质量变化总体上呈现一个“慢-快”的趋势。

3.2 讨论

3.2.1方位对树体生长发育的影响

何春霞[6]等提出受太阳活动的影响以及林冠叶片对光的吸收和反射,树冠东、南、西、北4个方位以及内外部的叶片接受到的光照存在差异。本研究对富士、嘎啦和元帅不同方位的新梢生长比较发现北面的新梢生长量最大,这可能和喀什疏附县气候有关,喀什疏附县夏季炎热干燥,日照强度大,向阳面东面和南面方位的新梢容易受到过于强烈的日照辐射散失大量的水分,从而及早地停止生长,反而位于背阴北面的新梢停止生长晚,相对生长量大。

3.2.2不同授粉方式对坐果率的影响

本研究通过对富士、嘎啦和元帅进行不同方式的授粉,发现只有元帅可以自花结实,而富士和嘎啦为自花不实品种。牛健哲[7]等在研究不同苹果品种的自花结实特性时发现金帅和艾达红的自花结实率分别为10.4%和32.1%,而红星及其芽变系属于自花不实。对于大多数杏品种来说自交亲和与自交不亲和同时存在,情况比较复杂。而Lansari[8]在两个自交不亲和的酸樱桃品种上研究发现自花和异花授粉24h后,自花与异花授粉的花粉管生长速度基本一致,48h后,自花授粉的花粉管生长速度明显减慢,72h后,自花授粉的花粉管在花柱中部停止生长,顶部膨大。因此认为属配子体不亲和型。Tsirakoglou[9]等在甜樱桃的试验中,用凝胶电脉测定了授粉后不同时间的花柱蛋白质,同时观察了花粉管的生长,结果认为自花授粉与异花授粉的蛋白质带有明显的差异,认为这种花柱蛋白质与自交不亲和的发生有关。

3.2.3果实生长发育动态研究

本研究中通过对3个苹果品种元帅、富士、嘎啦果实重量动态观察研究发现嘎啦的果实质量呈现一个“慢-快-慢”的变化趋势,总体上呈现S型曲线。而元帅的果实质量变化总体上呈现一个“快-慢”的趋势。富士的果实质量变化总体上呈现一个“慢-快”的趋势。李慧峰[10]等在研究“寒富”苹果果实的生长发育进程时发现具有明显的规律性,果实的纵、横径动态变化曲线为典型的“S”型。果实重量的变化曲线为双“S”型,在整个发育进程中存在两个快速生长期,第1个快速生长期为花后15~75d,第2个快速生长期为花后90~135d,花后75~90d出现一个缓慢生长期,分析认为此缓慢生长期的出现可能是由于种胚由形态建成期到生理成熟期转化造成的,因此这一时期应更加重视栽培管理,以保证果实的正常发育。

参考文献

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动态数据库的初步研究 第8篇

1 资料与方法

1.1 研究对象

收集2008年6月—2013年12月北京大学第三医院放射科进行DCE-MRI检查的患者62例,男37例,女25例;年龄16~81岁,平均(49.6±16.5)岁。其中,骨髓瘤9例,平均(57.6±2.4)岁;转移瘤22例,平均(54.8±14.0)岁;淋巴瘤7例,平均(46.3±19.2)岁;脊柱结核24例,平均(43.0±18.5)岁。纳入标准:临床怀疑脊柱病变,DCE-MRI前未行穿刺活检或手术,且未采取任何治疗;在DCE-MRI后1周内进行穿刺活检或手术治疗,或未行手术但根据临床随访结果确诊。排除标准:曾行穿刺活检,经手术治疗、肿瘤治疗、不能配合或拒绝接受DCE-MRI检查者。本研究经医院伦理委员会通过,所有患者均签署知情同意书。

1.2 仪器与方法

使用Siemens Trio 3T或GE MR 750超导型全身MR扫描仪,先行MR常规平扫,扫描序列包括横轴位T2WI(TR 639 ms,TE 14 ms)、矢状位T2WI(TR 2800 ms,TE 109 ms)、矢状位T1WI(TR550 ms,TE 11 ms)和脂肪抑制T2WI(TR 3100 ms,TE 98 ms)。常规平扫后进行DCE-MRI扫描,采用Ulrich(欧利奇)高压注射器,按照0.2 mmol/kg通过肘正中静脉注入钆喷替酸葡甲胺,流速2 ml/s,随后推注20 ml生理盐水冲洗管道。扫描序列为FLASH 3D VIBE序列,扫描参数:TR 4.1 ms,TE 1.5 ms,翻转角10°,空间分辨率是256×192,视野250 mm×250 mm,1个层块,扫描层数为30层,层厚3 mm,采用脊柱线圈,单次扫描10~14 s,动态增强扫描时间120~168 s,第一次扫描结束即刻开始注射造影剂。动态增强扫描后采用T1WI脂肪抑制序列(TR 884 ms,TE 12 ms)进行常规MR增强扫描。

1.3 图像分析

由1名主治医师和1名副主任医师采用双盲法进行阅片,确定增强最明显区域作为感兴趣区,面积范围为0.5~1.2 cm2,避开坏死、囊变、钙化和出血区。使用Siemens Sygno Mean Curve软件在线生成信号强度-时间曲线,记录其形态、信号强度增幅、最大上升线性斜率及下降期斜率。

1.4 信号强度-时间曲线分析

将信号强度-时间曲线分为3型。①速降型:上升期前1 min内信号强度达到峰值,达峰后曲线呈下降趋势,下降程度>10%;②持续增强型:在整个扫描时限内信号强度持续升高,扫描结束时的信号强度与1 min时相比上升>10%;③平台型:上升期前1 min内未达到明显峰值,1 min后呈缓慢上升趋势,与1 min时的信号强度相比上升<10%。信号强度-时间曲线上升期信号强度增幅、曲线最大上升线性斜率和曲线下降斜率的计算参照文献[3]进行。

1.5药物代谢动力学分析

应用双室药物代谢动力学Tofts模型进行定量参数分析获得血管通透性常数(Ktrans)和转运常数(kep)[4,5]。过程中分别采用慢速、中速、快速血流曲线进行拟合[6,7,8]。

1.6 统计学方法

采用SPSS 11.5软件,分别将应用快速血流曲线获得的Ktrans(fast)、kep(fast)和曲线参数(曲线上升期信号强度增幅、最大上升线性斜率、下降期斜率)以及将中速和慢速血流曲线获得的Ktrans和kep与快速血流曲线获得的Ktrans(fast)和kep(fast)进行Pearson相关分析,r>0.7表示具有显著相关性,P<0.05表示差异有统计学意义。

2 结果

2.1 各参数结果

表1为各种病变强度-时间曲线上升期信号强度增幅、信号强度-时间曲线最大上升线性斜率以及由3种速度血流曲线获得的Ktrans和kep值。3种速度血流曲线获得的数值分别用Ktrans(fast)、Ktrans(medium)、Ktrans(slow)和kep(fast)、kep(medium)、kep(slow)表示。图1示转移瘤,平台型曲线;图2示结核,持续增强型曲线。

2.2 反映曲线上升情况各参数之间的相关性

反映曲线上升期各项参数之间的相关性,即Ktrans(fast)分别与上升期信号强度增幅和最大上升线性斜率显著相关(r=0.71、r=0.85);Ktrans(fast)分别与Ktrans(medium)、Ktrans(slow)明显相关(r=0.94、r=0.85)。Ktrans与造影剂流入相关,与最大上升C线性斜率的相关性强于上升期信号强度增幅(相关系数0.85比0.71);Ktrans(fast)和Ktrans(medium)的相关性强于与Ktrans(slow)的相关性(相关系数0.94比0.85)。相关性曲线见图3。

图1男,45岁,肺癌脊柱转移。L2~3椎体骨质破坏,并软组织肿块突入椎管内(A);增强扫描不均匀强化(B);强化时间-信号强度曲线呈速升平坦型(C),Ktrans=0.070/min,kep=0.37/min

图2男,67岁,脊柱结核。L4~5溶骨性骨质破坏并软组织肿块(A);增强扫描不均匀强化(B);曲线呈持续上升型(C),Ktrans=0.086/min,kep=0.10/min

2.3 反映曲线下降情况各参数之间的相关性

kep(fast)与上升期信号强度增幅无相关性(r=0.02),与曲线下降斜率显著相关(r=0.92)。kep(fast)与造影剂洗脱情况有关。kep(fast)与kep(medium)和kep(slow)相关(r=0.94、r=0.64)。kep(fast)和kep(medium)的相关性强于与kep(slow)的相关性(相关系数0.94比0.64,P<0.05)。提示相对于慢速曲线,快速和中速血流曲线更适用于kep的分析。相关性曲线见图4。

图3反映曲线上升情况各参数之间的相关性。A和B分别为Ktrans(fast)和上升期信号强度增幅、最大上升线性斜率的相关性曲线,Ktrans(fast)和最大上升线性斜率的相关性强于与上升期信号强度增幅的相关性(相关系数0.85比0.71);C和D分别为Ktrans(fast)和Ktrans(medium)、Ktrans(slow)的相关性曲线,Ktrans(fast)和Ktrans(medium)的相关性强于与Ktrans(slow)的相关性(相关系数0.94比0.85)

图4反映曲线下降情况各参数之间的相关性。A和B分别为kep(fast)和上升期信号强度增幅、曲线下降期斜率的相关性曲线,kep(fast)和曲线下降斜率的相关性高于与上升期信号强度增幅的相关性(相关系数0.92比0.02);C和D分别为kep(fast)与kep(medium)和kep(slow)的相关性曲线,kep(fast)和kep(medium)的相关性强于与kep(slow)的相关性(相关系数0.94比0.64)

3 讨论

DCE-MRI是一种可反映组织微血管分布及小分子物质进出肿瘤血管间隙的MRI技术,其后处理方法分为半定量和定量两种[1,2]。半定量分析操作方法相对简单,但有其局限性,不能精确反映组织内灌注情况,且易受扫描参数影响;定量分析可克服半定量分析的局限性,实现对肿瘤生理特性的评估,其分析参数包括血管通透性常数Ktrans及转运常数kep等。目前广泛采用的DCE-MRI定量分析的模型是Tofts等[4]提出的双室药物代谢动力学模型。在拟合模型中,双室指微血管和血管外细胞外间质。通过组织的T1弛豫时间绝对值在增强扫描前后的变化,并根据对供血血管的信号强度变化的分析即可计算出任意组织内对比剂的浓度-时间曲线,根据该曲线可获得反映血流灌注速度的绝对定量参数Ktrans和kep,进而准确、定量地评价肿瘤的血流灌注情况[5]。

近年来DCE-MRI在四肢骨良性病变的应用已有报道,在脊柱病变中的应用多见于血液系统疾病的骨髓浸润,脊柱疾病的鉴别诊断有少量报道[9,10,11]。在DCE-MRI扫描的定量参数分析中,需要一个重要函数,即AIF。输入动脉是指在获得动态增强定量参数时,所选取用来测量血管内血浆内对比剂浓度-时间变化曲线的动脉。该动脉血管内对比剂的浓度-时间曲线变化过程称为AIF。输入动脉的选择对Ktrans和kep计算的准确性影响较大。较好地获得AIF的模型应直接测量病变组织的供血动脉或病变周围大血管。测量动脉的信号强度变化需要极佳的空间分辨率和时间分辨率[12]。在脊柱病变的DCE-MRI扫描中,因扫描野一般处于脊柱病变局部,获得患者本人的AIF较为困难。比如在颈椎病变扫描过程中,椎动脉细小且位于椎体横突孔内,胸椎肿瘤受心脏搏动、呼吸运动的比较严重,扫描时多会采用设置饱和带的方法将避免主动脉搏动造成的伪影。因此,在脊柱病变进行药物代谢动力学分析时,从一般健康人群获得的动脉血液动力学模型应用于曲线拟合具有较好的可行性。虽然这种方法被多数针对肿块诊断和性质的研究接受,但它不适用于治疗效果的监测,特别是对于检测抗血管生成药物对肿瘤血管治疗前后变化的临床研究。所以这种针对个体治疗效果的检测推荐使用个体AIF[13]。

动态数据库的初步研究 第9篇

2010年6月, 国土资源部向全国下发了《关于进一步运用现代科技信息手段规范和创新管理的指导意见》、《全国国土资源“一张图”核心数据库建设总体方案》和《国土资源综合监管平台建设指南》, 明确了国土资源系统下阶段将进一步运用科技和信息化手段、规范和创新管理的指导思想, 构筑国土资源“一张图”, 形成核心数据库和建立国土资源综合监管平台[1]。

响应国家要求, 各省市都先后投入到了一张图工程的建设工作中, 天津市、山东省、安徽省、云南省、新疆等省都开展了省级一张图工程建设, 另外更有更多县级国土资源部门开始开展县级一张图建设工作, 全国上下分省、市、县三级都将一张图建设工作放到了关键位置。

同样河北省国土资源厅也开始开展河北省“一张图”建设工作, 根据河北省国土资源信息化建设的工作安排, 针对当前国土资源数据汇交、采集、更新、整合等尚不能满足综合监管和社会化服务需求的信息化问题, 确定开展“一张图”核心数据库整合和建设是必需的, 在制定数据标准和建库规范的基础上, 对各类土地、矿产等数据资源进行整合、分析和挖掘, 建立起河北省“一张图”核心数据库, 使其实现集中管理、充分共享、全面服务。

目前河北省国土资源厅各处室管理着不同的数据库, 海洋处有海洋使用现状和海籍调查数据库, 二调办有土地利用数据库, 矿政部门管理着矿产资源利用现状调查成果等数据库。由于各部门数据库之间相互独立, 没有统一的平台, 导致存在各数据库之间信息不一致、存储冗余等问题, 因此需要建立统一的平台对这些数据进行集成管理, 并为河北省国土资源“一张图”图形发布系统和电子政务系统提供较好的数据支撑。

数据库总体建库思想

“一张图”系统数据库分别包括国土资源业务信息库和基础地理信息库两个部分。国土资源业务信息库的内容有业务办理过程中产生的信息如审批内容、督办信息、项目办理意见以及相关表格属性等, 另外还包括相关业务审批的办事指南、办理细则以及相关的政策、法规和各级政府部门的文件。基础信息库又称为GIS数据库, 主要包括由地理信息构成的基础地形数据库和专题数据库。

根据河北省的实际情况, 将河北省“一张图”系统的数据库大体分为基础数据库、地政数据库、矿政数据库和海政数据库四个方面进行建库研究。

河北省国土资源“一张图”数据库设计

数据库设计原则

针对河北省的具体情况数据库设计应满足标准化、完整性、一致性、安全性这几个方面的要求。

标准化:要求所建数据库要符合国土资源部颁发的数据库建库规范标准、国家已经发布的基础行业分类、代码标准, 以及在信息化建设过程中形成的一些可操作性强的数据库设计标准[2]。

完整性:需要用非空、唯一键、主键、外键这四个约束类型进行保证。

一致性:要求国家、区、县存储的重复的信息内容和属性信息要保持一致。

安全性:一是在数据库表的设计上, 对重要数据有备份。二是加密, 增加数据的安全性, 防止有人随意破坏更改数据。三是增加日志, 跟踪数据库操作。

数据库结构设计

数据库的结构设计通常包括以下内容:概念模型设计、逻辑模型设计和物理模型设计, 它们之间的关系如图1所示。

元数据库设计

按照国际标准化组织 (ISO) 地理信息元数据标准设计方案, 元数据可以分为两个层次, 即核心元数据和全集元数据[3]。核心元数据主要用于信息编目, 帮助用户快速查询到所需的信息。全集元数据帮助数据生产者有效地组织和管理数据集, 帮助用户更详细地了解查询到的数据集是否满足要求。

元数据库设计要遵循一致性、可扩充性、完整性和准确性的原则。

河北省国土资源“一张图”数据库建库分析

数据存储系统

目前市场上关系型数据产品主要有:Oracle公司的Oracle 11G、Microsoft公司的SQL Server2008、IBM公司的DB2等。

“一张图”系统在运行时会使用和产生大量的数据, 这些数据包括:“一张图”系统本身管理的基础地理数据、专题数据、电子政务系统运行所需要的支撑数据等。因此, “一张图”系统需要使用一个成熟、强大的数据库管理系统来有效的管理这些数据。考虑到空间数据管理能力、对海量数据存储的支持能力等技术优势, 采用Oracle 11G企业版作为一张图系统数据库平台是比较符合需求的。

有关Oracle 11G的主要特点说明如下:

能够有效消除可伸缩性障碍;

能够帮助用户充分利用已有的计算能力;

提供了高可靠的安全性;

能够通过自我调整、自我纠正和自我管理功能, 提高用户效率;

高级的数据仓储功能;

对Internet的良好支持。

数据库组织形式

河北省国土资源“一张图”核心数据库组织形式见图2所示。

基础地理数据库

基础地理数据库的内容

基础数据库主要包括:基础地理数据、DEM高程模型数据、遥感监测影像数据。

(1) 基础地理数据

基础地理数据库主要包括:河北省省级行政区、河北省省级行政界线、县级行政区、县级行政界线、县级行政区注记、乡级行政区、乡级行政界线、乡级行政区注记等。

该部分数据主要作为河北省一张图的背景底图数据, 在切片工作中采用该部分数据作为前三级的基础数据。

(2) DEM高程模型数据

现有的DEM高程模型数据为河北省的DEM数字地形高程数据, 其分辨率为90m。

该数据主要应用于河北省国土资源一张图三维系统, 作为三维系统的基础底图数据。

(3) 遥感监测影像数据

遥感监测影像来源于每年度的土地变更项目中所采集的分县区的土地利用遥感正射影像图, 截止到目前遥感监测影像包括2009年、2010年、2011年和2012年四个年度的遥感监测影像。对比不同年度遥感正射影像图, 就可以看出不同年度土地变化的情况, 比如该块图斑是否变更为建设用地等。

数据库建设需求

采用空间动态投影技术满足西安80坐标系数据之间任意投影[1], 通过地形数据格式转换、坐标系统转换、拓扑构建、数据入库、切片发布等, 建立覆盖全省的基础核心数据库空间框架。

数据整合处理

遥感影像数据的整合流程如下:

(1) 上载

通过Map GIS K9[4]数据中心提供的上载工具, 将数据上载到相应的地理库中。

(2) 去黑边

影像数据上载完成之后每个影像都存在黑边, 这样会导致相邻县的数据存在相互压盖的现象, 所以需要进行去黑边处理, 利用Map GIS K9提供的工具进行去除。

(3) 切片

全省所有影像上载并黑边处理完毕之后, 分年度对数据进行切片处理, 切片就是按坐标格网将底图转切成bmp或其他图片格式, 供河北省一张图BS (Browser/Server, 浏览器/服务器) 发布系统使用, 切片的数据会加快浏览速度, 减少读图的时间。

地政数据库

地政数据库的内容

地政数据库为专题数据库之一, 主要存储一些地政数据, 包括:河北省各年度的第二次土地调查数据库、河北省土地利用规划数据库、河北省城镇地籍调查成果数据库等。

数据库建设需求

采用空间动态投影技术满足西安1980坐标系数据之间任意投影[1], 通过坐标系统转换、拓扑构建、数据入库等, 建立以Map GIS K9为管理和应用平台的全省地政专题数据库, 另外对二调数据需要进行切片操作。

数据整合设计

(1) 河北省各年度的第二次土地调查数据库

第二次土地调查数据通过Map GIS K9提供的数据上载工具进行上载, 将各县的数据上载到相应的地理库中, 上载工具提供了批量入库的功能。另外也可以对各年度的数据以增量包的形式进行上载, Map GIS K9管理系统支持以年度为单位接收下级上报的年度县级更新数据进行更新, 实现年度变更数据历史回溯的同时保证各级数据的一致性。

二次调查数据同遥感监测影像数据一样, 也要进行切片处理, 以供BS系统的快速浏览。

(2) 河北省土地利用规划数据库

河北省土地利用规划数据库主要是指依据土地利用规划成果数据进行整理处理后产生的电子数据, 包括:规划基期土地利用现状图、土地利用总体规划图以及基本农田保护区规划图、土地整理复垦开发规划图和其他图件等图形数据、土地利用规划指标和其他调查、统计、分析数表等表格数据。

(3) 河北省城镇地籍调查成果数据库

河北省城镇地籍调查成果数据库存储的主要为各县的1:500城镇地籍数据库, 包括国有土地范围内街道、街坊、宗地的基础地理信息和权属信息。主要用于描述地籍要素的自然、经济和社会信息, 如宗地信息、权利人信息、界址标示信息、界址线信息、宗地四至信息。

矿政数据库

矿政数据库的内容

矿政数据库为专题数据库的第二大分类, 主要存储一些矿政数据, 包括河北省矿产资源储量数据库、河北省矿业权实地核查成果数据库、矿产资源规划数据库、河北省矿山地质环境数据库。

建库需求

采用空间动态投影技术满足西安1980坐标系数据之间任意投影[1], 通过坐标系统转换、拓扑构建、数据入库等, 建立以Map GIS K9为管理和应用平台的全省矿产资源专题数据库。

数据整合设计

(1) 矿产资源储量数据库

存储河北省全省已探明保有储量的所有矿产。主要内容包括:矿区交通位置、地理环境、矿产、矿区地质报告审批情况、矿体赋存情况、选矿性能、矿山开采情况、矿区资源储量及质量数据等。

(2) 矿产资源规划数据库

矿产资源规划数据比较复杂, 涉及的数据包括矿产资源开发利用和规划保护数据、矿产资源勘查评价规划数据等内容。河北省矿产资源开采规划区包括鼓励开采区、限制开采区和禁止开采区。资源勘查评价规划数据涉及矿产资源调查评价重点区域和勘查规划区。

(3) 河北省矿业权实地核查成果数据库

河北省矿业权实地核查成果数据库主要为采矿权、探矿权核查数据库, 存储经实地核查的采矿权边界、井口、拐点、巷道、采区边界、采剥面、采空区边界;还有探矿权边界、拐点、钻孔、探槽、探井、探坑、勘探线、填图区域等。

(4) 河北省矿山地质环境数据库

存储全省地质灾害、滑坡、崩塌、泥石流、不稳定斜坡、地质灾害监测、地质灾害监测数据, 按地质灾害程度分为三个等级, 即地质灾害一般严重区、地质灾害较严重区、地质灾害严重区。

海政数据库

海政数据库的内容

海政数据库为专题数据库的第三大分类, 存储的主要为河北省海籍调查数据库。

建库需求

采用空间动态投影技术满足西安1980坐标系数据之间任意投影[1], 通过坐标系统转换、拓扑构建、数据入库等, 建立以Map GIS K9为管理和应用平台的全省海洋专题数据库。

数据整合设计

河北省海籍调查数据比较复杂, 涉及的图层比较多, 包含海域工程用海区、海域海水资源利用区、海域海洋能利用区、海域旅游区、海域功能水系面、海域水中岛屿、海域特殊利用区、海域土地利用区、海域矿产资源利用区、海域油业资源利用保护区、海域自然保护区、海域保留区、海域港口区以及海域等深线等。

由于该类数据涉及的图层比较多, 在对这些数据上载时, 需要考虑到命名的标准化, 建立合理的数据字典等。

结束语