简介:摘要:合成氨工业是化学工业的支柱产业之一,在国民经济中占有非常重要的地位,氨是最为重要的基础化工产品之一,其产量居各种化工产品的首位,同时也是能源消耗大户,合成氨的节能势在必行。文章重点就合成氨装置节能降耗控制措施进行研究分析,旨在为业内人士提供一些建议和帮助。
简介:摘要:频率合成器在电子系统中广泛应用,传统的手动测试效率低、操作繁琐。针对某型频率合成器,设计并实现了自动测试系统。该系统通过射频开关组成的通道切换装置,避免了手动换线;通过GPIB总线实现仪器的自动设置和测量数据采集;测试软件基于通用测试软件平台进行快速开发。最终实现了频率合成器的全自动测试,测试效率得到显著提升。
简介:摘要:在联合作战背景下,现代化合成部队进攻战斗近距空中支援能力一直是部队战斗力生成的重要影响因素,同时,在不同的历史背景下,又赋予了近距空中支援战法不同的时代意义。本文基于新时代强军兴军的基本要求,通过对当前现代化合成部队进攻战斗近距空中支援展开研究,提高现代化合成部队进攻战斗作战效能。
简介:摘要目的使用合成磁共振成像(synthetic MRI)技术测量和分析大脑的整体体积值和弛豫值,研究帕金森病(Parkinson's disease,PD)患者与正常对照者间的相关数值的差别。材料与方法纳入28例帕金森病患者[年龄:(67±11)岁;男性17人,女性11人]和28名正常对照者[年龄:(68±9)岁;男性12人,女性16人]。所有受试者均在3.0 T MRI上进行合成磁共振成像序列(MAGnetic resonance imaging compilation,MAGiC)扫描。使用SyMRI 8.0后处理软件对合成磁共振成像原始数据进行进一步后处理,以生成脑分割体积值和弛豫值。结果包括白质体积(white matter volume,WMV)、灰质体积(gray matter volume,GMV)、脑脊液体积(cerebral spinal fluid volume,CSFV)、髓鞘体积(myelin volume,MYV)、脑实质体积(brain parenchymal volume,BPV)、颅内体积(intracranial volume,ICV)、白质分数(white matter fraction,WMF=WMV/BPV)、灰质分数(gray matter fraction,GMF=GM/BPV)、髓鞘分数(myelin fraction,MYF=MYV/BPV)、脑脊液分数(cerebral spinal fluid fraction,CSFF=CSF/ICV);T1、T2弛豫值和质子密度(proton density,PrD),在部分容积超过95%对应组织(白质、灰质或脑脊液)的体素内取平均值。使用独立样本t检验来评估两组之间的年龄、体积值、体积分数和弛豫值的差异。用卡方检验评估两组之间的性别差异。结果两组之间的年龄(P=0.587)和性别(P=0.181)无统计学差异。体积值和分数方面,帕金森病患者WMV (515.514±71.213 vs. 461.800±64.816,P=0.005)、WMF (43.621±3.788 vs. 40.660±2.844,P=0.002)、MYV (162.257±24.928 vs. 144.611±22.575,P=0.008)和MYF (13.707±1.284 vs. 12.711±1.094,P=0.003)明显高于正常对照组;GMF (52.868±3.234 vs. 56.011±2.550,P<0.001)明显低于正常对照组,两组间GMV、BPV、ICV、CSFV和CSFF无明显统计学差异。弛豫值方面,帕金森病患者的灰质T1 (1604.872±56.038 vs. 1570.553±55.992,P=0.026)、灰质T2 (95.215±3.667 vs. 91.489±5.805,P=0.006)明显高于正常对照组;白质T1 (749.786±21.935 vs. 761.379±20.651,P=0.047)和脑脊液PrD (101.149±1.327 vs. 101.842±0.972,P=0.030)明显低于正常对照组,两组间脑脊液T1、白质T2、脑脊液T2和白质PrD无明显统计学差异。结论合成磁共振成像可以同时获得体积测量值和弛豫值,可以区分帕金森病患者与正常人,给临床诊断方面提供更多定量指标。
简介:摘要目的探讨合成MRI技术在乳腺良恶性病变鉴别诊断中的价值。方法回顾性分析2019年5月至2020年4月在西安交通大学第二附属医院就诊并经病理证实的93例乳腺病变患者的临床及影像资料。所有患者均接受合成MRI技术检查,并测量其定量参数值T1、T2、质子密度(PD)值。采用独立样本t检验和Wilcoxon秩和检验比较乳腺良恶性病变患者临床及影像特征的差异,采用ROC曲线比较定量参数值对乳腺良恶性病变鉴别诊断的效能。结果93例乳腺病变患者中恶性62例、良性31例。良恶性病变的T2值[分别为103(93,126)ms、83(77,90)ms]和PD值[分别为87.7(72.7,96.7)pu(pu为单位体素内氢质子密度)、73.5(63.3,79.4)pu]差异具有统计学意义(P<0.05)。以T2值=90.5 ms、PD值=84.8 pu为界值,鉴别乳腺良恶性病变的ROC曲线下面积分别为0.87、0.75,准确度分别为80.6%、78.5%,特异度分别为87.1%、54.8%,灵敏度分别为77.4%、90.3%。结论合成MRI技术能够应用于乳腺病变的检查,且有望成为鉴别乳腺良恶性病变的有效辅助诊断方法。