压入式通风掘进面有害气体浓度扩散数值模拟

采用大型有限元软件ADINA的CFD模块,对压入式通风条件下掘进隧道的有害气体浓度扩散进行了三维空间数值模拟,得到了隧道内的风流结构分布,即在工作面附近存在涡流,涡流中心有害气体浓度最高。结果表明,涡流对扩散有明显的滞留作用。与理论分析相结合,得到了有害气体浓度随通风时间的变化规律,为实现隧道掘进面有效通风提供了理论基 础。     

岩体单裂隙非饱和渗流毛管压力-饱和度关系研究

在进行裂隙岩体非饱和渗流研究中,选用合理的裂隙岩体毛管压力-饱和度关系曲线非常关键。基于裂隙岩体非饱和渗流特点,简述当前国内外非饱和裂隙岩体毛管压力-饱和度关系曲线模型的研究状况。总结出非饱和裂隙渗透具有毛细管流、薄膜流、优先流、裂隙-基质相互作用和沟槽流特点;分析了建立单裂隙岩体非饱和渗流毛管压力-饱和度关系曲线模型的主要方法,包括物模试验法、数值计算法和数学推导法,并归纳这些方法的计算结果;最后,结合渗流特点,对各种曲线模型结果进行比较,进一步分析得出：(1) 目前的曲线关系均建立在毛管理论基础之上,几乎没有反映渗流其他特点的关系曲线;(2) 运用数值计算法和数学推导建立曲线模型较为简便;(2) 在排水曲线初始时段,Brooks-Corey(BC)模型模拟得到的结果比van Genuchten(VG)模型要好些,而在末尾时段VG模型要好些。     

岩体中裂隙水流对裂隙壁的双重力学效应

岩体中裂隙水流对裂隙壁同时具有法向的渗透静水压力作用和切向的拖曳力（渗透动水压力）作用。本文提出在单一光滑平直裂隙、充填裂隙、水流和充填物一起流动三种情况下裂隙壁所受的渗透静水压力和拖曳力公式,并采用算例定量分析裂隙水流对裂隙壁的这种双重力学效应。结果表明,裂隙水流的渗透静水压力和切向拖曳力作用都会使岩体各应力分量增大,计算岩体应力时应考虑裂隙水流的双重力学效应。     

人工智能体积密度法判断肺亚实性结节的浸润性研究

目的:探讨人工智能（AI）体积密度法判断肺亚实性结节（SSNs）浸润性的价值。方法:回顾性分析106例患者的108枚SSNs的CT和病理结果,将结节分为腺体前驱病变组和腺癌组。通过肺结节AI软件测量并比较两组的最大CT值、最小CT值、平均CT值、峰度、偏度、Perc.25％、Perc.50％、Perc.75％、Perc.95％、结节体积、结节平均径等CT定量参数。使用Medcalc软件得出受试者工作特征曲线（ROC）,评价诊断SSNs浸润性的敏感度、特异度、阳性预测值及阴性预测值,用逻辑回归分析评估他们的诊断性能。结果:SSNs的多数CT定量参数差异存在统计学意义,其中,诊断效能最高的是Perc.25％,AUC达0.797;其次为Perc.50％ 和平均CT值,AUC均为0.787。Logistic回归分析显示,将诊断效能最高的Perc.25％ 分别与Perc.50％ 和平均CT值两两建立联合诊断模型1,其中Perc.25％ 与平均CT值的模型诊断效能最高,且联合诊断模型诊断效能高于Perc.25％ 与平均CT值单独的诊断效能。Medcalc软件分析显示,Perc.25％≥-578 HU和平均CT值≥-468 HU的SSNs病理表现为腺癌的可能性大。将Perc.25％ 与结节平均径结合,可获得对判断SSNs浸润性非常有价值的联合诊断模型2。结论:AI体积密度法对SSNs的浸润性有较高的诊断价值,联合使用Perc.25％ 与平均CT值比单独使用更能准确地判断浸润性。      

人工智能定量肺部病变体积与重型新冠病毒感染患者预后的相关性分析

目的：分析肺部病变体积及伴发基础疾病与重型新冠病毒感染（COVID-19）患者预后的相关性。方法：回顾2022年12月8日至2023年1月31日136例重型COVID-19患者,通过人工智能（AI）定量肺部病变体积、收集伴发基础疾病及实验室检查,分析其对重型COVID-19预后的影响。结果：重症COVID-19不同预后两组比较显示：年龄、低蛋白血症、脑卒中、乳酸脱氢酶、血尿素氮（BUN）、凝血酶原时间、白蛋白、白细胞、淋巴细胞比值、中性粒细胞比值、C反应蛋白、D-二聚体、全肺病灶体积（TLLV）和全肺病灶体积占比（PTLLV）两组之间差异有显著意义,年龄、PTLLV、TLLV、BUN、白细胞与预后不良呈正相关,白蛋白与预后不良呈负相关。结论：年龄越大、TLLV及PTLLV越大,重型COVID-19患者越容易出现预后不良,BUN、白细胞等指标增加以及白蛋白减少是重型COVID-19患者预后不良的危险因素。     

岩体多重裂隙网络渗流模型研究

将岩体中的各种裂隙和孔隙按规模和渗透性分为4级处理,即一级真实裂隙网络、二级随机裂隙网络、三级等效连续介质体系和四级连续介质体系。各级裂隙(孔隙)都形成各自的裂隙网络,并以水量平衡原理为基础建立各级裂隙网络之间的联系,组合形成岩体多重裂隙网络渗流模型,从而较全面地反映了地下水在岩体中的运动规律,并进行了工程实例分析。      

采用Monte-Carlo模拟技术计算裂隙岩体的分维数

采用结构面现场测量及统计分析建立岩体结构的概率模型,进而采用Monte-Carlo模拟技术生成岩体裂隙网络模型,由生成的岩体裂隙网络模型计算岩体裂隙分布的分维数;并给出了工程应用实例。     

深度学习定量测量对新型冠状病毒感染预后的分析

目的：分析基于深度学习定量测量新型冠状病毒感染（COVID-19）患者胸部CT炎性病灶的特征,预警重症的发生,提高对COVID-19预后的认识。方法：回顾性分析477例首次确诊为中型COVID-19患者的胸部CT,男276例,女201例,根据是否转为重症（重型/危重型）分为A组（未转为重症）、B组（转为重症）,比较两组病例病灶分布、累及肺叶侧别、数目等CT基本征象及基于深度学习的病灶体积、体积占比和密度等的差异。结果：477例COVID-19患者均有流行病学史,年龄、性别在两组间的差异无统计学意义。B组全肺及各肺叶病灶体积及体积占比高于A组。A组病灶以右肺下叶为主,占比高于其它肺叶,达3.32%;其次为左肺下叶,占比为2.08%;左肺上叶病灶体积占比较其他肺叶低,仅为0.25%。A组部分患者右肺上叶、右肺中叶及左肺上叶无病灶。B组病灶呈双肺分布,各肺叶均有;其中以右肺下叶、左肺下叶分布为主,占比最高,分别为57.86%和54.76%;右肺中叶体积占比较其他肺叶低,为34.73%。各组病灶均以磨玻璃密度影为主。A组以密度为-570～-470 HU病灶为主,占比达13.89%;其次为-47...     

不同年龄人群新型冠状病毒感染CT表现分析

目的：分析不同年龄人群新型冠状病毒感染（COVID-19）胸部CT影像特征,提高对不同年龄人群COVID-19影像表现的认识。方法：回顾性分析476例COVID-19的胸部CT资料,男275例,女201例,按照不同年龄段分为A组（0～45岁）33人、B组（45～60岁）72人、C组（60～75岁）203人、D组（75岁以上）168人,共4组,比较4组病例胸部CT病灶累及肺叶侧别、数目、密度和病灶分布等CT基本征象及基于深度学习的病灶体积、体积占比和密度等的差异。结果：476例COVID-19患者均有流行病学史,性别在各组间差异无统计学意义。4组病例双肺下叶病灶最为多见,A组病灶多位于单侧肺,C组和D组病灶以双肺分布多见。各组病灶体积、体积占比随年龄增大呈递增趋势,且分布均以双肺下叶为主,其中A、C和D组均以右肺下叶最为常见且体积及体积占比最大,B组以左肺下叶病灶体积及占比较大;与A组比较,C组各项指标增大,差异均有统计学意义,且右肺下叶病灶体积与B组比较差异有统计学意义;D组左肺上叶病灶体积与A组比较明显增大,占比较A组和B组明显增大,余D组全肺及右肺上叶、中叶、下叶及左肺下叶病灶体积...     

新型冠状病毒感染不同毒株的CT表现演变与临床转归的相关性分析

目的：分析、对比新型冠状病毒感染不同毒株胸部CT表现及其演变特点,探讨其与临床转归的相关性。方法：收集、整理内蒙古自治区75例原始株、130例德尔塔（Delta）变异株和562例奥密克戎（Omicron）变异株病例的胸部CT图像,分析、对比不同毒株CT表现及变化规律。结果：Omicron组中的轻型患者比例（499例,88.79%）明显多于原始株组（9例,12.00%）和Delta组（47例,36.15%）。相对于原始株组,Delta组轻型患者发生率较高（47例,36.15%vs.9例,12.00%）,重症发生率较低（14例,16.87%vs.19例,28.79%）。96.97%(64例)原始株组病例,93.98%(78例)Delta组病例,98.41%(62例)Omicron组病例初次CT表现以磨玻璃影为主,3组间无统计学差异。在磨玻璃影形态和分布方面,19.05%(12例)Omicron组病例表现为腺泡结节磨玻璃影,明显多于原始株组（3.03%,2例）及Delta组（3.61%,3例）,3组病例病灶主要沿胸膜下分布,但Omicron组较原始株组及Delta组沿支气管血管束周围分布比例...