异常指标

摘要： 1病历简介患者男,65岁。因“稀便伴便后出血1月余”前来就诊,消化内科以“直肠占位性病变”收治入院。入院后查体,腹平软,全腹无压痛及反跳痛,肝肾区无叩击痛,双下肢无浮肿。肿瘤标志物检测未见明确异常指标。

摘要： 目的:统计分析2020年北京市参加健康体检的人群健康状况,为健康体检人群中常见的疾病发生预防提供依据。方法:收集2020年北京市开展健康体检医疗机构的人群常规健康体检的数据资料,对健康体检数据进行统计分析。结果:2020年全市3530243人次参加健康体检。各项异常指标检出率中男性排在前十位的依次为血脂异常、超重、脂肪肝、甲状腺结节、骨量减少/骨质疏松、血尿酸升高、幽门螺杆菌阳性、肥胖、血压增高、颈动脉斑块。各项异常指标检出率中女性排在前十位的依次为乳腺增生、甲状腺结节、血脂异常、骨量减少/骨质疏松、超重、痔疮、幽门螺杆菌阳性、脂肪肝、龋齿、子宫肌瘤。结论:北京市健康体检人群的健康体检数据中主要异常指标是多种慢性非传染性疾病相关危险因素的异常体征检出率较高。主要特征是代谢性指标异常,建议该类人群通过健康饮食和加强运动锻炼的生活方式及早预防相关疾病的发生发展。

摘要： 基于云南省内11处跨断层场地资料,结合跨断层数据分析方法,系统提取云南地区地震综合预测指标,并对其在漾濞6.4级地震前的映震能力进行分析。结果表明,跨断层资料在漾濞地震发生前存在显著的中期异常,且漾濞地震的发生可能与川滇菱形块体西边界的活动增强有关。跨断层中期指标对漾濞地震作出较好的预测,短期指标虽然也通过了效能评估,但预报效能稍差。在后续的跨断层资料分析中,应更加注重中期异常及中期预测指标的提取和应用,总结得到的综合指标可应用于云南地区的震情跟踪工作。

摘要： 为了建立多学科综合概率预报指标,以四川区域震例回溯结果为依托,基于贝叶斯概率推导出单测项异常出现后的发震后验概率,并结合联合概率公式给出了多测项异常出现后的综合概率。在此基础上,对四川地区当前通过R值检验的、对6级左右地震有预测意义的87项预测指标进行了贝叶斯后验概率计算,结果显示:四川地区当前预测指标出现异常后的后验概率大多数在0.1~0.2,对未来强震预测不具备强约束;仅有少量地下流体类测项具有较高的后验概率,是今后需要重点注意的测项。针对综合概率计算时异常测项增多导致幂函数形式的综合概率区分度不够的问题,建议仅采用6个月以内的中短期异常测项进行计算,或者转换成“概率角度”。最后对2013年芦山7.0级、2014年康定6.3级和2019年长宁6.0级地震前的异常测项进行了综合概率回溯,尝试性提出了四川地区6级以上地震的综合概率预报指标:中短期异常在4项以上,联合概率值大于0.45,概率角度值大于25°;而7级以上地震的综合概率预报指标为中短期异常在10项以上,联合概率值大于0.90,概率角度值大于65°。

摘要： 2013年以来华南地区先后发生2013年9月4日福建仙游M_(S)4.8、2017年7月15日广西南丹M_(S)4.0、2018年3月20日广东阳西M_(L)4.2、2019年3月5日广东雷州M_(L)4.1、2019年8月20日海南三亚M_(S)4.2、2019年10月12日广西北流M_(S)5.2、2019年11月25日广西靖西M_(S)5.2与2021年8月4日广西德保M_(S)4.8等中强地震。通过系统梳理以上中强震例震前不同时空尺度流动重力变化特征,总结提炼地震孕育与重力变化异常时空演化特征之间的关系,分析利用流动重力地震观测资料开展地震预测的“时、空、强”定量依据。结果表明:华南地区多次4、5级左右地震震前出现局部重力场变化,且地震易发生在与构造活动有关联的重力变化四象限中心地带或正、负异常区过渡的高梯度带附近;华南地区4、5级左右地震前重力变化时变距和量级分析表明:震级为4级时,重力变化异常范围约100 km,重力变化异常量级约40µGal,震级为5级时,重力变化异常范围约150 km,重力变化异常量级约50µGal;目前流动重力观测多为1~2期/年的复测周期,未能对震前重力场演化过程进行较详细跟踪,在时间上流动重力以中期地震预测为主。

摘要： 目的:利用Inbody人体成分分析仪研究乳腺癌患者异常指标.方法:回顾性分析我科2018年1月至2020年12月诊治的55例乳腺癌患者的病例资料,为观察组,并非肿瘤资料中随机抽查55例为对照组,分析Inbody人体成分分析仪下两组患者各项指标,统计分析乳腺癌患者异常指标.结果:研究显示,观察组患者异常指标主要包含体脂率、BMI、体脂肪,与对照组患者相比,差异有显著性(P<0.05).结论:乳腺癌患者存在体脂率、BMI过高问题,展示了乳腺癌和体脂肪含量之间的关联性,为更好展开护理工作、制定营养计划,预防乳腺癌发展速度,提升乳腺癌预后效果等具有重要意义,值得推广.

摘要： 通过对医学生日常生活行为包括饮食、睡眠等的调查结果 ,大学生日常生活行为的调查结果 出现出体质量指数、血压、视力、肺活量等指标异常,分析对身体异常指标的出现发展的影响.以期提高对大学生日常生活行为的认识,建立更完善合理、科学、可行的现代大学生日常生活方式.

摘要： cqvip:北京地区现代以中小地震活动为主,多次发生中等有感地震,虽然破坏性和损失较小,但社会影响较大。如:1990年北京亚运会开幕式前,昌平小汤山发生M_(L)4.5地震,北京广大地区有感,民众恐震情绪增加,社会影响较大。据统计,1996-2019年,北京及周边地区(39.3°-41.1°N,115.3°-117.6°E)先后发生1996年顺义M_(L)4.5、2002年沙城M_(L)4.4、2012年宝坻M_(L)4.5和M_(L)4.0、2014年逐鹿M_(L)4.8和2018年永清M_(L)4.7地震.

摘要： 炼钢烟气除尘水系统主要问题为结垢和ss吸附,根本原因是吹炼过程中系统将大量石灰、氧化铁、CO、CO2和其他添加剂等杂质带入烟气中,杂质经气水接触进入循环造成除尘水污染严重,导致悬浮物超标.通过控制循环水水平衡及重要的水质指标,采用高效、环保分散阻垢水处理药剂,实施科学运行管理的方式,可以很好地控制炼钢除尘水"二文三脱"结垢问题,从而保障炼钢安全、高效运行.

摘要： 依据北京市地震局1996年以来的原始会商资料,以北京及周边地区1996年以来发生的8次中等地震为例,针对震前异常的产生和发展过程进行回溯性研究,追溯相关异常指标的形成过程和预测实效.通过震例研究和预测效能评估,提取近南北向小震条带等多项适用于北京地区的异常指标,为建立北京地区中等地震预测指标体系提供参考.中等地震异常指标和预测指标的形成过程为:在日常震情跟踪中发现异常——经过初步震例研究提出异常指标——通过预测实践验证且预测评分较高的指标,就确定为预测指标.中等地震预测指标的确定至少需要一次预测实践验证.

摘要： 在不采用第三方程序条件下，完全使用自己编写的程序，完成了DEMETER卫星数据的读出、分析及快视图的生成，为进一步利用DEMETER卫星数据开展地震扰动信息提取打下了基础，也为将来我国地震电磁卫星的数据采集、传输及处理开展了一个独立的方式。参考DEMETER卫星数据的分级标准，结合863项目“基于地震电磁卫星的高能粒子探测器原理性样机研制”开展的研制工作，提出《卫星高能粒子观测数据分级标准》，数据分级标准将用于我国地震电磁卫星数据系统建设。针对卫星数据统计量小的特点，提出使用小统计量分析的LI-MA方法估计扰动信息的标准偏差估计方法。

摘要： 中强地震平静图像已被许多研究认为是强震前的一个典型异常指标.近期中国大陆西部两次8级地震前地震活动图像的研究认为,8级特大地震前不仅中强震出现大面积平静,而且中小地震也会出现大规模平静现象,形成地震空区.震级由大而小逐级形成配套出现的地震空区,可作为中国大陆西部8级特大地震的中短期预测与8级地震发生地区判定的一项有实际意义的指标.通过分析总结昆仑山口西8.1级地震以及汶川8.0级地震的背景空区、孕育空区以及逼近空区，归纳两次8级特大地震前平静现象的特征。

摘要： 目的：分析毒蛇咬伤患者治疗前后血液各项检验指标的异常检出率,探讨不同毒蛇咬伤后这些指标的变化情况.rn 方法：选择近2年住院治疗、属于何种蛇伤诊断明确的毒蛇咬伤患者作为研究对象,这些患者在治疗前后均进行多项血液检验指标检测,将这些指标的异常检出率在各种毒蛇咬伤患者中作出比较与分析.rn 结果：各种毒蛇咬伤均可引起部分患者一些检验指标发生不同程度的变化,特别是蝰蛇咬伤WBC、PT、APTT、TT、D-D、CK、CK-MB、LDH、Urea、Cr、Cys-C升高和PLT、Fbg降低的检出率明显高于其它几种蛇伤(P＜0.05),银环蛇咬伤CO2升高和K+降低的检出率明显高于竹叶青蛇、眼镜蛇和蝰蛇咬伤(P＜0.05).rn 结论：各种毒蛇咬伤由于毒蛇种类和毒量不同,引起血液检验指标发生变化和异常检出率也不同.

摘要： 目的：分析毒蛇咬伤患者治疗前后血液各项检验指标的异常检出率,探讨不同毒蛇咬伤后这些指标的变化情况.rn 方法：选择近2年住院治疗、属于何种蛇伤诊断明确的毒蛇咬伤患者作为研究对象,这些患者在治疗前后均进行多项血液检验指标检测,将这些指标的异常检出率在各种毒蛇咬伤患者中作出比较与分析.rn 结果：各种毒蛇咬伤均可引起部分患者一些检验指标发生不同程度的变化,特别是蝰蛇咬伤WBC、PT、APTT、TT、D-D、CK、CK-MB、LDH、Urea、Cr、Cys-C升高和PLT、Fbg降低的检出率明显高于其它几种蛇伤(P＜0.05),银环蛇咬伤CO2升高和K+降低的检出率明显高于竹叶青蛇、眼镜蛇和蝰蛇咬伤(P＜0.05).rn 结论：各种毒蛇咬伤由于毒蛇种类和毒量不同,引起血液检验指标发生变化和异常检出率也不同.

摘要： 目的：分析毒蛇咬伤患者治疗前后血液各项检验指标的异常检出率,探讨不同毒蛇咬伤后这些指标的变化情况.rn 方法：选择近2年住院治疗、属于何种蛇伤诊断明确的毒蛇咬伤患者作为研究对象,这些患者在治疗前后均进行多项血液检验指标检测,将这些指标的异常检出率在各种毒蛇咬伤患者中作出比较与分析.rn 结果：各种毒蛇咬伤均可引起部分患者一些检验指标发生不同程度的变化,特别是蝰蛇咬伤WBC、PT、APTT、TT、D-D、CK、CK-MB、LDH、Urea、Cr、Cys-C升高和PLT、Fbg降低的检出率明显高于其它几种蛇伤(P＜0.05),银环蛇咬伤CO2升高和K+降低的检出率明显高于竹叶青蛇、眼镜蛇和蝰蛇咬伤(P＜0.05).rn 结论：各种毒蛇咬伤由于毒蛇种类和毒量不同,引起血液检验指标发生变化和异常检出率也不同.

摘要： 目的：分析毒蛇咬伤患者治疗前后血液各项检验指标的异常检出率,探讨不同毒蛇咬伤后这些指标的变化情况.rn 方法：选择近2年住院治疗、属于何种蛇伤诊断明确的毒蛇咬伤患者作为研究对象,这些患者在治疗前后均进行多项血液检验指标检测,将这些指标的异常检出率在各种毒蛇咬伤患者中作出比较与分析.rn 结果：各种毒蛇咬伤均可引起部分患者一些检验指标发生不同程度的变化,特别是蝰蛇咬伤WBC、PT、APTT、TT、D-D、CK、CK-MB、LDH、Urea、Cr、Cys-C升高和PLT、Fbg降低的检出率明显高于其它几种蛇伤(P＜0.05),银环蛇咬伤CO2升高和K+降低的检出率明显高于竹叶青蛇、眼镜蛇和蝰蛇咬伤(P＜0.05).rn 结论：各种毒蛇咬伤由于毒蛇种类和毒量不同,引起血液检验指标发生变化和异常检出率也不同.

摘要： 本发明涉及异常指标检测方法、装置、计算机设备和存储介质。本发明提出了一种异常指标检测方法。该方法包括：获取原始时间序列，原始时间序列包括目标数据点和目标数据点之前的历史数据点，目标数据点包括原始时间序列中在待测时间点上报的指标值，历史数据点包括原始时间序列中按照上报时间顺序排列的在待测时间点之前的时间点上报的指标值序列；将原始时间序列输入到异常检测模型中，异常检测模型对原始时间序列进行处理得到针对目标数据点的异常检测结果，根据目标数据点的异常检测结果确定待测时间点上报的指标是否异常，其中异常检测模型通过深度学习进行训练得到。本发明所提出的技术方案具有召回率高、准确率高、应用场景广的优点。

摘要： 本发明实施例公开了一种设备异常指标确定方法、装置、设备及存储介质。包括：将设备的指标向量输入预先训练的多维指标模型获得重建概率集合，其中，重建概率集合中包括与每一个指标所对应的重建概率；根据重建概率集合获得设备的健康度分值；根据健康度分值确定设备运行异常时，根据重建概率集合确定异常指标。根据设备的指标向量能够直接获取健康度分值，根据健康度分值确定设备故障的情况下，可以快速定位造成设备出现故障的异常指标，从而节省了设备故障排查所消耗的时间和人力成本，并且提升了设备故障排查的效率。

摘要： 本发明公开了一种电网调度后评估异常指标溯因推理方法、系统、装置及存储介质，其方法包括：获取电网运行过程中的时序数据，根据时序数据提取异常指标以及各个关联因素；计算异常指标与各个关联因素的关联度，获取强相关因素；计算异常指标与各个关联因素的因果关系，获取强因果因素；基于强相关因素、强因果因素以及异常指标构建贝叶斯网络；对贝叶斯网络进行参数学习，并基于参数学习后的贝叶斯网络进行异常指标的溯因推理。本发明能够解决异常指标主导因素分析的关键技术问题。

摘要： 本发明公开了基于层次分析法的电网运行异常指标朔因关联度确定方法，将待校验的目标层与准则层，或准则层与指标层输入构建的判断矩阵；计算判断矩阵的权重系数；根据权重系数进行一致性检验，若一致性检验小于设定的阈值，则判定该判断矩阵通过一致性检验，否则一致性检验不通过且结束运行；对目标层、准则层和指标层进行优先级排列，筛选获得电网运行异常指标朔因关联度最大的层次。本发明帮助调度人员快速定位当前对电网影响最大的异常因素，便于优先处理关键问题，提升响应速度和故障排除的效率。

摘要： 本说明书一个或多个实施例提供一种操作系统的异常指标提取方法、装置、设备、分布式系统及存储介质。所述方法应用于多操作系统场景；所述方法包括：根据所述操作系统的至少一项资源的获取时长，确定所述操作系统的运行状态；若所述运行状态为非健康状态，采集所述操作系统的至少一项待检查指标，以及获取所述运行状态为健康状态的其他操作系统中的至少一项参考指标；根据所述参考指标对所述待检查指标进行离群分析，提取处于非健康状态的所述操作系统的异常指标。本实施例实现对主动识别操作系统的运行状态，并对处于非健康状态的操作系统进行主动排查，以提取异常指标。

摘要： 本公开提供一种小区异常指标检测方法和装置。小区异常指标检测方法包括：对每个小区在预定时间范围内的每个原始KPI指标时序数据进行预处理，以生成对应的待处理KPI指标时序数据；对全部待处理KPI指标时序数据进行时序聚类，以得到多个聚类结果；根据第i个小区中的第j个待处理KPI指标时序数据Dij所对应的聚类结果编号k，将时序数据Dij和对应的条件特征输入对应的第k个CVAE模型，以得到对应的重构特征Xij；根据重构特征Xij以及重构特征Xij的均值和标准差计算重构概率；将重构概率小于预设阈值的时间点作为异常时间点，并将时序数据Dij中与异常时间点相对应的数据作为异常特征；根据每个小区的异常时间点和异常特征确定每个小区的异常根因。

摘要： 本发明公开一种基于海量监测数据的异常指标智能检测系统及检测方法，包括数据采集模块、问题处理模块和模型建立模块，所述数据采集模块与Kafka模块相连接，所述Kafka模块与数据处理模块相连接，所述数据处理模块与数据分析模块相连接，所述数据分析模块与数据库模块相连接，所述问题处理模块与数据分析模块相连接。该基于海量监测数据的异常指标智能检测系统，数据采集模块对所需数据进行采集，Kafka模块处理在网站中的所有动作流数据，数据处理模块对具有特征的数据进行整理，数据分析模块将采集的数据与数据库模块内部的数据进行比对分析，问题处理模块对异常数据反馈的问题进行解决，从而能够更加快速的对异常的问题进行解决。

摘要： 本发明实施例提供了一种异常指标信息的定位方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取目标设备的状态指标信息，状态指标信息为关于时间的指标信息序列，目标指标信息包括异常指标信息；按照预设计算规则，计算目标指标信息与各个待定位指标信息在各个时间点所对应的相关性系数，相关性系数用于指示状态指标信息之间的关联程度；基于相关性系数所对应的时间点，定位异常指标信息对应的关联异常指标信息。电子设备可以计算目标指标信息与各个待定位指标信息所对应的相关性系数，基于相关性系数所对应的时间点，定位异常指标信息对应的关联异常指标信息，无需运维人员进行人工排查，关联异常指标信息的定位效率得到提高。

摘要： 本发明公开了一种异常指标的捕捉方法，该方法包括：获取心电图数据中多个预设时间段内的数据，以得到多个分析单元。接着对目标分析单元进行分解，在分解后的目标分析单元内确定P波所在的P波搜索域。再对第一预设数量个P波搜索域进行进一步分解，确定P波的标志点，这样就能根据标志点对P波进行准确的定位及识别。然后根据标志点计算目标分析单元的P波指标，根据P波指标来确定目标分析单元是否存在异常，从而实现对异常指标的捕捉。并将存在异常的分析单元用异常标识进行标记，这样能方便临床医生快速地进行查看并及时作出应诊断和病情评估，从而有效开展后续治疗。此外，还提出了异常指标捕捉装置、设备和存储介质。

摘要： 本实用新型公开了一种异常指标检验复算的医疗生化指标检测仪器，包括一个样品分配器、测试盘及若干的分光光度计和若干的试剂罐，控制器根据存储的项目数据打开对应的计量微泵A和计量微泵B输入样品和试剂进行反应后取样分析。若发现超出正常范围的测试项目，自动重复对应的实验，并且所有的分光光度计的复测取样管进行取样，然后单独分析，最后对分析的数值进行处理。因此本实用新型可以同时检验多项生化指标，并且对异常的指标进行自动的实验和复测，降低实验的误差和偶然性，提高测试的精准度。本实用新型可以同时检验多项生化指标，并且对异常的指标进行自动的实验和复测，降低实验的误差和偶然性，提高测试的精准度。