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基于Bert-BiLSTM-CRF模型的中文命名实体识别 被引量:4
1
作者 龙星全 李佳 《吉林大学学报(信息科学版)》 2025年第2期384-393,共10页
针对现有的中文命名实体识别算法没有充分考虑实体识别任务的数据特征,存在中文样本数据的类别不平衡、训练数据中的噪声太大和每次模型生成数据的分布差异较大的问题,提出了一种以BERT-BiLSTM-CRF(Bidirectional Encoder Representatio... 针对现有的中文命名实体识别算法没有充分考虑实体识别任务的数据特征,存在中文样本数据的类别不平衡、训练数据中的噪声太大和每次模型生成数据的分布差异较大的问题,提出了一种以BERT-BiLSTM-CRF(Bidirectional Encoder Representations from Transformers-Bidirectional Long Short-Term Memory-Conditional Random Field)为基线改进的中文命名实体识别模型。首先在BERT-BiLSTM-CRF模型上结合P-Tuning v2技术,精确提取数据特征,然后使用3个损失函数包括聚焦损失(Focal Loss)、标签平滑(Label Smoothing)和KL Loss(Kullback-Leibler divergence loss)作为正则项参与损失计算。实验结果表明,改进的模型在Weibo、Resume和MSRA(Microsoft Research Asia)数据集上的F 1得分分别为71.13%、96.31%、95.90%,验证了所提算法具有更好的性能,并且在不同的下游任务中,所提算法易于与其他的神经网络结合与扩展。 展开更多
关键词 中文命名实体识别 BERT-BiLSTM-crf模型 P-Tuning v2技术 损失函数
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基于BERT-Tiny Transformer-CRF的自动化装配命名实体识别方法
2
作者 钱冠翔 于丽娅 +2 位作者 李传江 李少波 徐兆 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第10期3594-3606,共13页
随着工业5.0对知识驱动的智能制造提出新要求,机械装配领域面临多模态数据稀疏、实体语义边界模糊、数据分布呈现长尾效应的挑战。为此,提出一种融合多项式损失函数的BERT-Tiny Transformer-CRF模型,旨在提升低资源场景下的领域知识抽... 随着工业5.0对知识驱动的智能制造提出新要求,机械装配领域面临多模态数据稀疏、实体语义边界模糊、数据分布呈现长尾效应的挑战。为此,提出一种融合多项式损失函数的BERT-Tiny Transformer-CRF模型,旨在提升低资源场景下的领域知识抽取效率。首先,通过知识蒸馏与语义增强技术注入领域先验知识,其次设计维度自适应特征压缩模块实现跨模态特征融合,最后构建动态边缘感知解码机制实现实体边界的精准定位。利用自主构建的自动化装配数据集,将所提方法与不同实体识别模型进行对比,实验结果表明,所提模型具有良好的泛化识别能力,以86.62%的准确率、85.27%的精确率、85.67%的召回率和85.46%的F1值优于其他模型,为工业5.0下机械自动化装配领域知识图谱的构建提供了一种有效的技术方法。 展开更多
关键词 BERT-Tiny Transformer-crf模型 数据增强 PolyLoss 自动化装配
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基于BiLSTM-CRF和Neo4j的脾胃病知识图谱构建
3
作者 谭平 刘惠娜 韦昌法 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第22期9436-9444,共9页
为了推动中医药文本数据的分析和挖掘,实现知识的智能化提取和处理。通过采用BIO(begin,inside,outside)序列标记法、BiLSTM-CRF模型和人工定义规则的方法完成知识抽取任务。利用Python3.6中Py2neo库与Neo4j数据库等技术,构建了基于Neo4... 为了推动中医药文本数据的分析和挖掘,实现知识的智能化提取和处理。通过采用BIO(begin,inside,outside)序列标记法、BiLSTM-CRF模型和人工定义规则的方法完成知识抽取任务。利用Python3.6中Py2neo库与Neo4j数据库等技术,构建了基于Neo4j的脾胃病知识图谱,并使用Flask框架开发了中医药脾胃病命名实体识别系统。结果表明:模型(BiLSTM-CRF)在测试集上取得了高性能和良好的泛化能力,其准确率、精确率、查全率和F_(1)分数分别为96.19%、86.64%、88.82%和87.71%。构建出的知识图谱包含了方剂或中成药、中药、临床表现等8种节点标签以及10种关系类型,可支持中医药治疗脾胃病西医诊断、中医证候、中医治则等节点及各节点之间关系的查询与发现。可见BiLSTM-CRF模型在中医药脾胃病命名实体识别方面展现出了良好的通用性,它在处理复杂文本结构和领域术语上表现出了出色的能力,为中医药脾胃病知识提取和知识图谱构建研究提供了有力支持。 展开更多
关键词 中医药 脾胃病 BIO序列标记法 人工定义规则 BiLSTM-crf模型 知识图谱
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结合GAN与BiLSTM-Attention-CRF的领域命名实体识别 被引量:35
4
作者 张晗 郭渊博 李涛 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2019年第9期1851-1858,共8页
领域内命名实体识别通常面临领域内标注数据缺乏以及由于实体名称多样性导致的同一文档中实体标注不一致等问题.针对以上问题,利用生成式对抗网络(generative adversarial network, GAN)可以生成数据的特点,将生成式对抗网络与BiLSTM-At... 领域内命名实体识别通常面临领域内标注数据缺乏以及由于实体名称多样性导致的同一文档中实体标注不一致等问题.针对以上问题,利用生成式对抗网络(generative adversarial network, GAN)可以生成数据的特点,将生成式对抗网络与BiLSTM-Attention-CRF模型相结合.首先以BiLSTM-Attention作为生成式对抗网络的生成器模型,以CNN作为判别器模型,从众包标注数据集中整合出与专家标注数据分布一致的正样本标注数据来解决领域内标注数据缺乏的问题;然后通过在BiLSTM-Attention-CRF模型中引入文档层面的全局向量,计算每个单词与该全局向量的关系得出其新的特征表示以解决由于实体名称多样化造成的同一文档中实体标注不一致问题;最后,在基于信息安全领域众包标注数据集上的实验结果表明,该模型在各项指标上显著优于同类其他模型方法. 展开更多
关键词 领域命名实体识别 生成式对抗网络 众包标注数据 实体标注一致 BiLSTM-Attention-crf模型
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基于CRF算法的汉语比较句识别和关系抽取 被引量:22
5
作者 黄高辉 姚天昉 刘全升 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第6期2061-2064,共4页
比较句是表明事物之间关系的常见表达方式,对于文本挖掘,特别是情感分析,具有重要的价值。目前汉语比较句的研究还是一个新颖的课题,包括汉语比较句的识别和比较关系的抽取。对于汉语比较句的识别,在前人研究的基础上,以SVM为分类器,以... 比较句是表明事物之间关系的常见表达方式,对于文本挖掘,特别是情感分析,具有重要的价值。目前汉语比较句的研究还是一个新颖的课题,包括汉语比较句的识别和比较关系的抽取。对于汉语比较句的识别,在前人研究的基础上,以SVM为分类器,以特征词和CSR序列规则为特征,同时利用CRF算法抽取实体对象,并增加以实体对象的信息作为特征,显著提高了比较句识别的准确率、召回率和F-度量,最高分别达到96.55%、88.63%和92.43%。对于汉语比较关系的抽取,在CRF算法抽取实体对象的基础上,通过定义一些规则,抽取比较主体和比较基准,也取得了较好的效果,其中比较主体的抽取效果要好于比较基准。 展开更多
关键词 比较句 比较关系 crf模型 比较主体 比较基准
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基于BiLSTM-CRF的政府微博舆论观点抽取与焦点呈现 被引量:14
6
作者 胡吉明 郑翔 +1 位作者 程齐凯 张岩 《情报理论与实践》 CSSCI 北大核心 2021年第1期174-179,137,共7页
[目的/意义]准确把握公众微博评论中所反映的公众观点并总结舆论焦点,有助于及时获取和引导社会舆情态势,对政府公信力、快速响应能力及执行力提升具有支撑作用。[方法/过程]文章针对当前政府微博评论社会功能发挥的现实要求和其文本特... [目的/意义]准确把握公众微博评论中所反映的公众观点并总结舆论焦点,有助于及时获取和引导社会舆情态势,对政府公信力、快速响应能力及执行力提升具有支撑作用。[方法/过程]文章针对当前政府微博评论社会功能发挥的现实要求和其文本特征挖掘的技术需求,从基于深度学习的文本智能语义理解和挖掘出发,提出了适用的细粒度四元组标注策略,构建了政府微博评论观点抽取与焦点呈现的深度学习模型POF-BiLSTM-CRF,即通过细粒度标注策略确定、Word2vec训练词向量、BiLSTM评论特征学习进行标签及其概率输出、CRF学习上下文实现微博评论标注优化,以及观点聚类和主题词提取后最终呈现舆论焦点。[结果/结论]针对"中国警方在线"微博评论的实验表明,文章所提研究框架和模型能够有效进行舆论观点的智能化提取,为快速把握公众观点及为政府决策提供了参考。 展开更多
关键词 政府微博评论 舆论观点抽取 深度学习模型 BiLSTM-crf模型 POF-BiLSTM-crf模型
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基于CRFs和跨事件的事件识别研究 被引量:12
7
作者 侯立斌 李培峰 朱巧明 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第24期191-195,共5页
事件检测与类型识别是事件抽取的基础,具体实施分为触发词检测和事件类型识别2个阶段。分别对2个阶段进行研究,在前一阶段,针对词形特征过拟和问题,提出利用LDA模型对词语聚类的方法,考虑到中文自动分词与标注的触发词边界的不一致性,... 事件检测与类型识别是事件抽取的基础,具体实施分为触发词检测和事件类型识别2个阶段。分别对2个阶段进行研究,在前一阶段,针对词形特征过拟和问题,提出利用LDA模型对词语聚类的方法,考虑到中文自动分词与标注的触发词边界的不一致性,提出基于CRFs模型的触发词识别方法。在后一阶段,为提高事件类型识别的效果,将跨事件理论应用于中文事件类型识别。实验结果表明,该方法能提高系统性能,F值分别提高到66.3和62.0。 展开更多
关键词 事件抽取 触发词检测 事件类型识别 跨事件 crfs模型 LDA模型
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利用多尺度SVM-CRF模型的极化SAR图像建筑物提取 被引量:5
8
作者 姜萍 刘修国 +1 位作者 陈启浩 邵芳芳 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2017年第3期475-482,共8页
极化SAR图像中建筑物相关特征的不充分利用将影响建筑物提取的有效性或引发错误。为解决该问题,提出了一种利用多尺度SVM-CRF模型的极化SAR图像建筑物提取方法。在图像最优分割的基础上,将基于像素的SVM-CRF模型扩展到面向对象的多尺度S... 极化SAR图像中建筑物相关特征的不充分利用将影响建筑物提取的有效性或引发错误。为解决该问题,提出了一种利用多尺度SVM-CRF模型的极化SAR图像建筑物提取方法。在图像最优分割的基础上,将基于像素的SVM-CRF模型扩展到面向对象的多尺度SVM-CRF模型,使之能同时有效地描述建筑物突出的"面状"特征及其层次、空间上下文相关性。同时,考虑对建筑物描述特征利用不充分所引起的类别模糊问题,使用随机森林算法实现多特征的选择,形成更有效的特征组合以优化SVM-CRF模型中的特征向量。采用Oberpfaffenhofen地区E-SAR数据进行了实验,定性和定量的结果验证了该方法的有效性和准确性。 展开更多
关键词 极化合成孔径雷达 建筑物提取 面向对象 多尺度 SVM-crf模型
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基于CRFs和领域本体的中文微博评价对象抽取研究 被引量:12
9
作者 丁晟春 吴婧婵媛 李霄 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2016年第4期159-166,共8页
微博情感分析是对微博内容进行细粒度的挖掘,有着重要的研究价值。微博评价对象的抽取是微博情感分析研究的关键问题之一。为了提高中文微博评价对象抽取的准确率,该文在中文微博特征分析和微博评论本体构建研究的基础上,尝试从词、词... 微博情感分析是对微博内容进行细粒度的挖掘,有着重要的研究价值。微博评价对象的抽取是微博情感分析研究的关键问题之一。为了提高中文微博评价对象抽取的准确率,该文在中文微博特征分析和微博评论本体构建研究的基础上,尝试从词、词性、情感词以及本体四个方面进行特征选择,采用CRFs模型对评价对象进行抽取。该文将提出的方法运用到COAE2014测评的Task5评价对象抽取任务中,宏平均准确率达到61.20%,在所有测评队伍中居第一。实验结果表明,将本体特征引入到CRFs模型中,能够有效地提高评价对象抽取的准确率。 展开更多
关键词 crfs模型 本体 特征选择 评价对象抽取 信息抽取
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双层CRF与规则相结合的中文地名识别方法研究 被引量:9
10
作者 孙虹 陈俊杰 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第11期175-177,182,共4页
采用一种基于双层CRF模型与规则相结合的方法提高中文地名的识别性能。第一层CRF模型使用单字特征识别地名,将其结果添加至词典。第二层CRF模型利用词性、左指界词、右指界词和处理后的词典特征对地名进行识别。最后利用规则对识别结果... 采用一种基于双层CRF模型与规则相结合的方法提高中文地名的识别性能。第一层CRF模型使用单字特征识别地名,将其结果添加至词典。第二层CRF模型利用词性、左指界词、右指界词和处理后的词典特征对地名进行识别。最后利用规则对识别结果进行过滤修剪和补召。通过双层CRF模型获取文本的远距离特征,解决了同一词汇因位置不同而标记不一致的问题,结合依据地名语言学特点制定的规则提高召回率。实验表明,双层CRF与规则相结合的方法对中文地名的识别取得了较好的效果。对Bakeoff2007的MSRA语料进行开放测试,得到的准确率、召回率、F值分别为95.32%、90.34%、94.12%。 展开更多
关键词 自然语言处理 中文地名识别 双层crf模型 规则
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大鼠侧脑室慢性注射CRF致抑郁样变化研究 被引量:3
11
作者 高良才 邹丽娟 +1 位作者 章志宏 袁崇刚 《分子细胞生物学报》 CSCD 北大核心 2009年第2期95-100,共6页
为了探讨CRF在抑郁症发生发展过程中的作用,对正常大鼠侧脑室慢性注射CRF21天并与慢性非预见性应激刺激21天建立的抑郁症模型大鼠进行比较。运用旷场行为实验(open-field)观察大鼠主动性活动能力,用Morris water Maze法,以训练期的逃避... 为了探讨CRF在抑郁症发生发展过程中的作用,对正常大鼠侧脑室慢性注射CRF21天并与慢性非预见性应激刺激21天建立的抑郁症模型大鼠进行比较。运用旷场行为实验(open-field)观察大鼠主动性活动能力,用Morris water Maze法,以训练期的逃避潜伏期为指标检测大鼠空间学习记忆能力。采用HPLC-UV法测定血清皮质醇含量,RT-PCR法检测CRF及其受体mRNA的表达。结果显示:慢性应激21天建立的模型大鼠主动性活动和学习记忆能力均明显下降,血清皮质醇含量显著升高,CRF及其受体R1 mRNA的表达增加。大鼠侧脑室慢性注射CRF21天后,其体重增量、主动性活动和学习记忆能力与慢性应激模型大鼠一样均明显降低。这些工作证明了CRF在抑郁症的发生发展过程中发挥了至关重要的作用,慢性应激导致机体CRF分泌持续增加可能是抑郁症发病的主要原因。 展开更多
关键词 crf 抑郁症模型 学习记忆 皮质醇 基因表达 大鼠
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基于CRF模型的短文本信息流话题提取 被引量:2
12
作者 王宗尧 刘金岭 +1 位作者 崔俊峰 王敏 《淮阴工学院学报》 CAS 2016年第5期6-9,共4页
为更有效地在中文短文本信息流中进行话题提取,给出了一种基于CRF模型的话题提取方法。根据短文本信息流的特点,定义了短文本信息流中关键词语相似度。充分利用上下文信息对特征信息进行全局归一化的处理,进一步得到全局的最优值。在真... 为更有效地在中文短文本信息流中进行话题提取,给出了一种基于CRF模型的话题提取方法。根据短文本信息流的特点,定义了短文本信息流中关键词语相似度。充分利用上下文信息对特征信息进行全局归一化的处理,进一步得到全局的最优值。在真实的短信文本信息集上将此方法与决策树方法进行比较,取得了较明显的优势。 展开更多
关键词 短文本 信息流 话题提取 crf模型
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基于CRF模型和标签代价的群组多目标跟踪算法 被引量:1
13
作者 高洪波 王洪玉 +1 位作者 刘晓凯 王洁 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期345-354,共10页
目标身份切换现象在目前的视频多目标跟踪算法中普遍存在,特别是在遮挡严重的场景中.针对这一问题,提出一种结合了CRF(condition random field)模型和标签代价函数的多目标跟踪算法.该算法将多目标跟踪问题转化为求解统一能量函数的最... 目标身份切换现象在目前的视频多目标跟踪算法中普遍存在,特别是在遮挡严重的场景中.针对这一问题,提出一种结合了CRF(condition random field)模型和标签代价函数的多目标跟踪算法.该算法将多目标跟踪问题转化为求解统一能量函数的最小解问题;同时,将目标的群组状态融合到跟踪器中,减少了目标发生身份切换的概率,提高了算法的鲁棒性.在多个公共数据集中对该算法进行仿真,实验结果显示,在多个性能指标特别是目标发生身份切换次数指标中,该算法优于目前主流的跟踪算法. 展开更多
关键词 计算机视觉 多目标跟踪 crf模型 标签代价 群组状态
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LDA-CRF:一种基于概率图模型的目标检测方法 被引量:4
14
作者 郭乔进 李宁 +1 位作者 杨育彬 武港山 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2012年第11期2296-2304,共9页
目标检测和识别是计算机视觉和机器学习的研究热点.近年来,主题模型(如LDA等)在无监督的图像识别和定位等应用中获得了巨大的成功.然而,LDA忽略了图像区域之间的空间关系,并且不能处理连续值的视觉特征或特征向量.而条件随机场(CRF)能... 目标检测和识别是计算机视觉和机器学习的研究热点.近年来,主题模型(如LDA等)在无监督的图像识别和定位等应用中获得了巨大的成功.然而,LDA忽略了图像区域之间的空间关系,并且不能处理连续值的视觉特征或特征向量.而条件随机场(CRF)能够利用图像区域之间的局部相关性来提高分类准确性.基于LDA和CRF提出了一种LDA-CRF模型.通过利用LDA生成的主题信息来辅助CRF的分类,同时结合图像区域之间结构化的类别信息来改进LDA的主题生成机制.实验结果表明,LDA-CRF模型的检测效果要优于CRF. 展开更多
关键词 LDA crf 目标检测 变分推论 概率图模型
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基于CRF的百科全书文本段落划分 被引量:3
15
作者 许勇 宋柔 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第10期16-18,共3页
CRF模型是标注、切分序列数据的较新的概率模型,在信息抽取等文本处理领域广受关注。该文介绍了CRF方法,并将其应用到百科全书文本段落的划分上,利用CRF的特征表述机制加入了文本单元序列中的长距离约束,取得了比传统的隐马尔科夫方法... CRF模型是标注、切分序列数据的较新的概率模型,在信息抽取等文本处理领域广受关注。该文介绍了CRF方法,并将其应用到百科全书文本段落的划分上,利用CRF的特征表述机制加入了文本单元序列中的长距离约束,取得了比传统的隐马尔科夫方法更好的结果。 展开更多
关键词 文本段落划分 条件随机域模型 隐马尔科夫模型
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整合BiLSTM-CRF网络和词典资源的中文电子病历实体识别 被引量:35
16
作者 李纲 潘荣清 +1 位作者 毛进 操玉杰 《现代情报》 CSSCI 2020年第4期3-12,58,共11页
[目的/意义]通过整合BiLSTM-CRF神经网络和具有先验领域知识的词典资源,提高中文电子病历领域中的实体识别效果。[方法/过程]采用BiLSTM-CRF神经网络模型,以CCKS-2017测评任务提供的脱敏中文电子病历数据为实验数据集,结合Word2Vec和外... [目的/意义]通过整合BiLSTM-CRF神经网络和具有先验领域知识的词典资源,提高中文电子病历领域中的实体识别效果。[方法/过程]采用BiLSTM-CRF神经网络模型,以CCKS-2017测评任务提供的脱敏中文电子病历数据为实验数据集,结合Word2Vec和外部词典构造神经网络的词嵌入输入改进实体识别模型。[结果/结论]与传统的CRF和单纯的BiLSTM-CRF模型相比,引入先验知识的词典资源可以取得更好的实体识别效果,F1值达到最高的90.41%。深度学习模型BiLSTM-CRF能够显著提升传统CRF方法的实体识别效果,同时先验的词典知识能进一步增强神经网络的性能。 展开更多
关键词 实体识别 长短期记忆网络 条件随机场 电子病历 词典资源 深度学习 BiLSTM-crf神经网络模型
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基于CRF模型的蒙古文分词及词性标注的研究 被引量:3
17
作者 那日松 淑琴 齐力格尔 《内蒙古大学学报(哲学社会科学版)》 2016年第2期23-28,共6页
为了探讨蒙古文自动词切分及词性标注的问题,可以首先对20万词级蒙古文语料的词切分和词性标注情况进行统计和分析,并对其切分和标注错误进行二次修正,然后再采用条件随机场模型(CRF),进行自动"分词"、"词性标注"... 为了探讨蒙古文自动词切分及词性标注的问题,可以首先对20万词级蒙古文语料的词切分和词性标注情况进行统计和分析,并对其切分和标注错误进行二次修正,然后再采用条件随机场模型(CRF),进行自动"分词"、"词性标注"、分词及词性标注"统一实现"的研究。开放测试的结果表明,蒙古文自动分词准确率在98%以上,蒙古文分词和词性标注"统一实现"实验结果的准确率比分词和词性标注"两步走"实验结果的准确率高出3.55%,"统一实现"实验在考虑"上下文"和特征"连写的附加成分"后所得准确率可以达到93.38%,这在一定程度上解决了蒙古文分词及词性标注问题。 展开更多
关键词 蒙古文分词 蒙古文词性标注 条件随机场
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基于CRF和错误驱动的中心词识别 被引量:3
18
作者 田卫东 李亚娟 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第8期2345-2348,共4页
针对中文问题分类的中心词识别不准确的问题,提出了一种基于条件随机场(CRF)和错误驱动学习相结合的识别方法。该方法采用CRF模型对问题的中心词进行初始标注,依据词的上下文信息用错误驱动的学习方法对其标注结果进行纠正。在训练有序... 针对中文问题分类的中心词识别不准确的问题,提出了一种基于条件随机场(CRF)和错误驱动学习相结合的识别方法。该方法采用CRF模型对问题的中心词进行初始标注,依据词的上下文信息用错误驱动的学习方法对其标注结果进行纠正。在训练有序规则的过程中,为了减少训练时间,结合中心词的特点对错误驱动算法进行了改进。实验结果表明,该方法在一定程度上提高了中心词的标注精度,达到88%。 展开更多
关键词 问题分类 中心词 条件随机场(crf) 错误驱动学习(TBL) 上下文信息 有序规则
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地耳草总黄酮对5/6肾切除大鼠CRF模型肾纤维化相关因子影响研究 被引量:1
19
作者 刘伟伟 高永翔 +2 位作者 赵静 唐宋琪 李雪萍 《中药与临床》 2014年第3期28-29,34,共3页
目的:研究地耳草总黄酮(MSN)对大鼠CRF模型肾纤维化中结缔组织生长因子CTGF、白细胞介素IL-6和纤维粘连蛋白FN表达的影响,探讨其抗纤维化作用机理。方法:采用ELISA法检测5/6肾切除大鼠CRF模型血清中CTGF和IL-6的含量,采用免疫组化法检... 目的:研究地耳草总黄酮(MSN)对大鼠CRF模型肾纤维化中结缔组织生长因子CTGF、白细胞介素IL-6和纤维粘连蛋白FN表达的影响,探讨其抗纤维化作用机理。方法:采用ELISA法检测5/6肾切除大鼠CRF模型血清中CTGF和IL-6的含量,采用免疫组化法检测FN的含量。结果:MSN低、中、高各剂量组CTGF、IL-6和FN含量远低于模型组,具有明显统计学差异。结论:MSN能有效降低5/6肾切除大鼠CRF模型纤维化因子CTGF、IL-6及FN含量,干预CRF模型残余肾组织纤维化,延缓慢性肾衰。 展开更多
关键词 MSN crf模型 肾纤维化 影响因子
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肾衰系列方对CRF作用的动物实验研究 被引量:1
20
作者 王莉珍 王新华 叶景华 《上海中医药杂志》 北大核心 1999年第8期4-7,共4页
为探讨肾衰系列方———肾衰方、留猫方、蛭芪方治疗慢性肾功能衰竭(CRF)的作用机理,采用5/6改良后腹膜外肾脏大部切除术制成CRF大白鼠模型,用灌胃法分别给予上述三方,观察对体重,24小时尿量、尿蛋白定量,血肌酐、尿... 为探讨肾衰系列方———肾衰方、留猫方、蛭芪方治疗慢性肾功能衰竭(CRF)的作用机理,采用5/6改良后腹膜外肾脏大部切除术制成CRF大白鼠模型,用灌胃法分别给予上述三方,观察对体重,24小时尿量、尿蛋白定量,血肌酐、尿素氮,血、尿渗透压,血浆总蛋白、白蛋白,血钙、磷以及肾组织病理的影响。结果显示:三方均能降低血肌酐、尿素氮,增加尿量,提高尿渗透压及尿血渗比,升高血浆总蛋白,纠正血钙、磷失调,减轻肾组织病理损害。提示肾衰系列方有减轻和延缓CRF病变进展,促使部分肾功能恢复的作用。 展开更多
关键词 肾功能衰竭 肾衰方 留猫方 中医药疗法
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