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数据挖掘方法在中医证候学中的应用
[目的]探讨中医证候诊断的统计学分析方法.[方法]采用决策树、贝叶斯网络、神经网络、多元统计、聚类、关联规则等多种数据挖掘(data mining,DM)的统计方法,从众多的中医病症数据中,寻找规律性,提取出事先未知而潜在有用的信息,归纳中医证候的辨证分型.[结果]可作为实现中医证候规范化的一种工具.[结论]符合中医病症数据特点的统计方法,在证候研究中越来越受到重视;联合应用DM的数种方法进行中医证候的探索可起到事半功倍的效果.
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ARIMA时间序列和BP神经网络在传染病预测中的比较
目的 比较自回归滑动平均时间序列模型和神经网络对传染病的预测效率.方法 根据1985-2004年伤寒、副伤寒按季度发病率数据资料,利用dps7.55软件中的ARIMA时间序列、神经网络建立预测模型,用2005-2007年的伤寒、副伤寒季度发病率对二种预测模型进行检验,从而比较二种模型的优劣.结果 用ARIMA时间序列分析得到拟合度为50.15%,验证模型的残差平方和为5154.38;用神经网络分析得到拟合度为73.12%,验证模型的残差平方和为3559.24.结论 神经网络模型更为适用于预测宁波市镇海区伤寒、副伤寒发病趋势.
关键词： 伤寒 副伤寒 自回归滑动平均时间序列模型 神经网络 预测 -
抑郁症患者的视觉注意反应与大脑神经网络传输特征相关性研究
目的：探讨抑郁症患者的注意功能障碍及其相应的大脑神经网络信息传输特征变化规律。方法对34例抑郁症患者和51例健康志愿者行定量脑电信息传输特征分析，并通过视觉注意反应时测验和视觉注意保持测验评估视觉注意反应能力。结果抑郁症患者视觉注意反应时间长于对照组，视觉保持测验失误总数、误判数均高于对照组（t分别=4.71、4.56、3.96，P均＜0.05）。伴焦虑的抑郁症患者视觉注意反应时测验的反应时间短于不伴焦虑的患者（t=3.20，P＜0.05）。抑郁症组的大脑信息平均传输强度指数、平均强度调整周期、平均传输响应指数、平均响应调整周期均低于对照组（t分别=5.77、4.24、6.39、4.89，P均＜0.05），且中重度抑郁症患者的上述脑电信息传输特征参数均低于轻度组（t分别=2.41、2.78、2.91、3.25，P均＜0.05）。此外，正确数与年龄呈负相关，与受教育年限呈正相关（r分别=-0.41、0.36，P均＜0.05）；正确数、大脑信息平均强度调整周期、平均响应调整周期与抑郁、焦虑程度呈负相关（r分别=-0.43、-0.36、-0.40；-0.46、-0.44、-0.48，P均＜0.05），平均传输强度指数还与抑郁程度呈负相关（r=-0.36，P＜0.05）。结论抑郁症患者存在注意功能缺陷，大脑神经网络信息传输特性明显降低。抑郁症患者注意功能的损害受年龄、教育年限以及临床症状的严重程度等因素不同程度的影响。
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基于SMIL技术的医学流媒体课件制作与实现
很多医学问题已用计算机技术来解决,如何使医学生理解这些应用技术,这是一个迫在眉睫的问题.通过具体实例,利用已知的神经网络算法对癌症病人基因进行分类为素材,阐述了利用SMIL同步多媒体集成语言,制作同步医学多媒体课件.
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基于BP神经网络的河南省甲乙类法定报告传染病预测研究
目的 建立用于河南省法定报告传染病(甲乙类)预测的神经网络模型,为制定传染病预防和控制措施提供理论依据.方法 首先确定预测模型的基本结构,以归一化后的2003-2009年河南省甲乙类法定报告传染病发病率数据为训练样本,以2010年的数据为检验样本,采用改进的BP神经网络算法训练预测模型.利用该模型对2011-2013年河南省甲乙类法定报告传染病发病率数据进行预测.结果 所建立的模型在仿真预测样本点的平均相对误差为0.076％,在检验样本处的预测误差为0.434％.并获得了2011-2013年河南省甲乙类法定报告传染病发病率预测数据.结论 所建立的BP神经网络模型具有良好的预测精度,适合用来进行河南省甲乙类法定报告传染病发病率的预测.
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神经网络在动态心电图中应用
一、前言心电图分析是根据规定的正常值标准进行时限和波辐的测量,再按图形的形态特征进行诊断的.由于实际心电信号波形变异性大,再加上心电图固有的复杂性,特别是动态心电图干扰和伪差的存在,使得计算机分析误判率较高.为了解决这一问题,"新世纪"动态心电分析系统引入了"神经网络(NeuralNetwork)"分析技术.
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经皮冷冻脊神经后支治疗腰痛
腰痛是常见病、多发病。病因及诊断众说不一，仍无完论，目前国内外主要采用非手术治疗，如卧床休息、口服、肌注镇痛剂，肌松剂，封闭及各种理疗等方法，效果均不够理想。于1996年8月～1999年10月，我们为323例患者进行了脊神经后支的冷冻治疗，效果满意，报告如下：1 临床资料1.1 脊神经后支的应用解剖 脊神经后支由脊神经发出，后支主干短，仅0.5～1.0cm即分为内侧支和外侧支，上腰段分支点约在椎间孔外1.5cm处。下腰段分支点约在椎间孔外2.0cm处。内侧支较细，跨横突根部纤维骨孔向下绕过下位椎骨上关节突外缘，经乳突副突间骨纤维管，呈树状分支分别至棘突同位和下位小关节。主干下降3个椎骨平面，由后正中线附近穿出深筋膜至皮下。外侧支较粗，紧贴横突背部骨沟，在骶棘肌内向下外背侧迁曲穿行，也有分支到同位和下位小关节，主干下降一个椎骨，由骶棘间沟穿出，在髂腰肌表面穿出腰背筋膜至皮下。外侧支L1～L5脊神经通常自上而下，由外向内依次排列。L1～L2外侧支经过髂脊至臀，L3可达股后窝上方，L4～L5越过髂脊，骶髂关节至骶后。相邻腰脊神经后支及其分支之间互相交通，有的多次交通，其类型有：后外侧支之间交通，后支与外侧支间交通，后内和外侧支间交通，后内侧支之间交通。这种复杂神经网络和多节段重叠分布模式，带来腰痛主观定位不太明确，同时提出某支脊神经后支破坏时，不会出现感觉和运动障碍。［1］。
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褪黑激素在人视网膜中的作用机制
褪黑激素(melatonin, MLT)是一种具有众多生理功能的吲哚胺类激素,而视网膜是它在人体内天然的分泌部位之一.MLT在视网膜中发挥了重要作用,包括参与调节视网膜功能昼夜节律性变化、抗氧化抗凋亡和调节视网膜神经网络系统等.对于这些作用机制的深入研究,有助于指导MLT在眼科的临床应用.本文仅就其在视网膜中的合成、代谢、受体分布及主要功能作一综述.
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功能性多神经元钙成像技术及其在神经药理学中的应用前景
功能性多神经元钙成像(functional multineuron calcium imaging,fMCI)是一种通过记录神经元内Ca~(2+)信号变化,从空间时间模式上监测大量神经元动作电位的光学记录技术.该文综述了fMCI技术及其在神经药理学研究中的应用前景,fMCI为解析脑的各种功能活动和基于神经网络的某些中枢神经系统药物机理研究提供了强有力的工具.
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大环内酯化合物细胞毒性的定量构效关系研究
目的：以大环内酯化合物为研究对象，建立MLR、ANN和RBF模型，研究大环内酯和细胞毒性的构效关系，并确立哪种模型对二者之间的预测更准确。方法采用分子力学MMFF94方法，计算了30个大环内酯化合物的电子结构参数，建立其结构和细胞毒性之间的MLR模型、ANN模型、RBF模型对比。结果筛选出影响细胞毒性的显著的5个变量，建立的 MLR 模型的相关系数 R ＝0.870，标准误差是 SE ＝2332.724；RBF模型的相关系数是0.991，标准误差是50.873。 ANN模型的相关系数是0.986，标准误差是16.737。结论采用神经网络建立的模型具有更好的稳定性和预测能力，摩尔折射率和共价链接与细胞毒性呈现正相关，分配系数、分子拓扑指数和康纳利溶剂排除体积与细胞毒性呈现负相关。
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数据挖掘技术在医学研究中的应用
随着电子信息技术的发展,人们对搜集数据的能力得到了迅速的提高.而医学数据挖掘常用的用于分类和预测的智能化方法有粗糙集理论、决策树、人工神经网络等.本文就数据挖掘技术如神经网络、决策树以及粗糙集理论等几种方法在医学研究中的应用作一综述.
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基于神经网络的网络药理学研究探讨
本文探讨了神经网络在网络药理学研究及中药复方研究思路中的应用,并对其进行简述分析,为中药复方网络药理学的研究提供更广阔的研究方法.
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基于SVM的动态建模新方法
为了提高传感器系统的动态特性,本文提出了一种基于支持向量机(SVM)的传感器动态建模新方法.由于支持向量机是基于统计学习理论的新一代机器学习技术,它有效地解决了小样本学习问题,因此本方法建模对实验样本数量没有特殊的要求.后,仿真实验结果也证明了该动态建模方法在小样本情况下特别有效.
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颞叶癫痫认知功能及语言功能磁共振神经网络的研究
目的 分析颞叶癫痫患者的语言功能磁共振神经网络连接与认知功能的联系, 探讨癫痫患者语言功能障碍的发生机制.方法 选择14例颞叶癫痫患者及14例健康对照组,对研究对象进行神经生理学评价及词语阅读任务作为刺激模式的语言功能磁共振数据采集. 神经功能影像分析软件包REST及SPM99对数据进行处理和分析,得出以左侧额下回为R0I的全脑功能连接图,比较对照组和癫痫组认知功能、语言fMRI神经网络连接的差异. 结果 两组在总智商,记忆和认知功能的差异有非常显著性(P<0.01);对照组及癫痫组语言阅读任务刺激模式下功能连接的差异具有非常显著性(P<0.01). 结论 颞叶癫痫患者语言障碍与功能磁共振神经网络连接减少密切相关.
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准妈妈孕前补碘很重要
碘是与人体发育及健康有密切关系的微量元素.碘是人体合成甲状腺素时必不可少的原料,而甲状腺素可参与脑发育期大腑细胞的增殖与分化,对促进神经微管发育成"捕捉信息"的神经树突分枝、树突棘的髓化及神经网络的建立而言,都是不可缺少的决定性营养成分.人脑发育的关键期在胎儿期及出生后的0～2岁,特别是在胎儿期,孕妇碘储备不足会影响胎儿脑细胞的正常分化和发育.
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数据挖掘技术在肺癌生存期预测中的应用探讨
目的 分析多种数据挖掘方法在肺癌病人生存期预测中的应用效果.方法 采用决策树、贝叶斯、神经网络等算法对肺癌病人的数据进行挖掘.结果 贝叶斯分类算法和神经网络算法的分类准确率高过决策树算法.结论 应用数据挖掘算法对肺癌病人生存期分类预测具有一定的可行性,可以给临床医师提供参考.
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基于微电极阵列的多通道电生理检测系统的研制
设计并制备出一套低成本的微电极阵列及多通道电生理检测系统.通过基本的光刻、腐蚀对ITO导电玻璃进行加工,制备带有电极图形的导电玻璃,复合一层绝缘层后获得微电极阵列.利用软件设计PCB电路图并委托公司加工,获得相关系统的硬件部分.在labVIEW平台下进行编程,满足对数据采集卡的操作.我们成功制备了一套低成本的微电极阵列及相关检测系统.该系统用于不同类型神经细胞组成的神经网络自发放电检测,可在体外培养的神经网络中检测到5 μV的神经信号,并在神经网络发育14 d检测到密集的同步簇发动作电位.我们研发的微电极阵列及多通道电生理检测系统具有良好的性能,可用于不同类型神经细胞的神经网络微弱信号的检测与神经网络发育研究.
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基于功能近红外光谱技术的脑机接口研究
我们将功能近红外光谱技术运用于脑机接口(brain-computer interface, BCI)的研究中.通过动手指、想象动手指、听觉三个任务记录大脑的响应活动,计算Hurst指数,输入到BP神经网络中,建立了任务和脑响应的相关模型.实验结果表明,响应与任务的准确识别率达到了70%,说明了近红外光谱技术应用于脑机接口研究中的可能性.
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基于小波变换和神经网络的心电信号P波检测
为了提高P波检测准确率,利用小波变换模极大值对在多尺度上的变化规律能表征信号突变点的性质,结合人体生理特性的检测策略进行心电信号P波的跨尺度检测.同时,引入反向传播神经网络对已检出的准P波再次进行确认与识别.经MIT数据库实验表明,P波检测准确率达到97%.
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基于直方图的纹理度量在超声乳腺肿瘤识别中的应用
探讨纹理特征在超声乳腺肿瘤诊断中的价值。提取超声图像中乳腺肿瘤的纹理度量，得到由均值、标准差、平滑度、三阶矩、一致性和熵组成的特征矢量，后用反向传播人工神经网络（BP）对96幅乳腺肿瘤的良恶性进行分类识别。BP 神经网络对良、恶性肿瘤的正确识别率分别为88．4％和78．6％。基于乳腺肿瘤超声图像的纹理特征建立的神经网络系统对肿瘤的良恶性具有较好的识别能力。
