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基于临床大数据分析探讨成人社区获得性肺炎与气象因素的相关性
目的:通过挖掘单位时间内气象因素与成人社区获得性肺炎中医证型发病的关系,为季节性疾病的预测提供启发.方法:收集2009年至2013年广东省中医院成人社区获得性肺炎确诊病例及广东省广州市气象资料,采用LASSO算法(一种线性回归)建立预测模型,采用均方误差作为评价标准.结果:研究共纳入16737例社区获得性肺炎病例,其中风热犯肺证5741例,痰热壅肺证4910例,风热犯肺组采用前8个月的全部气象数据得到的均方误差值为0.4613,相关气象因素为前2个月平均日照时数.痰热壅肺组采用前8个月的全部气象数据得到的均方误差值为0.3393,相关气象因素为前2、3、5、8个月平均日照时数、前3个月平均风速、前7个月平均气温、前7个月平均相对湿度、前8个月平均降水量.结论:气象因素影响成人社区获得性肺炎中医证型的发生,成人社区获得性肺炎的预防和控制及相关公共卫生政策的制定应更多考虑当地气候变化的影响.
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以多种数学模型探求降脂颗粒组方配伍优化的研究
目的:探索中药复方多指标综合评价,多组分药物配伍优化的研究方法.方法:采用均匀设计—药效试验—多指标综合评价-LASSO算法建模—进化搜索寻优—试验验证的研究策略,以血清ALT,AST,TG,TC,HDL,LDL,肝TG浓度,肝体比值为药效指标,对降脂颗粒的组方配伍进行优化.结果:层次分析法结合CRITIC法确立的综合药效值,既反映了中药复方的多靶点、多层次的药理效应又反映了实际样本数据的信息,LASSO算法能较准确的反映复方组分与综合药效的复杂的非线性映射关系,在此基础上优化得到的佳配伍组经实验验证,相对于原方组具有相对较好的综合药理效应.结论:层次分析法结合CRITIC法可用于中药复方药效多指标综合,结合LASSO算法是中药复方多指标评价,多药物配伍优化的有效方法之一.
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基于Lasso特征选择的自闭症预测
目的 寻找自闭症(autism spectrum disorders,ASD)的客观生物标记以辅助临床诊断.静息态功能连接(resting?state functional connectivity,RSFC)反映了大脑不同脑区神经活动模式间的时间相关性,研究者常从RSFC中探索识别ASD的生物标记,然而大部分方法还不能有效选出具有识别力的RSFC.本文采用小绝对值收缩与选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,Lasso)来选择ASD组和正常发育组之间具有显著性差异的RSFC特征.方法 首先基于Pearson相关分析提取RSFC特征,并进行阈值化处理保留具有较大正相关值的RSFC.然后采用Lasso方法提取有识别能力的RSFC,后利用支持向量机进行ASD分类,并主要以分类准确率指标对分类性能进行评估.结果 基于Lasso方法进行特征选择后,ASD分类准确率为81.52％,同时找出了能显著区分ASD儿童与正常儿童的RSFC.结论 基于Lasso特征选择的方法提高了对ASD的识别准确率,识别的生物标记有潜力应用于临床诊断.
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基于fMRI观察益肾逐瘀法对帕金森病患者脑网络连接的影响
目的 研究帕金森病(PD)患者纹状体与大脑皮层功能连接的特征,并探讨益肾逐瘀法对纹状体-皮层功能网络的影响.方法 使用益肾逐瘀法治疗PD患者,疗程4周,对PD患者和健康对照各9例行静息态功能磁共振检查,在每个半球中以基于皮层的功能分区与4个纹状体亚区的偏相关系数为脑网络特征,采用小绝对收缩与选择套索算法(LASSO)挑选出优特征,将PD患者和对照组,以及PD患者治疗后与治疗前进行分类,并对PD患者病程及统一帕金森病评定量表-运动检查(UPDRSⅢ)进行线性回归.结果 PD患者的纹状体与运动感觉网络和中央执行网络的连接度减弱,病程和UPDRSⅢ均与壳核后部-默认网络的连接呈正相关,UPDRSⅢ与尾状核-视觉网络、伏隔核-中央执行网络的连接呈负相关.经治疗后,PD患者的中医证候量表评分较治疗前明显改善,且主要体现在非运动症状的改善,尤以腰膝酸软,精神萎靡,夜尿频,刺痛、痛有定处为显著.伏隔核-中央执行网络连接度较治疗前有所增强.结论 PD患者运动、感觉及认知网络与纹状体的连接较健康对照均有改变,并与病程延长和病情严重程度相关.益肾逐瘀法对PD有一定治疗作用,以改善非运动症状为主,对重建PD患者伏隔核(奖赏环路中的关键区域)与中央执行网络的连接有着积极的作用.
