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ED-NM-MO三联法对丹参三七配比的多目标优化研究
[目的]采用ED-NM-MO三联法对经基线等比增减设计的丹参、三七不同配比的药效学数据进行非线性拟合和多目标优化.[方法]对经基线等比增减设计的丹参、三七不同配比的药效学数据,以心肌缺血程度∑-ST、心肌缺血程度(缺血区左室)等7个分别反映心肌缺血、心脏状态和血流动力学的指标作为待优化的药效目标,进行非线性拟合和多目标优化.[结果]分别得到针对7个药效指标和6个药效指标(不包含血清中心肌钙蛋白)的Pareto优配比.[结论]ED-NM-MO三联法是一种适合复方特点的优化方法,可以应用于由多饮片多组分多成分复方药物的剂量配比优化.
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基于遗传规划与进化策略的华法林剂量预测模型
提出一种基于遗传规划(genetic programming,GP)和进化策略(evolution strategy,ES)的学习方法,命名为遗传规划-进化策略(GPES),建立更准确的华法林剂量预测模型.纳入247例汉族患者. GP进化复杂特征提取,ES进化模型系数,组成模型,得出预测的华法林维持剂量,与线性回归模型、国际华法林药物基因组学联合会模型,及三种机器学习方法相比较. GPES的均方误差(MSE) (1.68×10 -2)和预测值在真实值±20%范围内的比例(20%-p)(53.33%)表现优;其平方相关系数(R2)(69.45%)为次优;GPES在上述3个指标在测试集与训练集中的差值δMSE(0.43×10 -2)和 δ20%-p(0.92%)的绝对值小,δR2 (-10.64%)的绝对值为次小. GPES总体表现优.因此,本研究方法GPES提高了华法林剂量预测模型的趋势相关性、精度、可用性与泛化性.
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基于血管匹配的三维超声与CT图像的配准方法
提出一种基于血管匹配的三维超声与CT图像配准的新方法.首先,基于水平集方法自动分割出CT图像中的血管；其次,由于超声图像中的声影与血管均属于低回声区域,我们结合声影形成的物理原理及图像纹理特性,自动检测出声影区域,以提高配准的鲁棒性；后,采用进化算法,将CT图像中分割出的血管与超声图像中低回声区域进行匹配.在肝脏体模和临床脾脏数据上进行了实验验证,自动配准的成功率在95％以上,平均目标配准误差在2 mm以内,实验结果验证了本方法的可行性.
