分类数据的重复测量及其在临床试验中的应用

目的介绍分类数据重复测量资料的统计分析及其在临床试验中的应用.方法采用加权最小二乘法建立边际函数模型,给出治疗中风临床试验实例,调用SAS统计软件包中CATMOD过程对重复测量分类数据资料进行统计分析.结果应用加权最小二乘法可对分类数据重复测量资料中研究因素各水平及各观察时间点的效应进行估计.结论对于重复测量的分类数据的资料,使用加权最小二乘法拟合模型,由于考虑了多次测量数据之间的相关性,因而可以充分挖掘出数据中包含的信息.     

临床随访资料的Markov模型构建与应用研究

目的;对一般的临床随访资料构建Ｍａｒｋｏｖ模型,预测各观察点的生存人数和死亡人数。方法：将患者在各观察点的状态表示为生存,死亡失访三类,作为一类特殊的纵向观察分类数据,采用加权最小二乘法估计未知参数。结果;提出了随访资料的Ｍａｒｋｏｖ模型,并结合实例,给出状态间的转移概率,以及各观察点生存人数,死亡人数的预测值。结论：采用Ｍａｒｋｏｖ模型对临床随访资料进行预测分析可作为寿命表等分析方法的有效补充。     

有序多分类重复测量资料的广义估计方程分析

目的 探讨广义估计方程在有序多分类重复测量资料中的应用,为临床试验中的重复测量资料的正确分析提供方法学上的参考。方法 采用SAS软件包的GENMOD语句拟合广义估计方程,进行实例分析,并和独立logistic回归分析结果进行对比。结果 获得了各参数及其标准误的估计值。可以对各因素进行直观的参数估计。广义估计方程各参数估计值标准误普遍大于独立logistic回归估计值的标准误,从而使得检验结果发生了变化。结论 广义估计方程引入工作相关矩阵以处理非独立数据之间的相关性,可以有效地控制层次相关性、重复测量因素及其它混杂因素,为有序多分类重复测量资料提供了一种有效的分析方法。     

改进的加权最小二乘支持向量机在德士古炉温 软测量中的应用

根据某企业德士古气化炉装置在线估计炉温的需要,将现场数据采样样本中的离群点分为高杠杆点和高残差点两类,将一种 新的加权方法应用到最小二乘支持向量机( LS-SVM),使其对两种离群点都具有抑制作用,提高模型鲁棒性。加权最小二乘支持向 量机(Weighted Least Square Support Vector Machine, WLS-SVM))参数的选择基于LS-SVM的最优参数,根据模型训练误差对参 数进行二次寻优,进一步提高模型精度。利用测试函数验证了改进方法,对提高模型精度有明显效果;并将改进方法应用到实际生 产装置的炉温软测量系统中,也取得了满意的应用效果。     

中药临床试验重复测量数据的分析

为探讨中药临床试验重复测量数据的统计分析方法，对中药复方胃康胶囊治疗十二指肠溃疡的多中心随机对照盲法临床试验的疗效进行秩和检验和重复测量分析的比较。结果表明，重复测量因子（时间作用）、医院间与组间的交互作用，重复测量因子与医院间以及重复测量因子与组间的交互作用对总疗效的影响均有显著意义；交互作用的进一步分析提示，每家医院内组间差异对疗效有显著性影响，但其影响随医院的不同而不同，同时，同一组内各医院     

中药临床试验重复测量数据的分析——中药复方胃康胶囊治疗十二指肠溃疡Ⅱ期临床试验疗效分析

为探讨中药临床试验重复测量数据的统计分析方法，对中药复方胃康胶囊治疗十二指肠溃疡的多中心随机对照盲法临床试验的疗效进行秩和检验和重复测量分析的比较。结果表明，重复测量因子（时间作用）、医院间与组间的交互作用、重复测量因子与医院间以及重复测量因子与组间的交互作用对总疗效的影响均有显著意义；交互作用的进一步分析提示，每家医院内组间差异对疗效有显著性影响，但其影响随医院的不同而不同；同时，同一组内各医院疗效评价结果的差异也有显著意义。从拟合残差模型的疗效结果及症状总分的重复测量方差分析结果看，重复测量因子对疗效的影响有显著意义，也即不同时点的疗效有所不同；但总的来说，组间疗效差异无显著意义，即表明试验药与对照药雷尼替丁对症状的疗效无显著性差异。上述结果表明，对于多中心临床试验采用多个时点观测的情况，由于常常存在相关的交互作用的影响，应用重复测量分析方法有助于更合理地分析和解释试验的结果。     

最小一乘法则下的直线回归及其应用

在生物医学试验数据的统计分析中，经常会遇到“异常值”。特别是对回归问题，应用传统的最小二乘法会引起严重偏差。本文应用最小一乘法，在试验数据的回归分析中，克服了异常值的影响，获得了较好的回归估计。     

基于噪声相关性的惩罚加权最小二乘算法在低剂量数字乳腺层析成像中的应用

目的对投影数据方差的精确建模并结合DBT平板探测系统的噪声相关性构建精准噪声模型下的基于噪声相关性的惩 罚加权最小二乘算法在低剂量乳腺层析成像图像中的应用。方法首先对投影数据进行量子噪声和电子噪声建模,使以往常用 的近似噪声模型精准化,然后构建基于噪声相关性的惩罚加权最小二乘算法用于投影数据恢复;最后对处理后的投影数据采用 滤波反投影算法进行重建。结果对不同剂量下ACR标准体模数据进行处理得到的重建结果噪声明显降低,细节对比度提 高。恢复投影数据的重建图像与原始数据重建图像相比,CNRs和LSNRs提升了约3.6倍。结论对投影数据噪声抑制效果明 显,重建DBT图像质量有很大的提升。     

含缺失值的重复测量资料分析在SPSS和SAS中的实现

目的 探讨含缺失值的重复测量资料混合线性模型分析在SPSS和SAS中的实现.方法 应用重复测量资料的方差分析和混合线性模型分别对抑郁治疗的资料进行分析,以治疗后抑郁量表得分为分析指标,评价不同治疗方法的效果.结果 当大量个体的重复测量数据存在缺失值时,方差分析将这些个体排除在外,而混合线性模型将存在测量数据的个体全部纳入分析,二者得出不同的统计推断.结论 混合线性模型可以灵活处理含有缺失值的重复测量资料,能够充分利用数据信息,结果可靠.SPSS和SAS的MIXED模块都可以实现其统计分析,且在随机缺失情况下结果一致.     

化工过程系统的多层数据调和框架

过程数据的可靠性和一致性在化工过程系统中是非常重要的。过程的测量数据一般含有随机误差和显著误差,必须应用数据调和与显著误差检测技术来减小过程测量数据的误差。测量数据具有不同的类型。针对不同类型的测量数据的数据调和问题,提出了一种多层数据调和框架。此框架可以根据不同的测量数据选择不同层次的机理模型,进行数据调和。不同类型的测量数据的数据调和问题分为三层：第一层是基于总物料平衡层,第二层是基于物料和组分平衡层,第三层是基于严格机理模型层。在此数据调和框架中,应用加权最小二乘目标函数作为调和目标,采用鲁棒高效的显著误差检测方法。基于此框架,对于化工过程系统的测量信息的不同,均可选择合理的模型有效地对测量数据进行数据调和。联塔系统和空气分离系统的数值模拟试验说明了此框架的灵活性和有效性。     

线性回归中不规则数据的处理方法及其应用

目的：考察不规则数据对经典最小二乘回归的影响，提出处理变量中存在不规则数据的稳健统计分析方法．方法：采用实证方式比较稳健估计与一般最小二乘估计的优劣．结果：实例分析表明，稳健回归估计是处理不规则数据的有效方法。结论：不规则数据对最小二乘回归的影响已引起广泛的注意，提出了一些处理应变量中不规则数据的方法，而对自变量中及自变量与应变量中同时存在的不规则数据无有效的处理方法．本应用稳健统计的思想解决了这一问题，该方法也可直接应用于多元线性回归分析中。     

投影插值联合物理校正的自适应CT金属伪影消除算法

目的 为去除CT图像中的金属伪影,提升CT图像质量,本文提出一种结合投影插值和物理校正的自适应加权CT金属伪影消除算法。方法 采用归一化金属投影插值算法得到初始校正投影数据,在此基础上引入金属物理校正模型得到物理校正投影数据,通过自适应权重加权融合两者投影得到最终的校正投影,最后经过滤波反投影重建获得最终校正图像。为验证本文算法的有效性,采用仿真数据和临床数据进行实验。对于仿真数据本文采用PSNR和SSIM定量指标进行评估,而临床数据采用影像专家对结果图像评分方式来比较不同方法的伪影消除性能。结果 在仿真数据实验中,与对比方法结果相比,本文方法结果的PSNR定量指标至少提升了0.2 dB且获得最高SSIM定量指标。影像专家评分结果显示本文方法在临床数据中获得最高的评分结果3.616±0.338（5分制）,与对比方法之间的伪影消除性能差异具有统计学意义（P<0.001）。结论 本文提出的金属伪影消除算法,可有效去除金属伪影,同时保持更多的组织结构信息,减少新伪影的产生。     

基于多模型模糊核聚类方法的污水处理过程软测量建模

针对污水处理过程高度非线性及强耦合性的特点,基于多个模型的组合可以提高模型精度和鲁棒性的思想,提出了一种基于 模糊核聚类的多最小二乘支持向量机的软测量建模方法。该方法根据不同工况使用模糊核聚类算法对输入数据进行聚类划分,针对 每个聚类子集用最小二乘支持向量机方法建立子模型,最终通过子模型切换策略得到系统输出。在污水处理过程仿真平台展开验证 工作,对生化需氧量BOD的软测量进行建模,获得了良好的实验结果。     

投影数据恢复方法在低剂量脑灌注CT成像中的应用

目的 在临床脑灌注CT检查中,对感兴趣区域进行连续动态扫描会使患者承受较大的射线剂量.为降低扫描辐射剂量,对脑灌注CT检查常采用降低扫描电流的形式,但降低射线剂量会使得图像质量严重受损,影响临床诊断.针对这种情况,本文采用一种基于惩罚加权最小二乘(PWLS)投影数据恢复的方法用于低剂量脑灌注CT的优质成像.方法 该方法充分考虑脑灌注CT投影数据的统计分布特性,根据投影数据的统计特性进行建模,采用PWLS的方法进行数据恢复,然后利用高斯-赛德尔优化算法进行迭代求解.同时,该方法在原始投影数据和PWLS恢复后的投影数据之间引入自适应加权处理,可以更好地恢复投影数据.结果 临床数据实验结果表明,基于惩罚加权最小二乘的投影数据恢复方法相比常规的处理方法,能够更好地去除脑灌注CT图像噪声和伪影,同时较好保持图像边缘和细节,提高脑灌注参数图成像质量.结论 基于惩罚加权最小二乘的投影数据恢复方法能够更好地抑制脑灌注CT图像的噪声伪影,实现低剂量脑灌注CT优质成像.     

基于平衡计分卡和加权TOPSIS法对医院临床科室的绩效评价

目的通过运用平衡计分卡结合加权的TOPSIS方法对合肥市某医院的临床科室的绩效水平进行综合评价,以期为医院的绩效考核工作提供一个有效的方式借鉴。方法在调查大量相关文献的基础上,采用专家咨询法根据平衡计分卡的4个维度建立医院绩效评价指标体系,运用SAS软件通过加权TOPSIS法对收集到的医院临床科室指标数据进行综合排序。结果①经过两轮筛选最终确定了4个一级,12个二级指标的临床科室绩效评价指标体系。②得出各个临床科室的综合绩效排序结果。其中妇产科的绩效水平最高,C值为0.82293,而神经外科的绩效水平是最低的,C值等于0.34414。这与该医院的实际绩效运行情况基本相符。结论平衡计分卡和加权TOPSIS法对医院临床科室进行绩效评价的结果是准确有效的,可以广泛应用于医院及其临床科室的绩效评价工作。     

Construction and application of Markov model for followup dataa

Thereare2elementsforevaluatingtheeffectsoftreatment:oneistheresultoftreatment,theotheristhetimeofdurationoftheeffectivetreatment.Thesedatacanbecollectedthroughfollowupstudy.Usuallythestartingtimeoffollowingisthedateofdiagnosis,thedateofoperationandsoon.Themostclearlypositiveresultisdeath.recurrenceofdiseaseandsoon.Thereisthepossibilitythatsomeindividualsmaynotbeobservedforthefulltimeduringthefollowing.Suchincompleteobservationiscalledcensoring.Theparticularstatisticalmethodologyandsurvivalana…     

改良单纯形法和DUD法非线性回归分析心肌酶代谢动力学模型

目的比较改良单纯形法和SAS软件DUD法非线性回归估计心肌酶代谢参数运算结果。方法取得22例急性心肌梗死病例系列的血清肌酸磷酸激酶活性值, 在初始条件相同的情况下,以一房室模型分别用SAS统计软件的DUD方法和改良单纯形法进行非线性回归(即查询“最小”剩余平方和),两种非线性回归方法均提供了限制估计参数取值范围的功能。结果两种算法取得相同剩余平方和结果者占18.1%(4/22),用DUD法查询到较小的剩余平方和者占18.1%(4/22),改良单纯形法查询到较小的剩余平方和者占63.7%(14/22);DUD方法和改良单纯形法拟合心肌酶曲线平均最小剩余平方和分别为6 712 989和867 747。改良单纯形法较DUD方法非线性回归的查询的平均剩余平方和显著减小(P=0.013)。结论改良单纯形法可能更适合用于估计急性心肌梗死患者一房室数学模型中心肌酶代谢动力学的循环参数。     

基于锥形线束CT数据的智能颈椎骨龄评估系统的建立

目的：建立智能颈椎骨龄评估系统,初步评估基于锥形线束CT数据的智能颈椎骨龄评估系统的可靠性和临床应用价值。方法：选取60例生长发育期（8~16岁）儿童同时段拍摄的侧位体层片和锥形线束CT作为实验数据。在锥形线束CT上通过Otsu算法提取患者的面部区域,使用三维最小二乘法获得一个矢状面,并在此矢状面上应用超像素算法来对图像进行分割以获取颈椎区域,随后分别进行人工定点与形态学算法的自动定点,对两组坐标数据进行一致性检验。根据颈椎骨龄分期指南的定义,进行算法设计,建立智能颈椎骨龄评估系统。同时通过同期的侧位体层片进行人工颈椎骨龄判读。采用加权Kappa一致性检验及Gamma相关度检验比较人工侧位体层片颈椎骨龄判读结果与智能颈椎骨龄评估结果,判断智能颈椎骨龄预测系统的临床应用价值。结果：基于锥形线束CT数据自动化捕捉的颈椎形态整体上具有较高的形态识别度,在预测13个点中的8个拐点时,自动定点与人工定点在X轴和Y轴上的Wilcoxon检验结果差异均无统计学意义（均P>0.05）。同时,智能系统的颈椎骨龄评估结果与人工识别结果有较强的一致性和相关性（加权Kappa值0.877,Gamma值0.991,均P<0.05）。结论：基于锥形线束CT数据进行的自动化颈椎形态捕捉和智能颈椎骨龄预测系统有一定的可靠性,自动化程度高,具有一定的临床应用价值。