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71.
在药物的第二、三阶段的临床试验时,药物的安全性和有效性是测验的主要指标。Hsu 和Berger在药物各个剂量组的方差σ2都相等这一假设下,提出一种识别最小有效剂量的逐步置信区间方法。而方差齐性假设条件通常是不合理的,本文主要利用 Stein 两阶段抽样方法,给出方差无任何限制条件下识别最小有效剂量(MED)的逐步置信区间方法。  相似文献   
72.
在线性回归分析中,可将观察资料中出现的离群点分为高杠杆点和异常点。t分布化普通残差及t分布化预报残差对捡出资料中的异常点部不理想。作者提出用残差平方和减少量及由此导出的偏F检验作为检验异常点的统计量。这一统计量也适用于诊断非线性回归中的资料异常点。文中用实例对这一统计量作了详细说明。  相似文献   
73.
目的探讨如何用方差成分模型评价职业紧张研究的个体效度,即量表是否反映了个体特征,以及个体是否如实完成了问卷的效度评价方法.方法通过方差成分模型获得单位内相关系数对个体效度进行评价.结果分析结果提示对一些填表随意性大,非临床一线科室及组织不力的科室个体效度偏低.结论方差成分模型可用于评价个体完成问卷的情况,对个体效度偏低的数据可以合理地剔除.  相似文献   
74.
目的:利用3D深度残差网络和多模态MRI实现对脑胶质瘤的自动分级。方法:利用BraTS2020公共数据集的293例高级别胶质瘤(HGG)和76例低级别胶质瘤(LGG)的多模态MRI数据训练和测试3D深度残差卷积网络模型。多模态MRI图像经过3D剪裁、重采样和归一化的预处理,随机分组为训练(64%)、验证(16%)和测试(20%)样本,将预处理后的多模态MRI图像和分级标注输入到网络模型进行训练、验证和测试。利用准确率(ACC)和受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)评价分级结果。结果:在59例(48例HGG和11例LGG)验证数据集上,ACC和AUC分别为0.93和0.97,在75例(62例HGG和13例LGG)测试数据集上,ACC和AUC分别为0.89和0.93。结论:3D深度残差网络在多模态MRI数据集上获得了较好的脑胶质瘤自动分级结果,可以为确定治疗方案和预测预后方面提供重要参考。  相似文献   
75.
由信息论,诊断试验前后关于病人真实患病情况的不肯定度均可用Shannon熵来表示,两者之差(即不肯定度的减少量)表示由该试验所提供的信息量。本文对不肯定度采用一种不同于Shannon熵的测度,给出了诊断试验的一种类似于信息分析的方法。根据这一方法,本文提出了一种可用于评价试验有效性的指标,并给出了该指标的方差计算公式。  相似文献   
76.
医学与卫生统计资料的系统结构数据   总被引:10,自引:2,他引:8  
本文提出了在医学与卫生统计资料中除独立结构数据外,还普遍地存在一类系统结构数据。文中给出了系统结构数据的12个示例,演示了用自编软件REP判断系统结构类型的方法,讨论了选用适当方法对系统结构数据进行了分析的有关理论依据。  相似文献   
77.
为既保持可伸缩视频编码(SVC)有较高的编码效率,又能减少其编码时间,提出了一种适合于增强层的帧间快速编码算法:先计算出各个方式的权值,按照权值大小的顺序进行编码,同时结合残差预测和率失真预测进行提前终止。实验表明,本文算法能够显著地提高编码速度,同时对编码质量影响极小。  相似文献   
78.
CT成像已成为检测新型冠状病毒肺炎(COVID-19)最重要的步骤之一。针对手动分割患者胸部CT图像中毛玻璃混浊区域繁琐的问题提出了一种自注意力循环残差U型网络模型来实现COVID-19患者肺部CT图像的自动分割,辅助医生诊断。在U-Net模型的基础上引入了循环残差模块和自注意力机制来加强对特征信息的抓取从而提升分割精度。在公开数据集上的分割实验结果显示,该算法的Dice系数、敏感度和特异度分别达到了85.36%、76.64%和76.25%,与其他算法相比具有良好的分割效果。  相似文献   
79.
基于胃癌CT图像准确分割胃癌和精准预测胃壁肿瘤浸润深度对于筛查胃部疾病、临床诊断、术前预测、术后评估计划至关重要。为了准确地从胃癌CT图像分割出胃癌并对肿瘤进行定性分期,提出一种基于卷积神经网络的胃癌分割与T分期算法(SC-Net)。SC-Net有两条主干线:分割主线、分类主线。这种新型算法分为两步进行训练:第一步只训练分割主线得到肿瘤的粗分割结果,然后在第一步基础之上联合训练分割分类主线得到最终的精分割和肿瘤T分期结果。为了提高算法对胃癌区域的关注度,提出了注意力机制加强算法的准确性。此外还使用多核残差模块和密集连接空洞卷积模块提取深层的特征信息。对所提算法进行定性定量分析。实验表明所提方法在胃癌分割和T分期上均优于同类方法,所提方法有作为筛查胃部疾病、辅助医生诊断的潜力。  相似文献   
80.
针对当前腰椎间盘自动诊断方法存在的准确率偏低的问题,提出一种基于分步目标定位的计算机辅助诊断方法。该方法首先使用Faster R-CNN目标定位网络预处理腰椎间盘影像,去除韧带以及周围噪声区域,获得腰椎间盘的轮廓区域;然后放大定位的间盘轮廓3倍,再次利用Faster R-CNN网络精细化定位病灶区域,从而解决因病灶目标太小而无法准确定位的问题;最后,将病灶区域输入到改进的残差卷积神经网络中以提取高层特征和严重性分级,改进的残差卷积神经网络(ResNet-20)通过建立短路机制以提高分类器的准确率。实验结果表明,相较于传统的诊断方法,该方法将腰椎间盘突出的诊断准确率提升5.1%。  相似文献   
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