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1.
目的 研究成人听力障碍筛查量表(hearing handicap inventory for adult-screening,HHIA-S)、噪声下数字言语测试(digits in noise,DIN)与听力损失的相关性,分析HHIA-S与DIN在听力损失诊断中的灵敏度和特异度。方法 本研究招募听力正常者29名、感音神经性听力损失患者38例,按双耳纯音听阈平均值PTA0.5~4 kHz分为轻度组19例,中度组10例,重度组9例,依次完成纯音听阈测试、声导抗测试、听力损失自我报告、HHIA-S量表以及DIN测试。采用线性相关分析HHIA-S得分、DIN阈值与纯音听阈平均值的相关性,采用受试者工作特性曲线(receiver operating characteristic,ROC)及曲线下面积(area under the curve,AUC)确定DIN在最佳诊断截点下的灵敏度和特异度。结果 ①本组受试者HHIA-S得分、DIN阈值与纯音平均听阈PTA0.5~4 kHz之间均呈显著相关性(P <0.01);②将HHIA-S得分>8分定义为存在听力障碍,结果显示HHIA-S量表发现听力损失的灵敏度为0.684,特异度为0.967;③DIN的最佳诊断截点(cut-off)为-16.1 dB,判断听力损失的灵敏度为0.894,特异度为1,均高于HHIA-S量表及听力损失自我报告。结论 DIN作为一种快速、有效且经济、便捷的听力筛查手段,其灵敏度和特异度均高于成人听力障碍筛查量表及听力损失自我报告。 相似文献
3.
为了提高人体肌电信号对于下肢动作识别的准确率,提出一种基于遗传算法(GA)优化的径向基(RBF)神经网络分类模型。通过采集人体日常8种下肢动作的表面肌电信号并选择“sym6”系小波函数对肌电信号进行滤波预处理,使用主成分分析法(PCA)对时频域特征降维,把特征向量输入GA算法优化的RBF神经网络进行训练和识别。实验结果表明,该方法对同一受试者8种下肢动作的平均识别率为94.00%±0.45%;对15位不同受试下肢动作识别率达到89.30%,比传统BP神经网络的识别准确率提高11.8%,预测时间缩短6 s。所提出的方法为肌电信号应用于下肢智能康复机器人的意图识别研究提供参考,有助于病人的康复。 相似文献
4.
生物信息学是一门对基因组学和蛋白质组学进行研究的新兴学科,是生物学、计算机科学、信息工程和统计学的综合交叉学科。在眼科生物基因研究中,角膜、晶状体、房水、玻璃体和视网膜因富含大量的生物信息,是理想的生物信息学研究对象。基因组学检测技术的高效性和准确性有助于对眼科肿瘤及遗传疾病相关差异表达基因的筛查。蛋白质组学有助于分析眼科疾病状态下眼内液体或细胞中基因表达高低所引起的蛋白表达谱及功能改变,从而揭示疾病的发生机制。本文主要综述生物信息学在眼科疾病的应用,并初步展望其对相关疾病治疗的影响、目前存在的问题及未来的发展趋势。 相似文献
5.
7.
8.
9.
目的:探讨精神分裂症患者的阴性症状与语音情绪识别、述情障碍的关系。方法:选取符合美国精神障碍诊断与统计手册第4版(DSM-IV)诊断标准的精神分裂症患者135例,年龄和受教育年限相匹配的正常对照73例。使用语音情绪识别任务、多伦多述情障碍量表和阴性症状自评量表进行测评。结果:精神分裂症组对不同情绪(愤怒、厌恶、恐惧、悲伤、惊讶和讽刺)的正确识别率均低于正常对照组(均P <0.05)。患者组述情障碍的难以识别情绪、难以描述情绪因子和总分高于对照组(均P <0.05)。述情障碍量表的总分及3个因子与阴性症状自评量表(SNS)得分呈正相关(r=0.31-0.51,均P <0.05),而悲伤、和惊奇与SNS得分呈负相关(r=-0.18、-0.21,均P <0.05)。逐步回归分析显示,难以描述情绪因子与SNS得分正向关联(β=1.26),悲伤情绪因子得分与SNS得分负向关联(β=-0.59)。结论:本研究提示精神分裂症患者存在语音情绪识别障碍和述情障碍,且阴性症状的严重程度与语音情绪识别和述情障碍的关系密切。 相似文献
10.
提出一种基于肝分段和肝癌轮廓融合的放疗靶区数据库建立和全过程数据质量管理方法,为后续人工智能靶区勾画或评估当前手工勾画提供数据支持。从肝癌数据库中取出原始图像,分别对其做带有肝脏放疗靶区勾画和分区分段轮廓标注工作,并通过图像融合技术使肝癌的放射治疗精确到肝段,最后使用深度学习的方法训练Unet网络以得到精准肝分割的神经网络模型,以实现针对肝癌的精准放疗。 相似文献