两种子野分割算法制定食管癌调强计划比较

目的探讨Elekta Xio TPS(CMS5. 0)两种不同子野分割算法(Sliding Wnd和Smart Sequence)对食管癌患者(IMRT)计划有效性的影响。方法选取2017年8月至2018年8月间南方医科大学附属小榄医院收治的20例食管癌患者进行调强计划设计,初步进行通量优化,再采用两种子野分割算法行子野权重优化(segment weight optimization),比较二者的靶区和危机器官剂量分布、总子野数、机器跳数和治疗时间的差异。结果两种算法计算得到的IMRT计划比较,靶区及危机器官的剂量分布均能满足临床要求,采用Smart Sequence算法的计划总子野数平均减少27%,机器总跳数减少18%,治疗总时间二者没有太大区别。结论食管癌划在满足临床要求的前提下,采用SmartSequence算法得到的计划能显著减少总子野数和机器跳数。     

基于动态时间规整算法的药用植物叶片识别方法

通过动态时间规整算法实现在没有训练集的情况下,对比药用植物叶片进行药用植物的识别与鉴定。该方法较机器学习模式实现更加简单,可以应用在基础的药用植物分类学习过程中,具有较高的实际应用价值。     

不同证型高血压肾病中药组方的用药规律

目的探讨不同证型高血压肾病中药组方的用药规律。方法随机抽取2年内肾病科门诊高血压中药处方共1 209张,复杂网络结合BK算法挖掘其核心处方。结果发现4种主要证型(脾肾两虚、脾虚血瘀、肝肾阴虚、脾虚湿热),其核心处方中各有10种药味。结论数据挖掘可用于分析中药组方规律,本研究所得核心处方为高血压肾病的治疗提供了参考。     

基于3种数据挖掘模型分析16 618例含附子中成药的处方用药规律

目的:通过数据挖掘分析某院含附子的中成药处方,从中医辨证论治的角度分析该类中成药的临床用药特征规律,探究数据挖掘在中医药处方分析中的应用前景。方法:抽取2017年11月至2018年10月某院门诊含附子成分的中成药处方,从患者基本情况、中医疾病、中医证候等方面回顾分析该类中成药的临床使用情况,采用Microsoft Office Excel 2016进行基本统计,并结合Microsoft SQL Server Analysis Services 2012的3种数据挖掘算法解析处方用药特征。结果:某院使用含附子中成药共8种,14岁以下患者用该类药最多,其中小儿肺咳颗粒用量最大,中医疾病多为咳嗽、感冒、咳喘,中医证型多为寒热错杂证、风痰证、外感风邪。温补肾阳的中成药处方包含金匱肾气丸、龙鹿胶囊、尪痹胶囊、桂附地黄丸,中医疾病多为痹症、眩晕、虚劳等,证型主要为肝肾不足、肾虚血瘀、脾肾不足。决策树分析显示使用含附子的中成药处方具有年龄分布特点,其中中医疾病及证型为主要决策点;聚类分析根据该类处方患者年龄、性别、中西医诊断、中医证型将中成药处方分为10类;关联性分析显示小儿肺咳颗粒联用情况最多,但关联度不高,金匱肾气丸、芪苈强心胶囊、龙鹿胶囊和尪痹胶囊有各自的强关联用药。结论:数据挖掘算法纳入多因素分析临床处方的应用更接近中医临床辩证论治思维,结合基础统计可知某院含附子的处方整体用药符合中医辨证论治的特点。     

髓母细胞瘤调强放疗计划中AAA算法与PBC算法的对比研究

目的比较瓦里安Eclipse治疗计划系统中的PBC算法和AAA算法在儿童颅内髓母细胞瘤的逆向调强放射治疗中的剂量学差异。方法随机选取15例术后和行全中枢放疗后的髓母细胞瘤患者,分别采用PBC算法和AAA算法设计调强放射治疗技术,并比较两种算法获得的靶区的剂量分布,包括靶区均匀指数HI、靶区适形指数CI、靶区最大剂量、靶区最小剂量、靶区平均剂量以及危及器官包括脑干、垂体、晶体、视神经的受照剂量的差异。结果 PTVmin、V95,脑干max、脑干mean和左视神经max在PBC与AAA两种算法中差异无统计学意义(P≥0.05);PTVmax、PTVmean,靶区适形指数CI、靶区均匀指数HI,其它危及器官以及机器输出量MU两种算法差异有统计学意义(P 0.05)。结论 PBC算法比AAA算法中能够更好地满足临床要求,对髓母细胞瘤患者在进行术后和全中枢二维普通放疗后期进行的调强放疗计划设计时推荐选用PBC算法。     

64排双低技术联合迭代重建算法在颈部CTA中的应用价值

目的:探讨64排双低技术联合迭代重建算法在颈部CT血管造影(CTA)中的应用价值。方法:选取2019年10月至2020年10月高州市中医院收治的开展颈部CTA患者共55例作为研究对象,根据随机数字表法分为两组,包括对照组27例,观察组28例,对照组患者进行64排螺旋CT常规剂量联合滤波反投影重建(FBP),观察组患者行64排双低技术联合迭代重建算法,比较两组患者不同层面动脉CT值(HU)、图像噪声、信噪比(SNR)、对比噪声比(CNR)、有效辐射剂量(ED)及碘摄入量。结果:观察组不同层面HU值、图像噪声、SNR、CNR与对照组相比更高,ED及碘摄入量相比对照组更低,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:64排双低技术联合迭代重建算法用于颈部CTA中时不但可以保证图像质量,还可以减少对比剂使用量,降低辐射剂量,因此临床应用和推广价值较高。     

支持向量机法及其在中药研究中的应用

在中医药现代化进程中，有效地结合现代科学技术手段对传统中医药进行更为合理的分析是一个重要研究方向。计算机科学技术与人工智能算法在中医药研究领域已取得长足发展，尤其是分类算法所具有的快速鉴别和分析能力，使其在复杂的中医药研究体系中发挥举足轻重的作用。对支持向量机分类算法及其结合其他算法在解决中医药相关领域问题方面及成果进行综述，以相关智能算法为基础探讨中医药研究过程中的诸多难题，为推动中医药现代化进程提供支撑。