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1.
Background Computer-aided diagnosis (CAD) of lung cancer is the subject of many current researches. Statistical methods and artificial neural networks have been applied to more quantitatively characterize solitary pulmonary nodules (SPNs). In this study, we developed a CAD scheme based on an artificial neural network to distinguish malignant from benign SPNs on thin-section computed tomography (CT) images, and investigated how the CAD scheme can help radiologists with different levels of experience make diagnostic decisions.Methods Two hundred thin-section CT images of SPNs with proven diagnoses (135 small peripheral lung cancers and 65 benign nodules) were analyzed. Three clinical features and nine CT signs of each case were studied by radiologists, and the indices of qualitative diagnosis were quantified. One hundred and forty nodules were selected randomly to form training samples, on which the neural network model was built. The remaining 60 nodules, forming test samples, were presented to 9 radiologists with 3–20 years of clinical experience, accompanied by standard reference images. The radiologists were asked to determine whether a nodule was malignant or benign first without and then with CAD output. Diagnostic performance was evaluated by receiver operating characteristic (ROC) analysis.Results CAD outputs on test samples had higher agreement with pathological diagnoses (Kappa=0.841, P<0.001). Compared with diagnostic results without CAD output, the average area under the ROC curve with CAD output was 0.96 (P<0.001) for junior radiologists, 0.94 (P=0.014) for secondary radiologists and 0.96 (P=0.221) for senior radiologists, respectively. The differences in diagnostic performance with CAD output among the three levels of radiologists were not statistically significant (P=0.584, 0.920 and 0.707, respectively). Conclusions This CAD scheme based on an artificial neural network could improve diagnostic performance and assist radiologists in distinguishing malignant from benign SPNs on thin-section CT images.  相似文献
2.
目的:利用神经网络模型分析方法探索类风湿性关节炎(rheumatoidarthritis,RA)证候疾病信息对疗效的预测作用。方法:397例确诊为活动期RA的病例来自9个临床中心,随机分成中药治疗组203例和西药治疗组194例。西药治疗方案包括非甾体抗炎药和慢作用药,中药治疗包括基础治疗和辨证用药。治疗前后收集患者中医四诊信息和西医疾病诊查指标,治疗效果用美国风湿病学会20%改善标准(theAmericanCollegeofRheu-matology20,ACR20)判断,抽取患者初诊时的信息进行分析,分析方法在SAS8.2上实施。通过单因素探索性分析,计算疗效与变量的比数比,以P<0.2作为入选模型的标准;采用神经网络模型进行数据分析,以疗效为分层变量,随机将数据集分为训练集(占75%)和验证集(占25%),对分析方法进行验证。结果:数据分析模型中,中药治疗组共纳入18个变量,西药治疗组纳入24个变量。中药治疗组中,晨僵、关节肿胀数、免疫球蛋白M、关节压痛数、关节压痛、类风湿因子、C反应蛋白和关节疼痛等与疗效正相关,病程和夜尿多与疗效呈负相关。西药治疗组中,血沉、腰膝酸软、苔白、关节疼痛、屈伸不利和关节肿胀等与疗效呈正相关,苔黄、舌红、白细胞检测与疗效呈负相关。在随机选取的验证集患者中,神经网络模型的预测作用表现为:RA中药治疗方案使用中,可预测20%患者有效率达到90%;RA西药治疗方案使用中,可预测20%患者有效率达到100%。结论:根据证候疾病信息与中西医疗法疗效的临床数据所建立的神经网络模型,能够显示证病信息对疗效的预测作用。  相似文献
3.
目的建立基于BP神经网络的老年男性保健人群缺血性心脑血管病(ischemic cardiovascular disease,ICVD)的发病预测模型。方法以某保健医院所有老年男性保健对象2003年5月的体检资料为基线数据,剔除基线前已患有ICVD者。收集历年住院资料、问卷调查资料、电话回访资料,观察截止到2010年10月的ICVD发病及死亡情况。按照4∶1的比例将基线人群划分为训练组和测试组,利用MATLAB 7.0软件的神经网络工具箱构建训练组的BP神经网络模型,用测试组加以验证,并与传统的COX比例风险回归模型进行比较。结果 BP人工神经网络模型的判别能力、群体水平的预测能力方面优于COX比例风险回归模型。结论利用BP神经网络进行疾病预测,能获得更好的预测效果,并且对资料的类型、分布不作任何要求,是一种较好的疾病预测方法。  相似文献
4.
目的 建立人工神经网络预测模型,分析气候因素对白纹伊蚊密度的影响.方法 利用Matlab 7.0软件中的神经网络模块,用广州市1995~2001年各月的平均气压、平均气温、平均相对湿度、平均绝对湿度、平均蒸发量、平均降雨量、日照时间、平均风速等气候数据与白纹伊蚊等级数据建立误差反向传播网络预测模型,并对模型进行验证.结果 神经网络经25次学习和训练,误差从0.305539下降至2.93751×10-14,通过建立的基于气候因素的神经网络模型对白纹伊蚊密度进行预测,其预测符合率为80%.结论 基于气候因素的人工神经网络方法用于预测登革热媒介白纹伊蚊密度是可行的.  相似文献
5.
目的探讨肠道传染病与相关的主要气象指标和媒介生物密度指标的关系,建立深圳市肠道传染病发病率的BP神经网络模型,并评价其拟合效果和预测效果。方法从监测系统收集2000~2005年每月的气象资料、媒介生物监测数据以及肠道传染病疫情数据,利用Stata 8.0对与肠道传染病发病率相关的气象因素及媒介生物因素进行筛选,利用Matlab 7.0软件完成贝叶斯正规化BP神经网络模型的构建、训练及模拟。结果在各种气象因素与媒介生物密度指标中,与肠道传染病发病相关程度较高的指标分别为蟑螂密度、蝇密度、平均气温和雨量。月肠道传染病发病率的回代平均误差率和R2分别为14.9%和0.87。而进行预测时,以月份为单位的肠道传染病发病率预测平均误差率为18.4%,而以年为单位的肠道传染病发病率预测的平均误差率较低,为8.4%。结论肠道传染病伤与气象因素、媒介生物因素之间关系的贝叶斯BP神经网络模型拟合效果较好,预测准确度较高,BP神经网络在传染病发病率预测研究领域具有一定的实用价值。  相似文献
6.
难治性癫痫发病机制研究进展   总被引:2,自引:1,他引:1  
韩冬  韩艺  甘彦峰  刘广益 《医学综述》2007,13(18):1390-1393
随着对难治性癫痫研究的不断深入,难治性癫痫发病机制理论方面的研究已经取得许多突破性进展,促进了临床进一步研究和诊断的准确性。本文就难治性癫痫的定义,发病机制的研究现状和尚待解决的问题进行综述,为抗癫痫药物的更新和非药物治疗手段的开展奠定基础。  相似文献
7.
数据挖掘方法在中医证候学中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
[目的]探讨中医证候诊断的统计学分析方法。[方法]采用决策树、贝叶斯网络、神经网络、多元统计、聚类、关联规则等多种数据挖掘(data mining,DM)的统计方法,从众多的中医病症数据中,寻找规律性,提取出事先未知而潜在有用的信息,归纳中医证候的辨证分型。[结果]可作为实现中医证候规范化的一种工具。[结论]符合中医病症数据特点的统计方法,在证候研究中越来越受到重视;联合应用DM的数种方法进行中医证候的探索可起到事半功倍的效果。  相似文献
8.
小儿常见发热出疹性疾病智能诊断模型研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
目的探索实用于社区医生和家庭成员使用的小儿常见发热出疹性疾病智能诊断方法。方法收集2005年1月至2010年11月第三军医大学西南医院儿科及感染科248例小儿发热出疹性疾病住院患者的临床资料,其中男性133例,女性115例,平均年龄4.56岁。病种包括麻疹、幼儿急疹、水痘、手足口病、猩红热、风疹和药疹等。整理并描述发热、皮疹、主要伴随症状、血常规及流行病学相关数据特征,进行主成分分析(PCA);以反向传播神经网络(BPNN)为技术平台,构建智能诊断模型,进一步通过前瞻和回顾数据验证模型的准确性。结果经PCA处理后,31个临床及流行病学特征指标被综合成13个主因子;BPNN模型的输入、隐层和输出神经元分别为13、9、7;模型对小儿发热出疹性疾病回顾性诊断平均准确率达到99.53%,预测诊断平均准确率达到92.86%。结论以临床样本为依据建立的BPNN诊断模型可准确诊断常见小儿发热出疹性疾病,有明显的应用前景。  相似文献
9.
目的探讨心血管疾病的中医证候分类识别方法,为中医证候的规范化研究提供一定的方法和依据。方法利用统一的中医问诊采集量表,采集临床心血管疾病的病例;然后根据信息的有、无分别赋值为1、0,建立心血管疾病的中医临床信息数据库。基于支持向量机(径向基函数与多项式函数2种算法)和人工神经网络(ACON与OCON 2种结构的网络)对心血管疾病的中医临床信息和证候类别之间的关系进行分析,建立模型,观察其证候预测的准确性。结果经过比较,对于心气虚、心阳虚、心阴虚、痰浊、气滞、血瘀等心血管疾病常见中医证型,OCON网络的识别准确率最高,均在60%以上,其中心气虚和心阳虚证分别高达92.4%、82.9%。结论支持向量机和人工神经网络能为心血管疾病的临床中医证候识别提供一定的客观依据,其中OCON结构网络具有较高的识别准确率。  相似文献
10.
Fu QH  Pei J  Hui JR  Song Y 《中西医结合学报》2011,9(12):1292-1300
中风病病因病机十分复杂,导致了中风病的证候繁杂多变。中风患者发病后病情一直处于动态变化中,把握中风证候的动态演变规律,对于临床果断采取准确的治疗方法及处方用药具有重要的意义。证候是由许多因素组成的复杂系统,包括发病时间、性别、地域、基础疾病和体质因素等,难以用单一的生理、生化指标来表达。系统生物学整合了数据驱动和模型驱动的研究策略,融合了计算与实验的研究手段,从而获得系统与整体相关的规律性认识。在中风的证候学研究中,多采用以数据驱动的研究方法,而模型驱动的方法包括人工神经网络、贝叶斯网络等可为中风证候动态研究提供新的研究思路。本文综述了用数据驱动模式对中风证候动态变化规律的研究,并提出了中风证候的模型驱动研究方向。  相似文献
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