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1.
目的评估并比较基于不同机器学习算法建立的乳腺癌超声影像组学预测模型的诊断性能。 方法回顾性收集2017年1月至2019年4月就诊皖南医学院第一附属医院、有明确病理结果的乳腺肿块病例828例,以2018年8月31日为节点将其分为训练集(526例)和验证集(302例),提取肿块的超声影像组学特征并进行特征筛选,运用k最近邻(kNN)、逻辑回归(LR)、朴素贝叶斯(NB)、随机森林(RF)和支持向量机(SVM)5种机器学习算法分别建立预测模型,使用重复交叉验证方法做内部验证,计算比较各模型的敏感度、特异度、阳性预测值(PPV)和阴性预测值(NPV),并实施外部验证,绘制ROC曲线并比较ROC曲线下面积(AUC)以评价模型的鉴别诊断性能,绘制校准曲线评价模型校准度。 结果从提取的109个影像组学特征中筛选出19个特征建立了5种机器学习算法模型。在内部验证中,5种模型的敏感度、特异度、PPV、NPV比较,总体差异均有统计学意义(P均<0.001)。LR模型的特异度、PPV、NPV中位数分别为0.769、0.816、0.778,3项指标均高于其他4种模型;敏感度中位数为0.824,高于kNN、RF和SVM模型。此外,SVM模型的特异度、PPV、NPV中位数分别为0.706、0.774、0.759,虽均低于LR模型,但均高于其他3种模型。在外部验证中,LR、SVM、RF、kNN和NB的AUC依次为0.890、0.832、0.821、0.746和0.703,其中LR与SVM的AUC差异有统计学意义(P=0.012);此外,各模型在校准性能上表现并不一致,LR和SVM模型的校准曲线显示乳腺癌实际概率与预测概率之间的一致性较好。 结论以超声影像组学特征为基础,运用不同机器学习算法建立的乳腺癌超声预测模型,均表现出较高的诊断性能,其中LR模型表现最为突出;选择合适的机器学习算法有助于进一步提高预测模型的诊断性能,提供更加准确的量化预测结果。 相似文献
2.
目的 挖掘藏医治疗肝胆疾病的用药规律,寻找核心药组,并预测核心药组的潜在靶点,以探讨核心药组治疗肝胆疾病的作用机制。方法 收集藏医药典籍中治疗肝胆疾病处方,采用SPSS软件进行Apriori算法关联规则分析得到藏医治疗肝胆疾病的核心药组。检索中药系统药理学分析平台(TCMSP)、Therapeutic Target Database (TTD)、Genecards、Metascape等数据库进行基因本体(GO)和KEGG富集分析。结果 共纳入607首方剂,数据挖掘得到藏医治疗肝胆疾病的核心药组为蒂达-洪连-波棱瓜子。收集到核心药组56个活性成分,作用于47个关键靶点,预测出1194条生物过程、49个细胞组成、54个分子功能以及226条信号通路。结论 藏医在治疗肝胆疾病中主要以“清赤巴热”为核心,所使用方剂中的药物多以苦味为主;核心药组治疗肝胆疾病可能是通过缓解体内氧化应激、降低炎症表达以及调节胆汁酸肝肠循环等作用机制。 相似文献
3.
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。 相似文献
4.
新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情发展迅速,危害严重,目前尚无特效药,而中医药在此疫情中发挥了积极的作用。该研究通过收集国家、各省、自治区和直辖市发布的诊疗方案,及中国知网、万方、维普三大数据库相关文献报道,全面系统整理现代中医治疗COVID-19的处方,并通过中医传承辅助平台V2.5,确定处方中用药的四气、五味、归经、使用频次、药物之间的关联规则及形成的新处方等。最终纳入有效处方96首,其中四气主要集中在温、寒、平,五味主要集中在苦、辛、甘,归经主要集中在肺、胃、脾经;使用高频次药物为甘草、杏仁、生石膏等;高频次药物组合为生石膏-杏仁,生石膏-甘草,甘草-杏仁等;核心组合有葶苈子-杏仁-生石膏,藿香-生姜-厚朴,麦冬-杏仁-黄芩等;形成新处方葶苈子、杏仁、生石膏、藿香、生姜、厚朴,麦冬、杏仁、黄芩、五味子、西洋参等。从药性到高频药物及新处方可以看出,我国现代中医治疗COVID-19的整体治则为扶正祛邪,兼顾气阴。 相似文献
5.
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。 相似文献
6.
7.
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。 相似文献
8.
在真实世界中应用银杏叶滴丸治疗冠心病、脑梗死的基础上,对其合并用药信息采用社区发现算法(Louvain算法)进行复杂网络分析,挖掘其合并用药规律。在冠心病的临床用药方面,银杏叶滴丸常合并应用的西药主要有阿司匹林、氯吡格雷、阿托伐他汀、氨氯地平、单硝酸异山梨酯等,合并应用的中药以注射用灯盏花素、注射用丹参多酚酸盐为主;其合并用药组合主要有阿司匹林 + 单硝酸异山梨酯/阿托伐他汀/氨氯地平/曲美他嗪、氯吡格雷 + 注射用丹参多酚酸盐/匹伐他汀/氨氯地平/阿托伐他汀、阿托伐他汀 + 氨氯地平。在脑梗死的联合用药方面,银杏叶滴丸常合并应用的西药主要有阿司匹林、阿托伐他汀、氨氯地平、氯吡格雷、硝苯地平等,合并应用的中药以注射用灯盏花素、疏血通注射液为主;其联合用药组合主要有阿司匹林 + 氨氯地平/阿托伐他汀/疏血通注射液/硝苯地平、阿托伐他汀 + 氯吡格雷/氨氯地平、注射用灯盏花素 + 阿司匹林/奥拉西坦。本研究中的数据来源于真实世界,对临床医生的诊疗具有一定的参考意义。 相似文献
9.
为分析真实世界刺五加注射液治疗心管病的联合用药治疗方案,提取全国19家三甲医院信息系统(HIS)数据库中使用刺五加注射液治疗心血管疾病患者的一般信息、中西医诊断信息、医嘱记录,采用Tabu算法挖掘不同子结构之间的关系,并用复杂网络分析将结果可视化。全国19家医院5904例患者纳入分析,优效人群为2595,占44%。刺五加注射液治疗心血管疾病常与西药的抗心绞痛药、抗心律失常药、心血管扩张药、抗血栓药、降血脂药及中药祛瘀剂联合应用,使用频次最高的是单硝酸异山梨酯和中药的速效救心丸。优效人群的联合用药方案中不仅有对症治疗,还有针对基础病的用药,在临床中取得较为理想的疗效。通过对不同子结构之间关系的深入分析,可以为联合用药以及研发用药提供支持和借鉴。 相似文献
10.
人工智能在医疗领域的应用逐步推动医疗变革,机器学习算法融入麻醉领域对于进一步提升麻醉发展意义重大。为了解机器学习算法在麻醉领域的应用现况及推动相关研究进展,本文总结了机器学习在围手术期麻醉管理和预测术后并发症方面的应用、基本概念和研究现状,指出了目前机器学习算法在医疗领域的不足之处。 相似文献