直肠充盈对直肠壁CT影像组学特征的影响

目的:探讨直肠充盈对直肠壁CT影像组学特征的影响。方法:收集95例宫颈癌后装治疗定位CT扫描图像,患者在直肠填充苦参凝胶前后分别进行CT扫描,手动勾画直肠壁,计算提取7类共计851个特征,包括形态、统计、灰度相关矩阵、灰度游程矩阵、灰度共生矩阵、灰度区域矩阵及邻域灰度差分矩阵特征,采用一致性相关系数评估特征稳定性,威尔科克森符号秩检验分析直肠充盈对直肠壁CT影像组学特征的影响。结果:直肠充盈前后较稳定（一致性相关系数值小于0.8）的特征占总数的13%（113/851）,有显著性差异（P<0.05）的特征占总数的92%（782/851）。结论:直肠充盈对直肠壁CT影像组学特征影响较大,应予以关注。     

寸口桡动脉智能脉象采集与分析系统

传统的脉诊信息收集和辩证具有明显的主观特性,影响证候的规范化和标准化。本文提出一种融合了微控制器技术、传感器技术、数字信号处理技术、人工智能等技术的数字化脉诊仪,采用数字化信号表示中医脉诊的信息,针对采集到的脉象信息使用机器学习的有关算法进行脉象的识别和分类,该系统对提升中医临床诊疗的客观性和准确性具有重要的借鉴和参考意义。     

微课支持下翻转课堂教学模式改革与实践

作为推进课堂教学革命的一种全新教学模式,翻转课堂得到广泛探索和实践。但翻转课堂教学模式的教学效果如何评测是研究探索的难点。首先,从微课支持翻转课堂的必要性和可行性入手,论证了微课与翻转课堂的互动关系;其次,通过分析翻转课堂的三个教学阶段,构建了翻转课堂教学模式,提出了翻转课堂教学模式的评价指标;最后,以广东省青年教师信息化新课堂《药用物理学》课程为例,探索了微课支持下翻转课堂的教学实施效果。研究结果表明,翻转课堂教学模式能提高学生学习兴趣、丰富课堂教学活动、增加师生互动效果,能实现对课堂教学模式的改革与创新。     

毛橘红总黄酮指纹图谱与其抗氧化活性的谱效关系研究

【目的】研究毛橘红总黄酮指纹图谱与其抗氧化活性的谱效关系。【方法】采用高效液相色谱(HPLC)法制备毛橘红总黄酮指纹图谱,按中国药典法进行抗氧化作用强度的测定。应用灰关联(GM)数学模型计算各色谱峰与抗氧化活性的灰关联度,采用逐步多元回归对指纹色谱峰进行回归、筛选,并结合广义回归人工神经网络(GRNN)进行抗氧化性预测。【结果】筛选出对抗氧化作用有统计学意义(P<0.05)的4个峰,GRNN预测模型显示筛选后的预测误差显著小于筛选前的预测误差(P<0.05)。【结论】灰关联与逐步多元回归结合的方法可阐明毛橘红总黄酮指纹图谱与抗氧化活性间的谱效关系,GRNN法可较好地预测毛橘红谱峰的抗氧化强度。     

基于关联规则重症肌无力医案数据挖掘分析

目的 :探讨当代中医治疗重症肌无力的诊治规律。方法:从国内正式发表的期刊文献,如《中国生物医学文献数据库》(简称CBM)、《中国期刊网》(简称CNKI)进行检索。收集43篇中医药治疗重症肌无力医案,使用Excel建立包含基本信息、四诊信息、病机、用药等为字段名的数据库,并进行规范化处理。共收入47条有效记录,涉及129味中药。采用关联规则与频数分析方法进行统计。数据分析在spss Clementine 17.0统计软件上进行。结果 :对重症肌无力基本信息、临床分型、症状、用药等信息的频数分析,四诊信息与中药、中药与中药、病机与中药之间发现一些对应规律。结论:数据挖掘所得到的信息符合中医药治疗重症肌无力的诊治规律,为临床诊治提供了理论依据。     

一种基于自动化技术的植物鉴别泛在学习模式

植物的形态特征纷繁复杂,这些几乎没有规律可言而又繁多的特征让常人难以记忆。要学习鉴别植物的种类,观察实际植物非常重要。然而,鉴于师资力量、教学经费的有限性,当前的植物分类的教学,均是以在教室中教师指导为主,野外带教为补充。本文提出一种基于自动化技术的植物鉴别泛在学习模式,让植物分类的学习突破时间地点的限制,让人们在“想学就学”的氛围下不断提升植物鉴别能力。     

基于BP神经网络的阿尔茨海默病预测模型研究

目的：基于阿尔茨海默病患者的日常认知自我报告清单，利用BP神经网络模型构建阿尔茨海默病不同病程的预测分类器，并评估预测分类器的性能。方法：纳入ADNI-GO、ADNI-2、ADNI-3等3个计划阶段的参与者日常认知自我报告清单数据。以7：3的比例划分训练集和测试集，以网格搜索方法设置十折交叉验证确定最佳BP神经网络参数，测试集用于评估模型的泛化能力。结果：ADNI-GO和ADNI-2阶段的模型分类准确率达到90%，而ADNI-3阶段的准确率最低，不到80%，且ADNI-3模型的泛化能力低，存在过拟合问题。结论：利用患者当前日常认知自我报告清单可以准确预测分类患者的病程阶段，有利于患者尽快进一步检查或治疗，具有一定的临床价值。     

可解释人工智能医疗应用的伦理问题

可解释人工智能推动医学发展的同时引发了不同以往的伦理挑战，这种新挑战表现在事前解释、事后解释两个方面。导致可解释人工智能医疗应用伦理问题的技术性根源是可解释性技术的负面效应，其社会性根源是相关道德原则和立法的缺失，主体性根源在于各利益相关方的利益多样性。因此，强化技术创新、可解释人工智能医疗应用伦理教育、对医护人员的培训和跨学科合作，完善相关道德原则和法律法规，实现个性化的交互式解释等对策是问题的解决之道。     

基于LDA主题模型与关联规则的岭南骨伤用药规律

目的:挖掘岭南骨伤名家用药规律。方法:收集整理岭南骨科名家著作、手稿、论文等文献,建立岭南骨伤方药数据库,采用频数分析,潜在狄利克雷分布(LDA)主题模型,关联规则等方法对其用药规律进行分析。结果:岭南骨伤文献中共涉及方剂802首、中药811味,所使用药物以温性最多,占28.3%,药物类别以活血化瘀药、补虚药、理气药、清热药、祛风湿药、温里药为主,LDA主题模型共得5个核心方,通过关联规则分析,共得出21条药对与药组关联规则,核心药物有当归、川芎、白芍、赤芍等。结论:岭南骨科名家基本遵从骨伤科用药的常规,重视活血化瘀法的治疗,用药呈现比较明显的骨伤早、中、晚3期用药规律,早期或兼清热解毒,或强调止血,或开窍醒神;中期攻补兼施,兼以补益肝肾;晚期以补为主,益气健脾养血,兼以活血、补益肝肾。在此基础上,用药也体现了重视健脾化湿清热的岭南骨伤特色治法。     

基于个性化医学的中医体质辨识与干预智能平台

根据中医体质辨识理论和因人制宜的个性化医学理论,利用微博接口建立认证,为用户提供中医体质测评系统,并根据不同体质提供相应建议.在此基础上进行个性化推荐模型设计,详细阐述其设计原则、用户流程,并对应用效果进行分析.