直肠癌淋巴结转移的深度神经网络评判研究进展

正目前,临床上对于直肠癌常用的影像评估方法有MRI、螺旋CT、PET-CT、直肠腔内超声(ERUS)等。而MRI作为首选检查方式,对肿瘤位置、浸润深度、淋巴结转移、血管侵犯、环周切缘及周围器官侵犯等方面的评估均具有明显优势~([1-2])。通过MRI诊断淋巴结的方法通常是影像科医师逐层浏览每一幅图像,从中识别淋巴结的形状、界限及密度来判断,这种传统方式耗时较长且存在主观偏倚,导致     

人工神经网络在医学统计与信息处理方中的应用综述

神经网络作为一种新型的统计计算和信息处理方法有其独特的优越性,这里举出近年来我国和国际医学工作者在使用神经网络进行医学统计和信息处理的几个案例。由此说明神经网络将是很有前途的统计和信息处理方法,并对其未来做展望。     

神经营养因子与毛囊相互作用的研究进展

神经因素导致的脱发、斑秃、白发和毛发纤细一直困扰着一部分人群。仅近百年来，关于毛囊的研究一直没有停止。解剖学发现毛囊峡部是毛囊隆突区的所在地，神经网络密集之处，同时也足血管丰富的集结并且受众多因子协同作用，对维持毛囊的发育、生长和周期循环以及毛囊干细胞的分化、迁移和信号转导起着重要的作用。近年来随着各种新技术的应用，国内外对毛囊与神经营养因子相互作用机制有进一步的了解，现综述如下：     

基于BP神经网络的模式识别方法在医学检测中的应用

以血清中胆固醇含量检测问题为例,介绍基于BP神经网络的模式识别方法在医学检测中的应用,并讨论了一些相关问题。     

人工神经网络在避孕研究中的应用

人工神经网络作为一门新兴的边缘学科,已开始在许多领域应用.本文将神经网络的方法应用于避孕方法选择方面,并通过ROC曲线比较了神经网络方法与传统的多元LO-gistic回归分析方法对训练样本和检验样本的表现.结果提示,神经网络方法有望在统计学、医学领域得到进一步应用和发展.     

握力大小与前臂肌肉表面肌电活动模式的相关性研究

目的 研究手部握力大小与前臂肌肉表面肌电信号特征的相关性.方法 9名健康被试者参加了试验,包括最大自主收缩力(maximum volunteer contraction,MVC),80% MVC及40% MVC,记录指浅屈肌和腕长伸肌的表面肌电信号,并采用均方根和小波分析方法提取其特征参数;运用SPSS软件统计以被试者自身的MVC为基准的不同握力水平的相对特征值,使不同的被试者具有可比性.结果 对于单个被试者握力水平与表面肌电活动模式存在正相关性,即握力越大则对应的表面肌电信号的特征值也越大;对于所有的被试者这种正相关性也存在.结论 握力水平与肌肉活动模式具有相关性,这提示通过表面肌电信号的特征值不但可以预测握力的大小,还可用于运动功能测试及康复的评价.     

一种基于多小波变换的医学图像融合技术

为了提高医学图像融合的可靠性，本文在原小波理论的基础上提出了基于多小波变换的融合方法。此方法能够有效地保留原始图像的重要特征，有着较好的融合效果。     

艺术嗓音歌声客观评价初探

目的探讨客观评价艺术嗓音歌声的方法。方法对48名声乐专业青年大学生录制专业训练歌声信号,提取歌声平均能量、频率误差、音域误差作为评价参数,使用神经网络方法和多元线性回归方法客观评价歌声质量,并与资深专业教师的主观评价进行比较。结果客观评价歌声质量的方法中,神经网络方法误差在4%之内,而线性回归方法误差在6%之内,前者较优。结论神经网络方法利用评价参数能正确客观评价歌声质量,有助于科学地指导选拔和训练艺术嗓音人才。     

海马体重新定位及内嗅皮层网格细胞重排

许多联想记忆神经网络的一个基本特性是在信息储存人大脑前使重叠的输人模式去相关的能力。在海马体中，这种神经元分离模式像所有海马位置细胞一样，随着输入海马的感觉信号或动机信号的变化而进行广泛的“重新定位”。重新定位在一个稳定位置代码存在的情况下放电率改变时发生“重新定位率”，而在其它情况下当海马位置代码在位置和放电率上呈现出统计学上的独立价值时完全重组．重新定位发生“全局重新定位”。研究人员表示海马体重新定位的性质可以通过中间内嗅皮层（MEC）上进行位置计算的网格细胞的整体动力学来预测海马体的一种上行突触。尽管重新定位率与稳定的网格区域有关，[第一段]