铝作业工人生物学年龄的评估

目的：为评估职业性铝接触对作业人群衰老过程的影响，寻找反映机体衰老的敏感生物学指标。方法：选择１０５名年龄２５～６０岁的铝作业工人为研究对象，以舒张压、收缩压、肺活量、Ｇｕｎｔｈｅｒ指数、手握力、视简单反应时、数字译码、视觉记忆、血清胆固醇和血糖作为评价生物学年龄的指标。结果：铝作业工人的生物学年龄明显高于其时序年龄，平均高３．６岁。结论：提示职业性铝接触可以加速机体正常的衰老进程     

生物学年龄及其影响因素研究进展

衰老与人体功能损伤、多种重大慢性疾病和死亡风险密切相关.在不同个体中,衰老的速率并不一致.生物学年龄是根据机体的生物学数据计算出来的一种年龄指标,相比于实足年龄,更能反映机体的衰老状态.近年来,越来越多的流行病学研究对其与各种健康相关结局的相关性进行了探究和验证.本研究对生物学年龄相关指标和预测模型及其影响因素的研究进...     

生物学年龄评价方法进展

利用生物学年龄衡量个体的衰老进程,可以弥补实足年龄难以解释同龄个体间健康水平差异的缺陷。近年来,涌现出多种基于临床或表型、分子生物学指标或复合型指标的生物学年龄测量方法。本文对一些常见的生物学年龄评价指标进行概述,并比较这些评价指标的效度。     

生物学年龄量化方法研究进展

生物学年龄已被证明优于时序年龄衡量个体间衰老的真实差异, 但生物学年龄的量化方法在衰老研究领域至今未达成共识。本文对目前常用的一些生物学年龄的量化方法进行概述, 并提出展望。     

基于深度卷积生成对抗网络的大脑年龄预测方法研究

目的 ：提出一种基于深度卷积生成对抗网络（deep convolutional generative adversarial network,DCGAN）的大脑年龄预测方法,以客观评估大脑健康状态。方法：首先,将二维DCGAN扩展到三维DCGAN,并在DCGAN中加入残差块改进DCGAN模型,以提高特征提取能力。其次,使用无监督对抗学习来预训练分类器,使用迁移学习来微调分类器,以解决三维卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）中由于小规模样本而导致的过度拟合问题。为验证改进模型的有效性,在英国生物银行（UK Biobank,UKB）数据库上,采用平均绝对误差（mean absolute error,MAE）作为评价指标,将该模型与最小绝对收缩选择算子（least absolute shrinkage and selection operator,LASSO）模型、机器学习模型、三维CNN模型和图卷积网络模型进行对比。结果：提出的模型在预测脑年龄方面表现优秀,MAE为2.896年,明显优于LASSO模型、机器学习模型、CNN模型和图卷积网络模型。结...     

深度卷积神经网络方法在医学图像分割应用中的综述

在计算机视觉领域中,卷积神经网络(CNN)对图像有优秀的分类能力,但要将其应用到医学图像分割任务中并取得较好的效果,还存在着一些问题.对此,汇总分析了当前已有的一些研究,从基础CNN开始,描述如何将分类网络改造成分割网络,讨论改造后的网络在分割任务中的缺陷.针对这些缺陷,总结用于提高分割效果的常见方法,并介绍它在医学图...     

老年人生物学年龄的测定及其相关因素分析

本文报道采用无创伤的方法对182例老年人生物学年龄的测定结果及老化指标的年龄相关因素分析。一、对象与方法:1.对象:为我所门诊就诊的离退休干部和广州老年大学部分学员,年龄60～89岁,无明显器质性疾患,其中男106例,女76例;平均年龄66.2岁。2.方法:测定指标包括①一般指标(性别、年龄、病史、身高、体重、血压、握力);②肺活量;③机体平衡功能;④动作稳定度(被测者持小金属棒按易难顺序依次插入不同直径的孔里,记录不碰孔壁所能插入的孔数,了解神经肌肉协调功能);⑤敲击试验(被测者用手指敲击自动计数键,计录一分钟内敲击的次数,以了解关…     

基于机器学习的宁夏地区老年人生物学年龄研究

目的 生物学年龄(Biological age, BA)可以更有效的判断个体真正的衰老状态,精准预测BA有助于为老年个体早期制定有针对性的预防措施,目前关于老年人分亚群对生物学年龄与生化指标相关性研究较少。利用机器学习算法计算宁夏地区老年人的生物学年龄,并识别相关生物化学指标分亚群进行分析。方法 纳入2020年宁夏地区老年人健康体检者共4 060名作为研究对象,采集空腹静脉血、尿液检测生物化学指标,利用随机森林(Random Forest, RF)算法筛选与BA相关的生物学指标,计算生物学年龄,并对RF算法的预测精度进行评估。结果 在老年人的不同亚群(低龄、中龄、高龄)中,各年龄段生物学指标在生物学年龄的重要性各有不。研究采用平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)、均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)、相关系数(Coefficient of association,R²)进行模型的效能评估。结论 利用随机森林计算老年人生物学年龄并分析相关指标,可以更加精准定位老年人中高危人群及对健康老龄化有一定的指导。     

基于卷积神经网络的脑年龄预测模型研究综述

介绍了基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的脑年龄预测模型在二维切片、三维图像块和三维全脑图像3个方面的一些典型研究成果.分析了脑年龄预测在数据集和模型方面存在的不足,并提出了未来的发展方向.指出了基于CNN的脑年龄预测模型有望应用于神经退行性疾病的个性化诊断和治疗,具有...     

基于模糊神经网络的麻醉深度的监测研究

提出模糊神经网络对麻醉信号进行信息融合，实现麻醉深度监测的方法。实验是从31例复合全麻病人的EEG信号中提取出非线性动力学参数——KC复杂度、近似嫡，和25例训练样本的训练及6例检验样本的前瞻性检验,结果表明以EEG信号的非线性动力学参数为输入的ANFIS网络输出具有显著的差异性，可以作为一种反映麻醉深度的定量指标。     

小秘诀守住年龄秘密

<正>当人们采用良好的生活习惯和保健措施,就可以有效地延缓衰老,提高生活质量。脸上的皱纹可以被延缓,那么身体其他部位当然也可以的。人体衰老是一种自然规律,人体的生长、发育、衰老与脏腑功能和经络气血的盛衰关系密切,当机体气血不足,经络之气运行不畅,脏腑功能减退,阴阳失去平     

基于决策树和反向传播神经网络模型的不同状态年龄人群生活行为抗衰老方案研究

目的 筛选不同状态年龄人群日常生活行为,拟合DT与BP-ANN模型并比较预测性能,构建生活行为抗/缓衰老方案。方法 使用PPSHAS量表筛选状态年龄“明显年轻”和“明显老”等不同人群并开展抗衰老因素现况调查;以不同状态年龄组人群的衰老有关变量拟合以上两模型并比较预测性能,选择综合性能最优的模型以构建抗衰老方案。结果902名南北居民测得衰老度得分为（50.04±9.77）分,状态年龄得分为（67.67±17.47）分,其中明显轻者占26.39%,尤其是65岁后占比超过明显老者,在75～79年龄达到顶峰（45.16%）;从59个因素中筛选得饮食、饮酒、饮茶、运动、睡眠、吸烟情况、兴趣爱好、护肤品等25个有意义的变量,经主成分分析获得9个不同载荷的主成分;训练集和验证集中结果可得,DT模型的准确率、Youden指数、Kappa指数、AUC均高于BP-ANN模型,且AUC差值均有统计学意义（P<0.05）;DT模型构建的抗衰老方案提示,拥有1～2个兴趣爱好、静态行为时长≤8 h/d、睡眠时间≤8 h/d、午睡时间≤60 min/d对抗衰老有益（贡献率为71.43%～98.40%）。结论 ...     

防止性随年龄衰老的10个诀窍

性机能虽然随着人的年龄增长，而逐渐减退，但是如果保养得好，性机能却能随着生命一起延长下去。那么如何保养呢？下面我给大家介绍几种方法：     

基于深度神经网络原理构建糖尿病视网膜病变辅助诊断模型

目的 基于深度神经网络原理,通过对糖尿病视网膜病变(diabetic retinopathy,DR)的眼底图像分级,构建DR辅助诊断模型,为人群中该类疾病筛查提供方便快捷的方法.方法 利用图像增强技术对图像数据进行预处理,并使用Focal Loss损失函数、余弦退火学习率、加权随机采样、图像高斯滤波混合加权方法优化深度...     

年龄不是衰老的标志

<正>和一些退休的同志接触,见面说话,有的人一开口便是"人老了!""差不多了!"感到寂寞、自卑,甚至还发现有的人一退休,继"失落感"而来的就是等待"报到"。这种心理上的"自我意识衰退",是年龄不老而心老的早衰现象,于延年益寿、欢度晚年不利。     

疱疹病毒的生物学特性和检测方法

疱疹类病毒是由一组病毒组成。到目前为止，发现能致病的疱疹类病毒有8种：单纯疱疹病毒1型和2型；水痘—带状疱疹病毒；爱泼斯坦—巴尔病毒；人巨细胞病毒及人疱疹病毒6、7、8型。本文对它们的生物学特性、流行病学和检测方法作了综述。     

基于深度卷积神经网络的肺结节检测算法研究

传统肺结节测算法存在假阳性率高以及敏感度低等特点,而基于深度卷积神经网络的肺结节测算法(convolutional neural network,CNN)可对传统全卷积分割网络进行针对性的转化,且加入了加权损失函数,可对CNN进行加强使用、改进及深监督,能够使候选肺结节质量与敏感度获得提高。三维深度CNN基于多尺度上下文信息,可显著强化图像特征提取。训练获得的融合分类模型能够对候选结节实施分类,从而能够使假阳性率得到有效降低。本研究算法应用了LUNA16数据集,可通过对比试验的方式验证算法性能。检测阶段若每个CT检测出候选结节数达到50.2,则敏感可达到94.3%,相比于传统全卷积分割网络,CNN敏感度获得了较为明显的提升(4.2%),分类阶段的竞争性能为0.874,因此本研究算法能够使假阳性率得到有效降低,并可使检测敏感度得到显著提高。     

基于深度神经网络融合稀疏分组lasso的预测模型研究

目的 探索深度神经网络(DNN)联合不同正则化方法后模型预测准确性的差异;探索模型预测准确性较高时的样本特征规律.方法 R软件产生不同分组、不同样本量的模拟数据集,在不同数据特征下比较DNN模型及融合正则化后模型的预测能力.通过真实数据分析进一步评价两种模型的预测能力.结果 DNN融合不同正则化方法的结果均优于单纯DN...     

年龄调整率的区间估计及其在宫颈癌患病率估计中的应用

目的 评价三种年龄调整率可信区间估计方法,探索适合江苏省宫颈癌筛查研究中年龄调整患病率可信区间估计的方法.方法 以二项分布正态近似法、Gamma分布法及"确切概率法"进行年龄调整率的区间估计,运用统计模拟考察多种率及阳性数情况下三种方法的区间覆盖率及宽度.结果 当样本量较小(阳性数较少)时,确切概率法的覆盖率离理论可信度的偏差及区间宽度均优于Gamma分布法,两者的覆盖率均明显优于正态近似法;随着阳性数增多,三法各自的覆盖率偏差及区间宽度均逐渐变小,方法间的差异亦逐渐缩小;当阳性数增至30以上时,确切概率法及正态近似法的覆盖率的偏差皆在±1%以内,此时两者的区间宽度接近;而Gamma分布法的覆盖率偏差若要达到1%以内,则要求总阳性数在100以上.无论样本构成是轻度偏离还是明显偏离总体构成,上述规律皆成立.结论 综合考虑区间覆盖率、区间宽度及计算便捷性,建议当总阳性数小于30时,采用确切概率法计算调整率的可信区间;当总阳性数大于等于30时,采用正态近似法.     

基于SAE深度神经网络的自主循环恢复辨识算法研究

目的:提出一种新的胸部按压过程中人体自主循环恢复辨识算法,以实现对按压急救过程中自主循环恢复的准确辨识,指导胸部按压的启停.方法:对10头实验猪进行室颤诱导及电击除颤以采集包含自主循环恢复阶段的数据,期间持续记录脉搏波信号的变化,数据采集完成后对脉搏波进行处理并得到能量图谱,基于栈式自编码(stacked autoen...