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1994年 | 1篇 |
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介绍自编码器、生成式对抗网络、BERT等无监督深度学习方法,阐述其在电子健康档案数据挖掘中的应用以及存在的挑战,指出无监督深度学习技术能够加速医疗知识发现和临床决策支持,促进个性化医学发展。 相似文献
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目的观察经颅直流电刺激联合镜像神经元康复训练系统治疗颅脑损伤后青年抑郁患者的疗效。方法选取2019-02—2020-03于甘肃省康复中心医院神经康复科住院的颅脑损伤后青年抑郁患者51例,按照随机数表分为2组,观察组26例在常规康复训练的基础上接受经颅直流电刺激(tDCS)联合镜像神经元康复训练系统(MNST-V1.0)治疗,对照组25例在常规康复训练的基础上接受经颅直流电刺激(tDCS)治疗。分别于治疗前和治疗4周后采用汉密尔顿抑郁量表(HAMD)、抑郁自评量表(SDS)、贝克抑郁量表(BDI)、改良Barthel指数(MBI)对2组疗效进行评估。结果观察组和对照组治疗4周后HAMD、SDS、BDI及MBI评分均较治疗前明显改善,差异有统计学意义(P0.05)。2组治疗前HAMD、SDS、BDI及MBI评分比较,差异无统计学意义(P0.05),但治疗4周后观察组HAMD(11.4±5.3)分、SDS(42.1±6.5)分、BDI(10.7±3.9)分及MBI(75.15±12.91)分均较对照组明显改善,差异有统计学意义(P0.05)。结论经颅直流电刺激联合镜像神经元康复训练系统对颅脑损伤后青年抑郁患者的疗效显著。 相似文献
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目的 建立基于机器学习的脑出血相关肺炎预测模型。
方法 选择中国国家卒中登记Ⅱ(China National Stoke Registry Ⅱ,CNSRⅡ)数据库中发病7 d内的急
性脑出血住院患者为研究对象,登记时间为2012年5月-2013年1月,研究覆盖我国219家医院。研究对
象按照8∶2比例随机分为训练集和测试集。采用多因素Logistic回归分析,筛选出候选预测因子。应用
基于机器学习的Logistic回归、CatBoost、XGBoost和LightGBM算法构建诊断预测模型,比较4种方法构建
的模型对脑出血相关肺炎的预测诊断价值。
结果 本研究共筛选2303例患者,平均年龄62.1±12.7岁,其中男性占62.1%。患者随机分为训
练集(n =1841)和测试集(n =462),两组脑出血相关肺炎发生率分别为15.6%和15.8%(χ 2=0.007,
P =0.934)。根据多因素Logistic回归分析,候选预测因子为年龄(OR 1.03,95%CI 1.02~1.04)、NIHSS
评分(OR 1.02,95%CI 1.00~1.04)、白细胞计数(OR 1.11,95%CI 1.07~1.16)和吞咽功能障碍(OR
6.85,95%CI 5.01~9.39)。Logistic回归、CatBoost、XGBoost和LightGBM四种模型灵敏度分别为75.34%、
50.68%、80.82%和80.82%;特异度分别为68.64%、86.12%、52.96%和57.33%;ROC曲线下面积分别
为0.776、0.692、0.736和0.767。Logistic回归和LightGBM模型诊断效果显著高于CatBoost和XGBoost模型
(DeLong test,P <0.05)。
结论 基于机器学习建立的脑出血相关肺炎风险预测模型有较高的诊断价值,年龄、NIHSS评分、白
细胞计数和吞咽功能障碍为模型的候选预测因子,可将模型纳入脑出血相关肺炎诊断决策。本研究
结果的临床应用价值有待于更大样本的外部队列进行验证。 相似文献
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目的:梳理美国癌症基因组图谱计划(The Cancer Genome Atlas,TCGA)相关数据的收集、整理、组织、共享及应用情况,为建立及完善国家级大型的开放癌症基因组学相关数据资源提供参考。方法:系统调研TCGA计划的数据管理相关机构工作流程、数据共享利用等方面的解决方案和最佳实践。 结果:TCGA计划通过多中心合作,建立了组织样本采集、处理、质量控制、序列测定、特征分析、数据共享与研究应用等全链条的癌症基因组图谱数据管理流程,从所属癌症、数据类型、处理水平等角度对数据进行精细分类,并针对汇总数据和个体数据分别采取开放存取和受控访问两种共享机制,研究者们利用其共享数据开展了相关癌症特征基因的突变、扩增和缺失、以及受影响的信号通路等多方面研究。 结论:癌症基因组图谱计划的实践探索可为大规模癌症基因组学相关研究计划的实施提供数据管理方面的经验借鉴与参考。 相似文献
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