剂量预测引导的鼻咽癌放疗计划质量定量评估方法

目的:利用人工神经网络模型对鼻咽癌计划进行剂量预测,根据剂量预测值建立计划质量测度标准（PQM）,实现放疗计划个性化定量评估。方法:回顾性分析于福建省肿瘤医院进行放射治疗的鼻咽癌计划114例。提取25项危及器官（OAR）与靶区之间的几何空间关系特征,训练（81例）得到基于人工神经网络的剂量预测模型并测试（23例）验证其准确性。分别用基于剂量限值建立PQM和基于剂量预测值建立PQM两种评估方法对10例临床通过计划进行定量评估,讨论两种评估方法的合理性。结果:11项鼻咽癌主要OAR剂量学指标,预测值与实际值的剂量相关总体平均差值为（-0.07±4.55） Gy,体积相关总体平均差值为-1.06%±3.80%,预测准确性可达90%。10例临床通过的鼻咽癌计划,基于剂量限值建立PQM方法对病例4评估为不合格,其余病例合格。基于剂量预测值建立PQM方法对病例9评估为不合格,其余病例合格。结论:剂量预测引导的鼻咽癌计划质量定量评估方法可以反映计划是否存在继续优化的空间,且该评估方法克服了剂量限值未考虑病例特异性的缺陷,能更科学合理地对放疗计划进行定量评估。     

血清蛋白质谱与人工神经网络模型诊断卵巢癌的应用性研究

目的 建立筛选卵巢癌血清蛋白质谱与人工神经网络诊断模型的研究。方法 用H4(疏水表面)蛋白芯片结合表面增强激光解吸电离飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)技术检测卵巢癌患者和健康人血清样本的蛋白质谱，同时采用人工神经网络筛选差异蛋白以建立诊断模型。结果 用SELDI-TOF-MS技术和H4蛋白芯片从47例卵巢癌和29名健康人血清中，筛选出4个有明显表达差异的蛋白，其质荷比(m／z)分别为5881、7553、6652和9391。用其中的18名健康人和29例卵巢癌患者样本作训练集和交叉验证后，再用筛选出的4个差异蛋白质建立人工神经网络预测模型。然后，对11名健康人和18例卵巢癌患者样本进行盲法测试，以验证该模型。结果显示，我们建立的诊断模型对卵巢癌检测的敏感性为100％，特异性为90．9％，阳性率为94．7％。结论 血清蛋白质谱与人工神经网络模型对小样本的卵巢癌诊断具有较高的敏感性和特异性，可扩大样本进行深入的应用性研究。     

人工神经网络技术预测颅脑损伤患者的预后效果

目的运用人工神经网络（ANN）技术预测颅脑损伤患者的预后效果。 方法在已完成的与预后相关的入院指标的二次多项式回归模型研究的基础上，回顾性分析2013年1月至2017年8月入住扬州大学附属医院重症医学科的130例颅脑损伤患者的临床资料，建立基于ANN技术的颅脑损伤患者预后预测模型，同时采用2017年10月至2019年3月46例颅脑损伤患者临床资料进行外部验证，计算其相关系数、敏感度及特异度等参数，并与二次多项式逐步回归模型进行对比分析。 结果ANN技术建立的颅脑损伤患者预后预测模型，内部验证中，其相关系数为0.8935，不良预后的敏感度为94.8%（55/58），特异度为82.1%（55/67）；良好预后的敏感度为95.5%（42/44），特异度为87.5%（42/48）。外部验证中，其相关系数为0.7138，不良预后的敏感度为43.8%（7/16），特异度为100.0%（7/7）；良好预后的敏感度为100.0%（26/26），特异度为66.7%（26/39）。 结论与二次多项回归模型比较，ANN技术建立的预测颅脑损伤患者预后的数学模型的模型拟合程度较高，但对于预后评估的敏感度及特异度，优势不明显。     

基于人工神经网络的臀位外倒转术疗效预测模型研究

目的 构建基于人工神经网络的臀位外倒转术疗效预测模型,分析其应用价值.方法 选取2017年1月至2020年6月在南方医科大学附属东莞人民医院行臀位外倒转术的孕产妇为研究对象,收集临床和影像资料数据,应用多层感知器(MLP)神经网络技术建立臀位外倒转术疗效预测模型,以预测准确率和ROC曲线为指标评价其预测效能.结果 共纳...     

基于人工神经网络的冠心病鉴别诊断方

人工神经网络在冠心病诊断领域已取得广泛应用并取得良好效果,但其在冠心病鉴别诊断领域的应用仍为空白。本文从冠心病的鉴别诊断入手,选用基于LM算法的人工神经网络,结合目前中国医疗场所对冠心病及其他疾病的诊断方法,就如何运用人工神经网络实现冠心病的鉴别诊断进行了理论上的探讨,并给出了具体的样本信息数字化方法,填补了国内相关领域研究的空白。     

人工神经网络方法在乳腺癌死亡率研究中的应用

人工神经网络方法在乳腺癌死亡率研究中的应用蔡煜东，官家文，甘骏人，姚林声（中国科学院上海冶金研究所，上海２０００５０）关键词：微量元素；乳腺癌死亡率；人工神经网络；反向传播模型ＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮＯＦＡＲＴＩＦＩＣＩＡＬＮＥＵＲＡＬＮＥＴＷＯＲＫＡ...     

人工神经网络的性病艾滋病预测模型研究

目的用BP-人工神经网络(Back-propagation neural network,BP-ANN)建立性病艾滋病预测模型。方法对330例感染性病艾滋病的出入境人员和330例非性病出入境人员进行统计分析,以15个自变量(包括年龄、性别、国籍、职业、文化程度、国内外劳务史、性伴侣数、生殖系统异常症状史、不洁性生活史、明确性伴侣是否有性病、合法性伴侣是否是性病的高危人群、输血史、吸毒史、是否有同性性伴侣和是否拒绝流行病学调查)建立对患病状态的BP-ANN。结果性病患者与非性病者的年龄、性别、国籍、职业、文化程度、国内外劳务史、性伴侣数、病史、不洁性生活史、性伴侣情况的差异有统计学意义(P<0.01)。隐含层神经元个数为7个BP-ANN的预测效果最好,网络结构为15-7-1,其训练准确率、校验准确率和测试准确率分别达到93.94%、88.48%和89.60%。结论BP-ANN建立了良好的性病艾滋病预测模型,为性病艾滋病监测和风险预警提供了一种新的方法。     

基于人工神经网络的当归-川芎药对整体功效与化学物质关联性分析

目的:对当归-川芎(简称归芎)药对不同配比组方养血补血、活血化瘀和调经止痛效应进行综合评价,揭示其效应与物质的关联性及其程度.方法:首先将各效应指标进行标化,采用多指标综合指数法进行效应整合,将专家评分法与近10年来相关文献中对各效应指标的检测频次统计相结合,综合给出各指标的权重系数,然后将各指标的标化值乘以权重系数后相加即得总效应值;最后运用人工神经网络将归芎药对中7种主要效应成分和总芳香酸、总苯酞内酯的含量与其总效应分别进行拟合分析.结果:归芎药对1.5∶1水提物的总补血效应最好,1∶1醇提物的总活血化瘀效应最好,1.5∶1醇提物的总调经止痛效应最好;提取方法相同的情况下,当归提取物的总补血效应在一定程度上优于川芎提取物,川芎提取物的总活血化瘀作用和调经止痛作用在一定程度上优于当归提取物;配比相同的情况下,归芎药对水提物的总补血效应最好,醇提物的总活血化瘀作用和调经止痛效应最好.养血补血的效应物质主要为芳香酸,尤其是绿原酸和咖啡酸;芳香酸和苯酞内酯都是活血效应物质,尤其是绿原酸、洋川芎内酯I和H对活血效应影响较大,调经止痛的效应物质也为芳香酸和苯酞内酯,尤其是藁本内酯、咖啡酸、阿魏酸和洋川芎内酯Ⅰ对调经止痛效应的影响较大.结论:归芎药对中芳香酸和苯酞内酯都对养血补血、活血化瘀和调经止痛功效具有贡献,芳香酸更偏重于养血活血,苯酞内酯更偏重于调经止痛.该研究通过多指标综合指数法对方药功效各测定指标进行整合,采用人工神经网络将方药成分含量与其整合效应分别进行拟合性相关分析,从而阐释方药不同功效的效应物质及其对整体功效的贡献大小,为方药复杂效应物质基础研究提供了新的思路与方法.     

从六气角度探讨病毒性肝炎与气象因子的相关性及疾病预测模型

目的:在五运六气理论的指导下,探讨节气变更及气象因子变化与病毒性肝炎发病之间的关系,分析诱发或者加重病毒性肝炎的气象条件,并建立基于人工神经网络的医疗气象预测模型。方法:将搜集整理的北京市35年间的5项气象因子数据和病毒性肝炎发病数据,采用描述性统计分析、单因素相关性分析和BP人工神经网络分析进行研究。结果:病毒性肝炎的发病数在年度、六气时段内均呈现不平衡分布的流行趋势。在六气时段内病毒性肝炎的发病数与气象因子的变化趋势显著相关,平均相对湿度单个气象因子对病毒性肝炎发病的影响大。结论:病毒性肝炎的发病数与各气象因子及其变化趋势之间存在确切的关系,其中受平均相对湿度影响较大,这从一定程度说明了湿邪对于该疾病的影响,以及部分证明了五运六气理论对于该病的预测结果。     

人工神经网络在中药相关研究领域的应用

人工神经网络是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点,其从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象化描述,建立某种简单模型;按不同的连接方式组成不同的网络,实现高级机器和联想记忆的共同作用,广泛应用于计算机、物理、经济、医药等行业。其采用并行分布的处理方式,具有高容错性、智能化、自主学习等特点,模拟处理复杂问题具有得天独厚的优势。而中医药领域研究内容繁杂、影响因素众多,人工神经网络的优势恰恰可以很好地处理这些问题,有着良好的互补性,因此其在中医药研究领域的应用越来越广泛。尝试对人工神经网络在中医药研究领域的应用进行总结,为中医药现代化研究提供支撑和参考。