糖尿病肾病不同中医辨证分型患者中CDKN2A，CDKN2B，IGF2BP2和CDKAL1基因表达研究

目的：研究糖尿病肾病不同中医辨证分型的患者中CDKN2A,CDKN2B,IGF2BP2和CD—KAL1基因的表达量。方法：提取血液样本中的mRNA,并以此为模板进行反转录得到cDNA,以Real—TimePCR方法测定目的基因的表达量。结果：建立了这4个基因的定量方法,测定了50例正常人和53例糖尿病肾病患者中的基因表达量。结论：本研究在糖尿病肾病不同中医辨证分型的患者中测定了4个基因的表达量水平,对这些基因的表达量与糖尿病肾病中医辨证分型的关系进行了研究,为糖尿病肾病中医的临床诊断提供了量化指标,并同时指出基因研究对于中医中药的临床诊断和治疗具有深远的意义。     

PCA-概率神经网络在中药功效分类研究中的应用

采用火焰原子吸收法测定了中药材中Zn、Cu、Fe、Mg和Mn元素的含量,对所得数据用主成分分析法和概率神经网络模型进行中药功效分类比较研究,结果表明概率神经网络优于主成分分析,二者结合应用预测中药功效分类,简单方便,结果准确,具有一定理论参考价值.     

典型机器学习算法在脂肪肝分类预测研究中的实现与比较

目的:实现和比较5种常见的机器学习算法在脂肪肝分类预测研究中的应用。方法:通过主成分分析对数据的体检指标进行降维,然后应用决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯网络和随机森林算法,分别构建脂肪肝分类预测模型,对1956例体检数据进行脂肪肝的分类预测。结果:决策树分类模型在脂肪肝分类预测上的准确率最高,达到70.14%,其次是支持向量机和神经网络模型,处于68%左右的水平。结论:本文所研究的典型算法在脂肪肝分类的预测上具有较为可靠分类预测能力,但决策树模型在应用小样本数据上表现出了优势;同时,还发现臀围(HIP)和甘油三酯(TG)可能与脂肪肝分类关联密切。     

探讨概率神经网络在中药有效组分丹红配伍规律研究中的应用

中药有效组分配伍是基于中医方剂配伍理论,以组效关系为基础,阐述中药有效组分的量效关系及其作用机理,成为现今中医药研究的重点。然而,定量评价中药有效组分配伍的研究报道较少,研究方法较为单一,限制了中医方剂的发展进程。本文以中药丹参红花组分配伍为示范,针对M个丹参红花配伍实验组,每组N个样本,T个检测指标的实验数据,建立概率神经网络(PNN)分类模型,筛选最佳丹参红花组分配伍组,寻找最佳配伍组的剂量,旨在为中药有效组分配伍规律的研究提供一定的思路和方法。     

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BP神经网络的冠状动脉临界病变患者证候要素及其常见组合中医辨证诊断模型研究

目的 基于BP神经网络方法,建立冠状动脉临界病变患者证候要素及其常见组合的中医辨证诊断模型.方法 采用临床流行病学研究方法,多中心收集814例冠状动脉临界病变患者中医四诊信息,由专家对证候要素及其组合进行判定,采用二进制位标识数据,"有"赋值为"1","无"赋值为"0",建立数据库.基于BP神经网络构建冠状动脉临界病变...     

非线性最小二乘法及BP神经网络在血管外给药动力学模拟中的应用

由微分方程推导出血管外给药的一般药动学过程,并通过微分求解得到血药浓度与时间的关系函数,利用非线性最小二乘法拟合原理联立函数对实际药代动力学数据进行模拟,较好的得到血药浓度-时间曲线关系式。同时利用BP神经网络对数据进行模拟,同样得到较好的结果。将最小二乘法拟合与神经网络模拟结果进行t检验,结果无显著性差异。此外对复杂药代动力学过程做了讨论,得出BP神经网络能较好的模拟复杂药代动力学过程的结论。     

BP神经网络在SMILE手术角膜基质切削厚度预测中的应用

目的 构建用于精准预测小切口角膜透镜取出(Small-Incision Lenticule Extraction,SMILE)手术角膜基质切削厚度的BP神经网络模型。方法 从全飞秒手术系统厂家处获取标准化切削厚度数据表格,提取共计12188条数据作为研究对象,以切削厚度的影响因素输入,以切削厚度为输出结果,采用Matlab编程软件构建SMILE手术角膜基质切削厚度预测BP神经网络模型并对其进行训练和验证。结果 针对该BP神经网络模型,设定最大训练迭代次数为5000次,实际迭代次数为2464次,设定误差为0.001,实际误差为0.112。该BP神经网络模型对我院SMILE手术共计1038例临床患者数据进行仿真验证,切削厚度的预测数据取整后与实际数据的对比结果表明,约99.81%数据的误差在[-1,1]μm。结论 基于Matlab的BP神经网络预测模型实现了角膜基质切削厚度与球镜度数、柱镜度数、角膜曲率半径以及微透镜直径等参数间的非线性关系描述,通过调用该模型能准确预测角膜基质切削厚度并计算剩余角膜基质厚度,可为SMILE手术相关参数提供依据,进而提高SMILE手术的诊疗效率。     

iRoot BP Plus在年轻恒牙活髓保存治疗中的应用效果及对咬合、美观的影响探究

目的：探讨iRoot BP Plus在年轻恒牙活髓保存治疗中的应用效果及对咬合功能、美观度的影响。方法：以2018年6月-2020年4月在镇江市口腔医院行年轻恒牙活髓保存术的81例患者为研究对象,根据电脑随机抽签的方式分为MTA组和iRoot组。MTA组40例48牙用MTA直接盖髓,iRoot组41例48牙用iRoot BP Plus材料直接盖髓。术后1、3、6、12个月复诊随访。比较两组临床疗效、牙髓活力、咬合功能、美观度及不良反应发生率。结果：术后12个月,MTA组临床治疗总有效率为95.83%,iRoot组为97.92%,两组比较差异无统计学意义（P>0.05）。两组术后6个月牙髓活力比较,差异无统计学意义（P>0.05）。iRoot组术后6个月美观度、舒适功能及固定功能评分均高于MTA组（P<0.05）,但两组术后6个月语言功能与咀嚼功能比较,差异均无统计学意义（P>0.05）。两组不良反应发生率比较,差异有统计学意义（P<0.05）。结论：尽管iRoot BP Plus材料和MTA材料在年轻恒牙活髓保存术中均具有较高的临床疗效,且牙髓活力得到明显...     

完全随机型神经网络在1,6-二磷酸果糖制备条件优化上的应用

采用改进模拟退火法作为人工神经网络的学习算法,提出了适用于连续型输入变量、整体优化的完全随机型神经网络,并在1,6-二磷酸果糖制备条件优化中得到了成功应用,单位体积产率显著提高,为工业化生产提供了有利条件。