致癌物分子结构识别中的一种特征提取方法

本文论述基于拓扑参数的致癌物分子结构识别中的一种特征参数－－特征片段的提取方法；对一组活性已知的分子训练集，将其分子结构用ＫＬＮ编码法进行编码并输入计算机，在三个约束条件下用深度第一法对各分子进行结构分解，生成片段文件，并汇总成片段总库，然后用统计检验和聚类分析提取和优化特征片段，从而为识别模型提供合理有效的特征参数。     

化合物构效关系的模糊极小极大神经网络识别研究

应用模糊极小极大神经网络研究了化合物复杂结构和性能（QSAR）之间的关系，用该法进行几组化合物致癌的识别，结果优于线性回归的方法，对此作出一些分析。     

分子构效关系研究的模式识别方法

定量构效关系 QSAR是研究并揭示物质结构和活性之间的联系 ,近年来有广泛的研究与应用。在一定程度上 ,联系揭示的是一种模式识别的问题 ,本文介绍了在此类研究中所涉及到的模式识别方法 ,并作了一些前景展望     

用心电图 S_(V_2)和 S(V_5)计算右后向量角对肺心病的诊断价值

本文介绍用心电图S_(V_2)、S_(V_5)计算右后向量角(RPVA)。根据三角函数关系绘成计算图,RPVA 的图算值与实测值相接近,r=0.76(P<0.05)。在120名30岁以上的正常人中,图算的RPVA 正常值上限为-110°。在实测53例慢性肺心病中,超过-110°者38例,占71.7%。47例肺气肿,超过-110°者2例。42例慢性支气管炎,超过-110°者2例,肺心病和其它两组的阳性率和平均值皆有极显著的差异(P<0.005)。RPVA 的特异度平均95.5%,诊断效率86.6%。在室内传导异常、肥厚性心肌病和心肌梗塞时,不适宜测RPVA。诊断需结合临床。     

发展我国的医药信息学教育

国外医药信息学教育已开展多年 ,国内才起步不久 ,并停留在计算机医学应用阶段。鉴于医药信息学在当前信息时代中的重要地位 ,提出在深化教育改革的同时 ,迫切需要确立我国医药信息学的地位 ,发展我国医药信息学教育     

计算机辅助分子构效关系研究的模式识别方法

定量构效关系(Quantitative Structure Activity Relationship QSAR)试图寻找出分子的结构与其效应的定量关系预测新分子的生物活性.随着人工智能和计算机技术的快速发展 QSAR的定量化的方法也越来越层出不穷应用计算机较多的相关分析方法可按其分析因素分为两类:第一类采用的结构描述子为分子的整体物化性质如偶极矩、溶解度、亲电性等第二类则取分子的局部的几何拓扑性质即基团、碎片等为结构描述子.经不同的方法处理得出与特定活性有关的性质或性质组合.第一类方法依赖于对化合物的物化性质的了解相比之下第二类方法只需知道分子结构更易广泛使用[1].根据图论、拓扑学等知识分解分子结构成计算机能识别的结构片段或利用物化性质进行计算机识别的化合物描述然后综合利用统计学、人工智能、人工神经网络等的知识建立模型进行机器自动识别[2～12] 这一部分的工作是属于模式识别的范畴其方法可按数学性质进行分类和概述.     

膳食营养分析教学软件的设计与应用

膳食构成的合理搭配和成分分析是繁重而琐碎的工作。为此，我们设计了一个膳食营养分析教学软件，作为营养专业学生教学实习辅助手段。它包括营养计算分析、营养查询、营养配餐和数据库维护等功能，具有方便、准确、合理和工作效率高等优点。本软件基于中文Windows平台，采用VisualBASIC进行编程。     

一种基于BP模型的分子致癌性评价方法

化学物质的致癌性监测技术的研究已成为国际性科研热点，采用分子构效关系对分子致癌性进行评价是一种区别于生物学检测的一种新方法。本文介绍一种以分子拓扑结构为参数、用反向传播神经网络ＢＰ模型建立的分子致癌性评价方法，通过一组多环芳烃分子进行训练和测试，讨论ＢＰ模型在此应用中的有关问题。     

虚拟现实在医学中的应用进展

虚拟现实 ( virtual reality,VR)是近年来发展起来的一项新的技术 ,它已经被广泛地应用于许多领域 ,特别是在医学领域。本文介绍了虚拟现实技术在疾病的诊断、康复以及医学教育与培训方面的应用 ,并展望了虚拟现实技术在医学中的应用前景     

化合物致突变／致癌活性自动检测的研究

本文阐述如何利用电子计算机对生物学试验所提供的信息进行构效分析,预测化合物的致突变/致癌活性。介绍采用分子结构片段为结构参数的方法所建立的(化学)结构—(生物学)活性相关分析的 SARA 系统,找出化合物生物活性与其内部结构关系规律,实现在生物学检测基础上的计算机预测,从而使 SARA 系统预溯化合物致突变/致癌活性的辅助手段。