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1.
本文采用多层次权重分析决策方法^[1]对医学统计教材的优选问题进行了探讨。从而使教材的选择建立在科学、量化的基础上。 相似文献
2.
目的 近年来产生了一些用于分析基因表达数据的聚类算法,却很少有关于评价聚类算法方法的研究。本研究的目的是尝试建立一个定量的评价基因表达数据聚类结果的方法。方法 本研究提供了一个系统的评价聚类结果的方法,利用我们提出的实验均方误差F值对几个常见的聚类算法进行比较。结果 利用F值对类质量的评价和利用已有的生物学知识对类进行分析的结果一致。结论 实验均方误差F值可以定量地评判用于基因表达数据的聚类算法。 相似文献
3.
微核计算机图像自动化检测研究现状及展望 总被引:2,自引:0,他引:2
本文介绍了微 核近十年来的计算机自动化检测的发展状况,对无核细胞和有核细胞检测的基本方法和技术进步了概述,并对 今后的发展进行了展望。 相似文献
4.
目的探讨一种新的基于伪F统计量的最佳聚类分析方法,该方法不需要预先选择类的数目作为先验值.并有效地应用于医疗质量的综合评价.方法首先,应用FCM模糊聚类法(Fuzzy Clustering Method)进行聚类,然后应用PFS(Pseudo F-statistics)统计量作为一个判别函数来确定最佳类数目.结果将该方法应用于某院2002年度各科室医疗质量综合评价,得到了一种合理的综合评价结果.结论该方法基于没有聚类数据的任何先验知识和组成成分信息的前提下,考虑如何确定数据的分类结构.根据应用的情况,发现该方法是医疗质量综合评价的有力工具. 相似文献
5.
目的了解我国公共卫生硕士专业学位研究生的培养现状,探究培养质量影响因素,发现问题提出对策,为我国公共卫生硕士专业学位研究生培养提供依据。方法采用自编问卷对28所开设公共卫生硕士专业学位研究生教育院校的研究生进行问卷调查,采用描述性统计、探索性因子分析和多元线性回归分析对问卷结果进行分析。结果 53.68%的研究生认为课程教学中"重理论,与实践联系太少",9.81%的研究生表示没有专业实践机会,71.78%的研究生是单一导师制,44.79%的研究生在课题研究阶段进行基础类的实验研究。探索性因子分析降维提取"平台条件"、"专业实践"、"课程设置"、"导师队伍"、"奖惩机制"5个因子;多元线性回归分析发现"专业实践"、"导师队伍"和"平台条件"对研究生的自身培养质量评价呈正向影响。结论高校应该优化公共卫生硕士专业学位研究生的导师指导制度和导师队伍,规范专业实践培养过程,健全科研基础设备和完善专业实践基地建设,提高专业学位研究生的培养质量。 相似文献
6.
重庆市卫生资源配置公平性研究 总被引:10,自引:0,他引:10
目的 对重庆市1997~2005年卫生配置公平性进行评价,旨在为卫生行政部门优化卫生资源配置提供科学依据.方法 采用Gini系数和Lorenz曲线,从重庆市各区县人口分布和地理分布的角度,分析医院床位、卫生技术人员、执业(助理)医师、注册护士等卫生资源的配置公平性.结果 卫生资源按人口分布Gini系数在0.20~0.45之间,有轻微上升趋势;按土地面积分布Gini系数在0.45以上,呈现下降趋势;执业(助理)医师的Gini系数最低,注册护士的Gini系数最高.结论 重庆市卫生资源总量仍处于较低水平,卫生资源配置不合理,卫生资源人口配置公平性优于地理配置公平性,床位配置公平性最优,注册护士配置公平性最差. 相似文献
7.
利用乳腺癌转移基因表达数据的熵信息确定基因权重,建立以误差最小为目标函数的整数非线性规划模型推测基因之间的调控关系,并通过相关系数模型筛选调控基因.利用软件LING08.0和MATLAB7.0编程求解,得到27个乳腺癌转移相关基因的调控网络,其中25对基因存在调控关系,有11对存在相互促进的双向调控作用.整数非线性规划模型能较好地刻划乳腺癌转移相关基因调控关系,可用于更复杂的基因调控网络的研究. 相似文献
8.
目的 基于基因表达的时空特性,寻求一种新的描述基因调控网络的生物动力学方程模型.方法 从生物物种竞争动力学系统的角度出发,提出一种新的Lotka-Volterra微分方程模型,并应用于基因的时间序列表达数据.结果 将建立的微分方程应用于酵母基因的表达调控网络研究,得到了调控关系的预测结果,并与试验结果进行了比较研究. 结论 本研究的预测结果与试验结果基本吻合,该模型弥补了其他模型的不足,是一种新的有价值的基因表达时空微分方程模型. 相似文献
9.
10.
目的:探讨临床路径下病例组合方法和人工神经网络在病例组合中的应用。方法:利用某综合性医院的一个临床路径流程(腰椎间盘突出行椎板切除术或髓核摘除术)下的523份出院病历资料,采用K-MEANS聚类方法进行组合,用神经网络对预测病例的病例组合进行判断。结果:523份病历聚为4组,各组间费用95%可信区间互不重合;神经网络的训练误差为0.0029,病例组合预测和判断符合率为98.91%。结论:以临床路径下产生的病例为单元样本进行病例组合,结果更科学、客观。神经网络用于病例组合判断,不用确定单个节点变量的分割值,更符合病例组合由多变量共同作用的实情。 相似文献