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  • 简介:摘要目的基于机器学习算法构建3种不同的经外周静脉置入中心静脉导管(PICC)相关性血栓风险预测模型,并比较模型性能,为评估及预防PICC相关性血栓提供依据。方法基于最佳证据和专家函询形成PICC相关性血栓风险因素调查表。采取便利抽样法,选取2016年1月—2020年10月在江苏大学附属医院行PICC置管的626例患者为研究对象收集临床资料,基于机器学习算法,分别采用支持向量机(SVM)、XGBoost和Logistic回归方法构建3种不同的PICC相关性血栓风险预测模型,并进行评价和比较。模型评价指标包括马修斯相关系数(MCC)、F1分数、受试者工作特征曲线下面积(AUC)及Brier得分。结果共30个变量纳入研究,预测因子包括患者的人口学资料、患者病情、治疗因素、导管相关性因素4个方面。测试集上验证后的模型,在MCC、F1分数上,Logistic回归预测模型得分低于XGBoost、SVM预测模型;在AUC上,Logistic回归预测模型得分等于SVM,小于XGBoost;在Brier得分上,Logistic回归预测模型得分高于XGBoost、SVM预测模型。结论基于机器学习算法XGBoost、SVM预测模型性能在敏感性及准确性上优于传统Logistic回归模型。血栓预测因子有助于指导临床医务人员识别高风险患者,降低PICC相关性血栓发生率。

  • 标签: 导管插入术,中心静脉 XGBoost 支持向量机 Logistic回归 机器学习 PICC相关性血栓 预测模型
  • 简介:摘要随着互联网的飞速发展,互联网应用可以被网络世界中的所有人访问,那么请求量对服务器的压力就是一个比较大的问题。本文介绍了常见的互联网负载均衡算法,讲解了每种负载均衡算法的优点和缺点以及各自适应的系统规模和类型。学习负载均衡算法能够帮助我们学会互联网世界中“分流”,“分压”等思想,这对学习其他互联网技术的学习很有帮助。

  • 标签: 互联网应用 负载均衡算法 轮询法 最快相应法
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  • 简介:摘要随着计算机技术和网络技术的飞速发展,我们每天都要对数据进行高频率的访问。数据通常都是被存在数据库中的,如果每次访问都需要从数据库中查询,这样会对数据库造成极大的压力,缓存机制很好地解决了这个问题。缓存机制是计算机内部一项十分重要的数据运行机制,缓存方式设计的好坏直接影响到计算机存取数据的速度,页面置换算法就是缓存机制很好的体现。本文主要介绍了页面置换算法的思想,重点介绍了三种页面置换算法的实现原理及置换过程,并且对比不同页面置换算法的优缺点。我们在选择使用某种算法时,要了解该算法是否适合我们的需求和业务场景,这样才能够较好地合理地使用算法

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  • 简介:摘要目的探讨应用智能计算(IC)法对住院患者进行风险评估的准确性,旨在构建更具优势的住院风险评估系统。方法以天津市第五中心医院医院信息系统(HIS)为平台研发"搜索引擎"程序,自动抓取患者信息,应用IC法自动生成营养风险筛查2002量表(NRS 2002)评分、评估静脉血栓栓塞症(VTE)风险的Caprini评分和Padua评分、房颤脑卒中危险分层管理评分(CHA2DS2-VASc评分)以及房颤患者抗凝出血风险评分(HAS-BLED评分)。采用随机对照研究方法,按照各项评分适用条件,分别随机选取100例次应用IC法进行评分,定义为IC组;用与上述例次对应的同一患者相同时间的资料进行人工评分,定义为传统计算(TC)组。绘制Bland-Altman散点图分析两种方法计算各风险评分的一致性,比较两组评分消耗时间的差异。结果两组评分Bland-Altman散点图显示,NRS 2002评分、Caprini评分、Padua评分、CHA2DS2-VASc评分和HAS-BLED评分的95%一致性界限(95%LoA)分别为-0.46~0.41、-0.49~0.52、-0.50~0.41、-0.67~0.60、-0.44~0.43分,均P>0.05。在NRS 2002评分、Caprini评分、Padua评分、CHA2DS2-VASc评分和HAS-BLED评分中,分别有95%、96%、97%、97%、95%的点落在各自95%LoA内,且所有95%LoA内点均在临床可信区间内(-0.5~0.5分)。IC组计算NRS 2002评分、Caprini评分、Padua评分、CHA2DS2-VASc评分和HAS-BLED评分所消耗时间均明显短于TC组〔分别为0.72(0.71,0.73)s比361.02(322.41,361.02)s,0.72(0.72,0.73)s比196.68(179.99,291.20)s,0.72(0.72,0.73)s比105.75(92.32,114.70)s,0.72(0.71,0.72)s比72.66(56.24,84.20)s,0.72(0.71,0.72)s比51.30(38.88,57.15)s,均P<0.001〕。结论在上述5项住院风险评分中,IC法与TC法的评分结果存在良好的一致性,而IC法计算速度更快,值得临床信任与推广。

  • 标签: 住院患者 风险评分 搜索引擎程序 智能计算法 评分耗时
  • 简介:摘要随着新时代的到来,经济在逐渐地向前发展,社会也在不断地进步,并达到了一个更全新的水平,人民群众的生活水平也在日益提高,全民小康已经不再成为妄想,现在随着人民群众的生活水平的上升,人们对医疗设备也越来越重视和关注了,心电图机就是其中比较重要的常用医疗电子仪器,心电图机,顾名思义,就是针对心脏等器官的仪器,主要是能够自动记录心脏跳动时心肌产生的生物电信号。心电图机的作用就是将这微小的跳动信号通过某种方法放大,所以,对于心电图机自动分析算法我们还要更加积极认真地去思考和讨论。

  • 标签: 心电图机 自动分析算法 具体研究
  • 简介:摘要当今世界是数据和信息的世界,我们无时无刻不生活在信息之下。与此同时安全隐患也随之增加,如何就其进行信息保护是当前及未来面临的重要问题。密码保护是当前广泛使用的手段,加密解密算法是常使用的具体方法,常用的有RSA、DES等,在新的科技形式下我们需要就其进行新的探究。本文介绍了几种现今常见的加密解密算法及其原理,并对密码保护进行了一定展望。

  • 标签: 信息安全 密码 算法
  • 简介:摘要:随着新时代的到来,经济在逐渐地向前发展,社会也在不断地进步,并达到了一个更全新的水平,人民群众的生活水平也在日益提高,全民小康已经不再成为妄想,现在随着人民群众的生活水平的上升,人们对医疗设备也越来越重视和关注了,心电图机就是其中比较重要的常用医疗电子仪器,心电图机,顾名思义,就是针对心脏等器官的仪器,主要是能够自动记录心脏跳动时心肌产生的生物电信号。心电图机的作用就是将这微小的跳动信号通过某种方法放大,所以,对于心电图机自动分析算法我们还要更加积极认真地去思考和讨论。

  • 标签: 心电图机,自动分析算法,具体研究
  • 简介:摘要在信息化高度发展的今天,图像成为了人类社会的重要数据之一。伴随着机器学习的快速发展,人们对于数据的作用也逐渐重视了起来。图像因其数据处理的复杂性,同时也由于它的广泛使用性,因此图像的处理方法一直是一个十分热门的研究领域。本文将主要从抠图,降噪和修复这三个基本方面展开介绍图像处理的相关技术,介绍图像处理基本方法的发展历程和研究现状。

  • 标签: 图像处理 抠图 图像降噪 图像修复
  • 简介:摘要树与图是两种重要的数据结构,而树可以说是一种特殊的图,它的两两结点之间存在唯一简单路径。利用其特殊性质,人们创造了许多算法来处理数据结构问题和程序调用问题。而树与图的遍历算法也是数据结构中重要的算法之一。本文从树与图的概念出发,简单的介绍了树与图的主要存储方式,并重点对二叉树的简单遍历算法、哈夫曼树的生成和图的深度优先遍历及广度优先遍历做出了介绍。

  • 标签: 数据结构 二叉树 遍历算法
  • 简介:摘要目的通过生物信息学及机器学算法筛选及分析前列腺癌的关键表达基因,探究诊断前列腺癌的生物标志物及与前列腺癌免疫细胞浸润的相关性。方法使用生物信息学方法从基因表达谱(GEO)数据库中下载3个前列腺癌组织信使RNA(mRNA)芯片数据集:其中GSE46602和GSE69334作为训练集,GSE32571作为验证集。对数据集GSE46602及数据集GSE69223两个数据集进行合并分析后获得差异表达基因(DEGs),京都基因与基因组百科全书(KEGG)、基因本体论(GO)、疾病富集分析(DO)与基因富集分析(GSEA)用于功能富集分析。Lasso回归筛选特征基因11个,支持向量机(SVM)筛选特征基因2个,取交集为两个特征基因丝氨酸蛋白酶(HPN)、角蛋白23(KRT23),将两个基因在数据集GSE32571中进行验证,同时通过实时荧光定量聚合酶链反应在前列腺癌相关细胞系中进行验证,最后进一步分析了两个特征基因与免疫细胞浸润相关联系,两组间使用Student’s t检验评估统计学意义。结果通过对GEO数据库3个前列腺癌数据集使用R语言及机器学习等方法进行分析,总共发现35个DEGs和两个核心基因,其中20个为下调基因,15个为上调基因。通过GO、KEGG、DO及GSEA通路分析发现这些基因富集在表皮细胞分化、角质形成等功能中,以细胞外基质受体相互作用及雌激素受体通路等信号上。通过套索算法(LASSO)及SVM筛选出的特征基因与数据集GSE32571进行检验,发现HPN、KRT23是前列腺癌的2个诊断生物标志物,在前列腺腺癌细胞系中mRNA水平进行验证符合生物信息分析结果,HPN在Du145、PC3、Vcap、Lncap、C4-2、22RV1组相对表达量(1.10±0.29、0.46±0.12、3.02±0.79、1.58±0.09,0.39±0.02,0.41±0.07)指标高于RWPE1组(0.09±0.01),差异有统计学意义(t=6.000、5.030、6.400、27.980、15.600、6.870,P<0.05),KRT23在Du145、PC3、Vcap、Lncap、C4-2、22RV1组相对表达量(0.42±0.01、0.15±0.03、0.15±0.02、0.15±0.03、0.62±0.09、0.04±0.01)指标低于RWPE1组(1.01±0.19),差异有统计学意义(t=5.210、7.600、7.620、7.580、3.120、8.630,P<0.05),且HPN、KRT23与免疫细胞相关,HPN与T细胞CD8、静息肥大细胞、静息树突状细胞呈负相关,与巨噬细胞M0呈正相关;KRT23与巨噬细胞M0呈负相关,与静息树突状细胞、静息肥大细胞呈正相关。结论HPN、KRT23可以作为前列腺癌的诊断性生物标志物,且HPN、KRT23与滤泡辅助性T细胞及调节性T细胞等免疫细胞相关

  • 标签: 前列腺癌 生物信息学 机器学习 免疫浸润 诊断标志物
  • 简介:摘要目的基于磁敏感加权成像(susceptibility-weighted imaging,SWI)图像建立深度学习算法模型分析脑浅静脉(superficial cerebral veins,SCV)形态学参数与皮层下深部白质病变(deep white matter lesions,DWML)之间的关联。材料与方法招募健康志愿者364名,所有受试者行头颅常规序列及SWI扫描。随机选取其中200名受试者的SWI图像重建得到最小密度投影(minimum intensity projection,MinIP)图像,采用深度学习算法分析MinIP图像,建立SCV形态学特征的自动量化模型。采用该模型分析剩余164名受试者双侧大脑半球SCV的血管直径、曲率等形态学参数。根据有无皮层下DWML将164名受试者分为两组,分别为有皮层下DWML组(共53人)和无皮层下DWML (non-deep white matter lesions,N-DWML)组(共111人)。采用Mann-Whitney U检验对DWML组与N-DWML组的SCV形态学参数进行分析。对差异有统计学意义的指标和皮层下深部白质病变建立二元Logistic回归模型。结果用于分析SCV形态学特征的深度学习算法模型在训练集的平均准确率为98.19%,在验证集的平均准确率为98.02%,测试集的平均准确率为98.03%。双侧大脑半球SCV的各项量化指标在年龄及受教育年限的分布中差异均无统计学意义(P>0.05),但在性别中分布中差异有统计学意义,表现为男性双侧大脑半球SCV血管数量均显著多于女性(右侧P=0.004,左侧P<0.001)。DWML组和N-DWML组在双侧大脑半球的SCV直径及数量中差异均无统计学意义(P>0.05),DWML组的SCV曲率较N-DWML组显著增大(P<0.001)。右侧大脑半球SCV曲率与DWML的发生呈显著正相关(回归系数为2.035,P=0.015)。结论SCV形态学改变与DWML之间存在潜在关联,SCV曲率改变可能通过影响局部血流动力学改变从而导致DWML的发生。

  • 标签: 磁敏感加权成像 深度学习 磁共振成像 脑浅静脉 脑白质病变
  • 简介:据2018年美国癌症协会统计,膀胱癌发生率居于男性恶性肿瘤发生率的第四位,及时诊断和个体化治疗可以预防膀胱癌的进展,明显提高患者生存期。研究表明利用机器学习的研究方法可以提高膀胱癌诊断的准确性、辅助临床医生选择精准治疗方案并进行预后分析。

  • 标签: 机器学习 膀胱癌 肿瘤发生率 算法 个体化治疗 预后分析
  • 简介:1胸腔积液是临床上的常见病征,积液量的计算也是经常需解决的问题.胸腔积液量的估算通常需依赖影像学方法.常采用的影像学手段是普通X线及超声检查,X线检查对胸腔积液量的估算较为粗略,极少量的积液很容易漏诊,正位结合侧位对200ml的积液检出困难,当肋膈窦变钝或增平即可判断积液量至少为300~400ml,但缺少量化指标,只是粗略地判断为少量、中量或大量.超声检查则对少量的胸腔积液敏感,表现为小的无回声区,甚至可测出低于100ml的少量积液,但也缺少量化指标,不能准确估算积液量.

  • 标签: CT检查 积液量 胸腔积液 估算法
  • 简介:在给出二值图像多尺度表示方法的基础上,提出一种基于多尺度表示的细化算法,与目前已有的算法相比较,它的计算量小、抗噪性能好、便于硬件实现.实验结果表明,该算法很好地克服了传统细化算法的不足,为处理受强噪声污染的二值图像提供了一个新的思路.

  • 标签: 细化 多尺度 骨架提取 图像识别
  • 简介:矢量数据的简化方法是地理信息系统中的重要方面。通过提取距离和角度两方面信息可以有效简化和压缩矢量数据。本文在距离和角度简化基础上,提出了自动阈值简化方法与LOD技术的融合,在保证矢量数据精度下,有效减少了数据量。本文的方法,可以在矢量数据与高程数据融合等多方面工程中得到应用。

  • 标签: 矢量数据 自动阈值 LOD
  • 简介:摘要在机器学习与大数据飞速发展的21世纪,各种不同的算法成为了推动发展的基石.而作为十大经典算法之一的决策树算法是机器学习中十分重要的一种算法。本文对决策树算法的原理,发展历程以及在现实生活中的基本应用进行介绍,并突出说明了决策树算法所涉及的几种核心技术和几种具有代表性的算法模式。

  • 标签: 机器学习 算法 决策树
  • 简介:目的采样得到的脉搏波信号信噪比较低,这给后续研究带来了困难,因此消除噪声的干扰是准确进行相关医学测量的关键前提。本文提出一种基于小波变换的脉搏波阈值去噪改进算法。方法依据了高频系数方差在不同尺度下的分布特征,提出了一种自适应确定分解层数方法;针对恒定偏差与不连续问题,提出在阈值邻域范围内线性收缩至零的阚值函数。结论实验结果表明该方法可以快速有效地分离脉搏波信号和噪声,为准确监测脉搏波信号奠定了基础。

  • 标签: 脉搏波 小波去噪 分解层数 阈值函数 自适应
  • 简介:比较分析了断口定量测算的各种方法,重点介绍体视学技术在定量断口学中的应用,例举了以立体对断口照片,按照体视学原理进行测算断口三维几何尺寸,求剖面截线及断口分维数的实验结果。

  • 标签: 定量断口 体视学 分维
  • 作者:
  • 学科: 医药卫生 > 免疫学
  • 创建时间:2017-01-11
  • 出处:《医药前沿》 2017年第1期
  • 机构:广东医科大学东莞科研中心副主任黄遵楠教授研究出靶向虚拟筛选蛋白受体结构新的优选算法,可显著降低计算成本,应用范围广,有望成为挑选高质量蛋白结构的标准方法。
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