简介：摘要 目的 探讨基于神经网络技术分析肺功能数据在非急性发作期哮喘长期管理中的临床效果。方法 本课题选取我科门诊的10例非急性发作期的哮喘患者，随机分组，手机组和预测组各5例。手机组：患者使用手机小程序填写ACT问卷，使用手持肺活量仪自测肺功能并上传数据到手机小程序，医师端及时依据患者症状和肺功能数据，给予患者指导和用药调整。预测组：在手机组的基础上，研究人员建立数据库，结合神经网络技术分析肺功能和ACT评分，预测下一阶段患者可能达到的哮喘控制水平，医生依据患者的实时数据和预测结果，给予患者精准干预；患者加强自我管理。结果 对所有研究对象均随访6个月后进行评估，预测组在遵医行为（P

简介：[摘要 ]OCT 是一种 利用 红外光波反射 生物 内部微结构 并 成像 ， 是继超声波 、 X 射线计算机断层扫描和核磁共振成像等技术后的新型光学成像技术，它具有无损伤、非接触、高分辨、 易操作 和实时 测量 性等优点在医学领域得到快速发展。关于 OCT 在检测和诊断牙体 、 牙周组织及口腔黏膜的早期疾病方面进展做一综述。

简介：本文对皮肤肿瘤目标识别技术进行研究。首先利用阈值分割方法对皮损区域进行分割;然后,依据皮肤肿瘤早期诊断ABCD准则,对皮损区域提取了颜色、纹理和形状等特征,并基于相关性分析对所提取的特征进行优选;最后采用组合BP神经网络模型实现了皮肤肿瘤目标的分类识别。本文方法在黄色人种皮肤镜图像上进行实验,结果表明,该方法具有更高的分类精度,敏感度和特异度分别达到了93.3%和96.7%,识别结果令人满意。

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简介：摘要在医疗卫生领域,人工智能具有广阔的应用前景和较高的实用价值。介绍了人工智能在神经网络中的应用，及应用前景。

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简介：摘要：以乳制品食品安全监测数据为样本，研究基于径向基函数神经网络的食品安全预警方法，对食品安全日常监测数据进行筛选简化，选择与食品安全最为密切的检测项目，以此建立数据样本建立神经网络输入层，隐含层并建立输出层的食品安全预警神经网络模型，用数据样本进行训练和验证，结果表明径向基函数神经网络的食品安全预警方法能有效识别、记忆食品危险特征，对输入数据进行预测，有助于丰富食品安全数据处理方法及完善相关预警技术手段。

简介：摘要目的应用频域光学相干断层扫描（spectraldomainopticalcoherencetomography，SD-OCT）观察特发性黄斑前膜（idiopathicmacularepiretinalmembraneIMEM）的形态特征和中心凹厚度的变化，探讨SD-OCT技术在IERM的诊断和治疗中的应用。

简介：针对皮肤镜黑色素细胞瘤图像,提出一种基于自生成神经网络(self-generatingneuralnet-work,SGNN)的自动分割算法。算法首先采用区域生长的方法将图像进行粗分割;然后将每一个子区域看作一个叶节点,根据节点之间的相邻关系定义连接规则;最后采用SGNN对这些节点进行聚类,完成黑色素细胞瘤图像的分割。本文方法克服了传统SGNN算法对样本训练顺序敏感的缺陷,提高了效率,实验结果表明,该方法能够自适应确定聚类数目并准确分割黑色素细胞瘤图像。

简介：摘要：能够对血管微细结构进行识别的器械就包括了光学相干断层成像技术（OCT），这是一种在冠心病（CAD）的介入诊疗中应用比较广泛的一种新型影像学技术。该技术的使用能够为医生对冠状动脉临界部位所出现的变化程度、易损斑块的识别、对患者的治疗计划进行制定以及对介入手术的最终疗效等信息起到了非常重要的参考意义，所以对于该项技术的应用成为了临床上广泛讨论的一个话题。本文主要讲述了光学相关断层成像技术在冠心病临界病变中的研究成果。

简介：目的运用人工神经网络数据挖掘技术分析与浸润性膀胱癌患者预后有关的各种因素建立预测浸润性膀胱癌患者5年生存状态的预后模型,并与传统的Logistic回归分析比较评价其效果。方法收集从2006年1月至2009年12月在我院接受诊治的134例浸润性膀胱癌患者的资料。所采用数据挖掘技术为人工神经网络(ANN)。将所有病例分为两组:一组作为训练样本,不参与数据挖掘过程,共计27例;一组用于筛选变量及建立预测模型,参与数据挖掘过程共计107例。应用Logistic回归模型的相关评价指标来比较两种方法对于评价预后模型的准确度。结果T分期、肿瘤直径、是否有淋巴结转移、肿瘤单发及多发、手术方式、病理分级,6项指标均与浸润性膀胱癌患者的5生存状态相关(P<0.05)。ANN模型预测患者5年生存状态的准确率为85.18%、敏感度为57.14%和特异度为95.00%,Logistic回归模型的相关评价指标,准确率77.78%、敏感度44.44%、特异度94.44%。神经网络各项指标均优于Logistic回归模型。结论数据挖掘技术可从与浸润性膀胱癌患者预后相关的大量信息中挖掘出有意义的指标,并利用这些指标建立预测模型来判断患者5年后的生存状态。

简介：【摘要】 目的 研究光学相干断层扫描仪（ OCT）在 2型糖尿病中的应用。方法 入组 65例 2型糖尿病患者，均于 2020年 01月 -2020年 5月就诊，将其纳入观察组。另选取同期实施常规体检的 65例健康者进行对比，纳入对照组。两组均采用 OCT进行检查，观察其对 2型糖尿病患者中央角膜厚度、视网膜厚度的应用价值。结果 观察两组受试者的角膜厚度、视网膜厚度进行对比，数据有统计学意义， P<0.05。结论 OCT具有角膜厚度、视网膜厚度测量功能，可用于 2型糖尿病疾病的诊断。

简介：摘要：新型冠状病毒在2020年为我国人民的生活质量带来了极大的影响，同时也造成了很多家庭的破碎。但是感染新冠病毒尽可能早的发现并采取治疗能够在很大程度上延续患者生存的时间，新型冠状病毒（新冠，SARS-Cov-2）的首次报道与2019年的12月末，此后其快速发展成为全球性质的新型传染疾病。患有新型冠状肺炎的患者虽然总体的死亡率不高，但是其会在很短的时间内发展成为重症患者，造成死亡风险的大大提高。眼前对于早期阶段筛查患者发展情况的方式处于较为起步的阶段，这样的问题会导致生产生活受到进一步的影响，为此本文对基于深度卷积神经网络判断（新冠）肺部感染类疾病的视觉监测方法进行研究，由深度卷积神经网络的相关概念入手，进而展开检验方式内容及检验训练模型的具体论证，同时使用具体效果的验证确保其有效性。

简介：摘要：作为一个复杂的神经网络系统，大脑区域和基因协同有效地存储和传递信息。本文提出将协作相关性抽象为脑区基因网络(BG-CN)，并提出了基于图卷积神经网络的阿尔兹海默症的早期治疗系统，图卷积神经网络(GCN)，用于研究脑区内部和脑区之间的信息传递。该结果可用于阿尔茨海默病(Alzheimer ' s disease, AD)的诊断和病因提取。首先，建立了BG-CN的亲和聚合模型来描述脑区间和脑区内的信息传递。其次，基于亲和聚合模型，设计了具有脑区间卷积和脑区内卷积操作的GCN体系结构。通过在AD神经成像倡议(ADNI)数据集上的充分实验验证，GCN的设计更符合生理机制，提高了可解释性和分类性能。此外，GCN可以识别受损的大脑区域和致病基因，这可能有助于AD的精准医疗和药物设计，并为其他神经系统疾病提供有价值的参考。

简介：【摘要】 目的 分析OCT对NSTE-ACS的临床价值及意义。方法 选选择住院时间为2021年6月至2023年6月的180例非ST段抬高型急性冠状动脉综合征患者，根据预后情况，150例视为预后效果良好组，30例视为预后效果不佳组。通过对所有患者进行OCT成像，检测其OCT图像，并评估其临床价值。同时，采用多因子Logistic回归分析对其临床疗效进行评估。结果 在180名患者中，共发现220处病变，其中100处为细纤维帽型动脉硬化斑（TCFA），120处为非TCFA病变。共有108名患者在冠脉内置入了总计144个支架，其中140个支架成功植入，4个支架出现前降支狭窄并伴有心绞痛症状。经过统计分析，纤维帽厚度、脂质核密度、CRP和cTnI被确认为决定非ST段抬高ACS患者临床疗效的重要指标。采用 NSTE-ACS 干预预后评价方法的 AUC 为 0.899，灵敏度为 79.00%，特异度为 98.01%。最佳截断面大于 -208.08，95% 置信区间为 0.826-0.949。结论 光学相干断层扫描（OCT）可作为非ST段急性冠脉综合征（ACS）患者干预措施的有力辅助工具，纤维帽厚度和脂质核心度数可作为评估干预效果的重要指标。

简介：【摘要】目的 光学相干断层扫描仪在糖尿病性黄斑病变中的应用研究。方法 用 2020年 1月至 2020年 6月期间到院治疗的 32例糖尿病性黄斑病变患者命名为观察组，再随机选 32例健康人群做参照组，两组均进行光学相干断层扫描，对比两组患者的黄斑类型、黄斑区视网膜厚度、血管成像。结果 检查后，观察组黄斑类型更明显，检出率较高；对两组受试者黄斑区的视网膜厚度进行对比，数据存在差异且具有统计学意义， P<0.05；两组受试者的血管图像由医生进行定性评价，其中 76%的病人数据可用于临床分析。结论 光学相干断层扫描仪对糖尿病性黄斑病变的检查与分析起到了至关重要的作用，应予以推广。

简介：

简介：目的探讨抑郁症患者的注意功能障碍及其相应的大脑神经网络信息传输特征变化规律。方法对34例抑郁症患者和51例健康志愿者行定量脑电信息传输特征分析，并通过视觉注意反应时测验和视觉注意保持测验评估视觉注意反应能力。结果抑郁症患者视觉注意反应时间长于对照组．视觉保持测验失误总数、误判数均高于对照组（￡分别=4．71、4．56、3．96，P均〈0．05）。伴焦虑的抑郁症患者视觉注意反应时测验的反应时间短于不伴焦虑的患者（t=3．20．P〈O．05）。抑郁症组的大脑信息平均传输强度指数、平均强度调整周期、平均传输响应指数、平均响应调整周期均低于对照组（f分别=5．77、4．24、6．39、4．89，P均〈0．05），且中重度抑郁症患者的上述脑电信息传输特征参数均低于轻度组（f分别=2．41、2．78、2．91、3．25，P均〈0．05）。此外，正确数与年龄呈负相关，与受教育年限呈正相关（r分别=-0．41、0．36，P均〈0．05）；正确数、大脑信息平均强度调整周期、平均响应调整周期与抑郁、焦虑程度呈负相关（r分别=-0．43、-0．36、-0．40；-0．46、-0．44、-0．48，P均〈0．05），平均传输强度指数还与抑郁程度呈负相关（r=0．36，P〈O．05）。结论抑郁症患者存在注意功能缺陷，大脑神经网络信息传输特性明显降低。抑郁症患者注意功能的损害受年龄、教育年限以及临床症状的严重程度等因素不同程度的影响。

简介：【摘要】 目的：构建术后肺部并发症(postoperative pulmonary complications, PPCs)的预测模型并进行验证。方法：回顾性收集2019年1月1日至2021年12月31日在重庆医科大学附属巴南医院实施的头颈胸及上腹部三、四级手术的患者，其中满足纳入排除标准的病例有2157例。数据预处理后，通过循证和临床结合的方式筛选出预测模型的特征变量，基于机器学习技术分别构建Logistic回归模型、梯度提升决策树(gradient boosting decision tree, GBDT)模型和人工神经网络(artificial neural network, ANN)模型。通过比较预测模型的准确度、灵敏度、特异度和曲线下面积(the area under the curve, AUC)等指标，评估三种模型的预测性能。结果：Logistic回归模型、GBDT模型和ANN模型的AUC值，分别为0.823 (95% CI: 0.790~0.855)、0.877 (95% CI: 0.841~0.913)和0.908 (95% CI: 0.878~0.938)。结论：基于机器学习算法构建PPCs风险预测模型具有可行性。在本研究构建的三种PPCs机器学习模型中，ANN模型具有良好的预测表现和临床价值。

简介：摘 要：目的：研究光学相干断层扫描联合眼部B超在白内障术前眼底病检查价值。方法：选择2022年到本院接受白内障术前眼底病检查的白内障患者180例，对全部患者实施光学相干断层扫描、眼部B超诊断，分析诊断价值。结果：部B超诊断敏感度是0.7317、特异度是0.7755、准确性是0.7556；光学相干断层扫描诊断敏感度是0.8049、特异度是0.7551、准确性是0.7778；眼部B超诊断+光学相干断层扫描诊断联合诊断敏感度是0.9512、特异度是0.8980。联合诊断效能高于单一诊断，P＜0.05。结论：运用眼部B超诊断+光学相干断层扫描诊断联合诊断方式开展白内障术前眼底病检查，可为手术提供有力参考，值得运用。