重庆市自然科学基金(CSTC2013jcyjA10041)
- 作品数：7 被引量：7H指数：2
- 相关作者：罗万春马翠周先东黄嘉诚李佳承更多>>
- 相关机构：第三军医大学重庆市统计局解放军117医院更多>>
- 发文基金：重庆市自然科学基金更多>>
- 相关领域：医药卫生自动化与计算机技术更多>>
- 轻度认知功能障碍患者预后情况的评估预测模型被引量：1
- 2017年
- 目的通过数学方法建立轻度认知功能障碍患者24个月预后的判别评估模型。方法通过对152例轻度认知功能障碍患者的27项临床指标的分析,分别运用贝叶斯判别分析、决策树、BP神经网络、模糊C均值聚类及K均值聚类进行评估预测,选择准确率较高的判别模型。结果通过差异性检验,根据P<0.01共筛选出6项指标,建立5种评估预测模型,经过100次随机抽样诊断模拟,得到贝叶斯判别分析在轻度认知功能障碍患者预后评估的平均正确率达74.86%,最高正确率达到84.21%。结论本研究建立的数学模型能提高轻度认知功能障碍患者24个月预后的评估准确率。
- 李佳承黄嘉诚周澜罗万春
- 关键词：轻度认知功能障碍模糊C均值聚类
- 阿尔茨海默病和轻度认知损伤诊断的建模分析被引量：6
- 2013年
- 目的建立阿尔茨海默病和轻度认知损伤的诊断模型。方法用ROC曲线进行指标筛选,再用判别分析进行诊断模拟,最后选出正确率最高的判别函数。结果 ROC曲线筛选出4项指标。在包括正常人、阿尔茨海默患者以及轻度认知损伤患者的研究对象中,经过100次随机抽样诊断模拟,线性判别分析诊断的平均正确率达71.42%,非线性判别的平均正确率达74.75%,最高正确率为82.05%,并得到了相应的判别函数。结论非线性判别函数可有效诊断阿尔茨海默病和轻度认知损伤。
- 罗万春
- 关键词：阿尔茨海默病轻度认知损伤ROC曲线
- 基于交互式粒子群算法的部队卫生装备巡修行程规划设计被引量：1
- 2015年
- 目的 :建立基于交互式粒子群算法的部队卫生装备巡修行程规划模型,提高行程制订的科学性、经济性。方法:首先将行程规划问题转换为一类特殊的旅行商问题,之后采用交互式粒子群算法进行求解,并利用相对距离给定法与可量化属性有效地缓解用户在评价过程中的疲劳,最后通过对实际巡修任务进行求解,验证模型的可行性、有效性。结果:该模型能够根据实际巡修任务制订出满足任务需求与行车要求的行程,并在时间、费用等方面尽可能令用户满意。结论:该模型可行性高、有效性强,其推广应用能够有效提高部队卫生装备巡修的效率与效益。
- 庞剑飞蒋俊成马翠
- 关键词：部队卫生装备
- 广义回归神经网络在阿尔茨海默病诊断中的应用
- 2022年
- 目的建立正确率较高的阿尔茨海默病(AD)和轻度认知功能损伤(MCI)的诊断数学模型。方法以筛选出的4项指标为输入变量,将391个样本随机分组为训练集和检测集,用广义回归神经网络(GRNN)在训练集和检测集中分别进行参数训练和模拟诊断,并与BP神经网络(BPNN)、径向基神经网络(RBFNN)和感知器神经网络(PNN)进行诊断效果比较。结果GRNN对于3类人群的诊断正确率显著高于BPNN、RBFNN和PNN,差异均有统计学意义(P<0.05)。当GRNN取最优平滑因子1.5时,391个样本的诊断正确率达到75.7%。结论GRNN模型对AD和MCI的诊断效果较好,可以作为一种临床诊断辅助手段。
- 罗万春马翠宋丽娟魏调霞
- 关键词：阿尔茨海默病轻度认知功能损伤广义回归神经网络
- 阿尔茨海默病早期危险因子的评估分析
- 2017年
- 目的筛选阿尔茨海默病(AD)早期风险因子,通过二分类logistic回归和ROC曲线分析建立统计学诊断模型,进行诊断学评价。方法根据早期诊断和24个月诊断比较结果,将52例基线诊断正常(HC)的患者分为HC未进展组(HCnc)45例、HC进展组(HCc)7例;将93例基线诊断轻度认知功能障碍(MCI)的患者分为未进展组(MCInc)50例、MCI进展组(MCIc)43例。分别对HCnc组和HCc组、MCInc组和MCIc组进行差异性检验筛选风险因子,并构建二分类logistic回归诊断模型。结果经差异性检验分析,HCnc组和HCc组中β-淀粉样蛋白1-42(Aβ1-42)、右侧海马体积(R-hippo)、后扣带回皮质灰度(PCING)具有显著性差异(P<0.05),经二分类logistic回归分析得到统计学诊断模型,模型对HCc的预测准确率为42.9%,HCnc的预测准确率为97.8%,总体预测准确率为90.4%,ROC曲线分析得到Aβ1-42、R-hippo、PCING以及曲线下面积(AUC)分别为0.722、0.756、0.879、0.930;MCInc组和MCIc组中MMSE得分、AD认知行为评分(ADAS-cog)、R-hippo、顶叶皮质灰度(PRT)以及PCING具有显著性差异(P<0.05),经二分类logistic回归分析得到统计学诊断模型,模型对MCIc的预测准确率为65.1%,MCInc的预测准确率为74.0%,总体预测准确率为69.9%,ROC曲线分析得到MMSE、ADAS-cog、R-hippo、PRT、PCING以及模型AUC分别为0.623、0.652、0.618、0.629、0.661、0.694。结论应用二分类logistic回归建立的统计学诊断模型能有效地对AD早期风险进行评估。
- 李佳承黄嘉诚朱燕飞周澜罗万春
- 关键词：阿尔茨海默病轻度认知功能障碍ROC曲线分析约登指数
- 阿尔茨海默病和轻度认知损伤诊断的逐步Fisher判别模型被引量：4
- 2016年
- 目的建立正确率较高的阿尔茨海默病和轻度认知损伤的诊断模型。方法通过对391例包括正常人、阿尔茨海默病患者以及轻度认知损伤患者的33项临床指标的研究,运用逐步Fisher判别进行诊断模拟,选出正确率最高的判别函数。结果筛选出6项指标建立了阿尔茨海默病以及轻度认知损伤诊断模型。经过100次随机抽样诊断模拟,对于正常人、轻度认知损伤以及阿尔茨海默病患者诊断的平均正确率达到75.50%,最高正确率达到80.63%。结论逐步Fisher判别诊断模型能提高阿尔茨海默病以及轻度认知损伤的诊断正确率,为科研和临床诊断提供了一种新途径。
- 马翠周先东罗万春
- 关键词：阿尔茨海默病轻度认知损伤
- DNAPSO算法在连续空间优化问题中的应用
- 2015年
- 针对DNA计算方法中的个体在进化过程中具有多样性、容易导致局部最优的问题,提出了一种新的DNAPSO算法。该算法利用PSO算法中个体依据全局最优解和局部最优解决定的进化方向原理,设计了向特定方向变异的多点变异算子,同时保留了DNA计算中复制、交叉重组等算子,使新算法既具有了个体多样性特点,又具备了向最优解快速收敛的能力。多维连续空间优化问题中4个典型函数的仿真测试结果表明:所提出的DNAPSO算法在收敛精度、收敛速度和鲁棒性方面较之DNA计算方法和标准PSO算法都有明显提高,丰富了连续空间优化问题的求解方法。
- 马翠周先东
- 关键词：粒子群优化算法连续空间优化问题
