简介:目的利用BP神经网络的理论和算法,对COPD患者的历史数据进行分析,构建出COPD再入院患者的风险评估模型,通过对COPD再入院患者各相关因素的敏感度分析和疾病风险评估及分析,为BP神经网络建模在临床诊疗中的应用提供一定的参考,并为医疗资源的合理配置提供较为有效的解决方案。方法编写结构化查询语句,从HIS数据库抽取相关数据,导入Clementine11.1中,利用BP神经网络算法进行建模,预测结果用SPSS22.0进行模型的建模效果评估以及模型建模效果的假设检验。结果经过优化后的BP神经网络的拟合度为71.743%,预测准确度93.55%。在所有相关影响因素中,入院次数和入院状态对COPD患者的再入院风险度影响最大。在预测效果上,BP神经网络要优于传统的多元统计分析方法。
简介:目的:针对脑肿瘤形状、位置及大小等多变性,提出一种适合磁共振成像(MRI)脑肿瘤分割的卷积神经网络模型的改进方法。方法:将卷积神经网络应用到脑肿瘤分割上,并针对脑肿瘤的特点,提出多尺度卷积神经网络模型(MSCNN),通过多尺度的输入与多尺度下的采样,克服脑肿瘤的个体差异,同时适应脑肿瘤不同图像层之间的大小位置差异,弱化肿瘤边缘与正常组织灰度相近的影响。结果:通过对30例患者的多模态磁共振图像进行分割,得到平均Dice系数为83.11%;平均灵敏度系数为89.48%;平均阳性预测值(PPV)系数为78.91%。结论:MRI脑肿瘤分割的改进方法可使分割精度得到明显提高,多尺度卷积神经网络能自适应脑肿瘤的差异性,并准确有效地分割脑肿瘤。
简介:摘要目的观察患者在全麻时神经活动的状态,探讨临床麻醉监测的新方法。方法选择我院2008年2月~2010年2月临床外科全麻胸腹手术20例患者的脑电数据,通过分析患者脑电图(EEG)的Kolmogorov熵的变化趋势,进而判断全麻时病人神经活动的状态。结果临床观察发现同一种麻醉措施作用下,大部分病人神经活动的状态是相同的,但也存在个体差异。结论同一种麻醉措施、同一种麻醉药品对不同患者其作用会有差异;Kolmogorov熵的变化能够有效检测中枢神经活动的状态,可能成为临床麻醉监测的一种新工具。
简介:
简介:改变未来的十大科技掌上资讯到2003年时,全世界将迈入后个人电脑时代,工业化国家30%的居民将会使用掌上型装置上网查询资料,寄发电子邮件,观赏录像节目,传递文件和资料,举行视讯会议等。电动汽车福特、丰田和戴姆勒—克莱斯勒等公司可在2004年以前推出实验性的以电池作�