简介:摘要目的探讨Pentacam AXL测量人工晶状体(IOL)度数的准确性。方法采用横断面研究设计。收集2017年3—8月在厦门大学附属厦门眼科中心就诊的拟行白内障手术的年龄相关性白内障患者70例91眼,同一观察者分别采用Pentacam AXL与Lenstar LS900测量眼轴长度(AL)、角膜曲率(K)和前房深度(ACD)。2种生物测量仪测量参数结果的差异和相关性分析采用配对t检验和Pearson相关分析,2种仪器测量结果的一致性采用Bland-Altman法。结果Pentacam AXL与Lenstar LS900测量AL的平均值分别为(23.39±1.34)mm和(23.42±1.36)mm,平均角膜曲率(Km)值分别为(43.96±1.53)D和(44.00±1.51)D,ACD值分别为(2.89±0.38)mm和(2.88±0.37)mm,差异均无统计学意义(P=0.906、0.855、0.811),且均具有良好的相关性(r=0.999、0.975、0.991,均P<0.05)。Bland-Altman一致性分析结果显示,2种仪器对AL、Km、ACD的测量具有较好的一致性,测量AL和ACD的95%一致性界限(LoA)分别为-0.11~0.07 mm和-0.09~0.12 mm,测量Km的95%LoA为-0.70~0.62 D。结论Pentacam AXL可提供准确的IOL度数计算所需参数,与Lenstar LS900具有较好的一致性,AL及ACD参数可替换使用。
简介:[摘要 ]目的:探究 LenstarLS900眼部光学生物测量仪在临床中的应用。方法:比较 Lenstar LS900眼部光学生物测量仪与传统超声生物测量在人工晶状体测量中数据的一致性。分析进行白内障摘除及人工晶状体植入术的患者 150例 290眼 ,根据眼轴长度( L)分别分为四组( L≤22mm、 22mm< L≤25mm、 25mm< L≤28mm、 L> 28mm),术前分别用 Lenstar LS900眼部光学生物测量仪、超声生物测量仪及角膜曲率计测量眼轴长度,角膜曲率和计算人工晶状体度数,并将结果进行比较。结果:用 Lenstar LS 900眼部光学生物测量仪和超声生物测量仪测得的眼轴长度: L≤22mm组分别为 21.59±0.218mm和 21.69±0.348mm(P>0.05);22mm< L≤25mm组分别为 24.18±0.446mm和 24.24±0.424mm(P>0.05);25mm< L≤28mm组分别为 26.75±0.521mm和 26.86±0.682mm(P>0.05);L> 28mm组分别 30.25±0.931mm和 30.34±1.022mm(P>0.05),两种方法测得的眼轴长度在各组间无显著差异性。用 Lenstar LS900眼部光学生物测量仪和超声生物测量仪测得的各组的人工晶状体度数: L≤22mm组分别为 23.62±1.18D和 23.94±1.23D(P>0.05);22mm< L≤25mm组分别为 20.16±1.28D和 20.09±1.13D(P>0.05);25mm< L≤28mm组分别为 14.03±2.32D和 14.13±2.42D(P>0.05);L> 28mm组分别 -4.21±4.35D和 -3.98±4.21(P>0.05),显示各组间无显著性差异。 Lenstar LS 900眼部光学生物测量仪和角膜曲率计检测到的角膜曲率分别为 43.29±1.53和 43.32±1.62,两者比较无显著差异( P>0.05)。结论: Lenstar LS900眼部光学生物测量仪、超声生物测量仪及角膜曲率计测量眼轴长度,角膜曲率和计算人工晶状体度数在临床应用上有良好的一致性,基于使用 Lenstar LS900眼部光学生物测量仪具有非接触、精确性高、操作简单、安全可靠和患者容易接受的特点,可在临床上推广应用。
简介:Itiswellknownthatwhentherandomerrorsareiid.withfinitevariance,theweekandthestrongconsistencyofLSestimateofmultipleregressioncoefficientsareequivalent.Thisnote,byconstructingacounter-example,showsthatthisequivalencenolongerholdstrueincasethattherandomerrorspossessonlyther-thmomentwith1≤r<2.
简介:TheLS-SVM(Leastsquaressupportvectormachine)methodispresentedtosetupamodeltoforecasttheoccurrenceofthunderstormsintheNanjingareabycombiningNCEPFNLOperationalGlobalAnalysisdataon1.0°×1.0°gridsandcloud-to-groundlightningdataobservedwithalightninglocationsysteminJiangsuprovinceduring2007-2008.Adatasetwith642samples,including195thunderstormsamplesand447non-thunderstormsamples,arerandomlydividedintotwogroups,one(having386samples)formodelingandtherestforindependentverification.ThepredictorsareatmosphericinstabilityparameterswhichcanbeobtainedfromtheNCEPdataandthepredictandistheoccurrenceofthunderstormsobservedbythelightninglocationsystem.Preliminaryapplicationstotheindependentsamplesfora6-hourforecastofthunderstormeventsshowthatthepredictioncorrectionrateofthismodelis78.26%,falsealarmrateis21.74%,andforecastingtechnicalscoreis0.61,allbetterthanthosefromeitherlinearregressionorartificialneuralnetwork.
简介:SupportVectorMachine(SVM)isapowerfulmethodologyforsolvingproblemsinnon-linearclassification,functionestimationanddensityestimation,whichhasalsoledtomanyotherrecentdevelopmentsinkernelbasedmethodsingeneral.Thispaperpresentsahighaccuracyandfault-tolerantSVMforthemobilegeo-locationproblem,whichisanimportantcomponentofpervasivecomputing.Simulationresultsshowitsbasiclocationperformance,andillustrateimpactsofthenumberoftrainingsamplesandtrainingareaontestlocationerror.