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多目标优化技术在中药复方药物筛选及组方优化中的应用
介绍多目标优化技术在中药复方药物筛选及组方优化中的应用,阐述了多目标优化技术在中药复方研究应用的思路与方法.其方案是以均匀设计法安排实验,综合主要目标法、虚拟目标法和约束条件法等多目标优化方法,以网格法作为优化算法实现复方药物筛选及优化,使多项药效指标都达到较好的平衡,从而取得佳复方配伍组合.本研究探索建立的基于均匀设计的多目标优化技术在药物复方研究中的应用,有助于解决中药复方药物配伍研究方法的关键技术问题,有助于释放出中药复方中潜在的巨大经济效益.
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非支配排序遗传算法多目标优化补阳还五汤总苷提取的实验研究
目的:多目标优化补阳还五汤总苷的提取条件.方法:采用BP人工神经网络建立补阳还五汤中黄芪甲苷、芍药苷和苦杏仁苷提取工艺的多目标优化模型,依据非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对提取条件进行多目标优化.结果:得出了多目标优化模型的Pareto优解集,纳入决策者偏好确定佳提取条件为:溶剂量10.94倍,提取1.26h,提取3次,提取温度82.06℃.结论:NSGA-Ⅱ方法与BP人工神经网络结合可对补阳还五汤总苷提取条件实现有效的多目标寻优,本方法可为医药学研究领域中的多目标优化问题提供基于人工智能算法的解决方案.
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遗传算法在秦皮提取液混批勾兑中的应用
目的:探讨遗传算法用于秦皮提取液多目标混批勾兑的可行性.方法:选择指纹图谱相似度和指标性成分含量的均方根误差为共同优化目标,对10批不同来源、批次的秦皮提取液建立多目标优化模型,运用遗传算法求得勾兑系数,对各批次提取液进行混批勾兑,以相似度和均方根误差评价确定勾兑后提取液的质量.结果:各批次秦皮提取液混批勾兑后,其质量明显改善,与对照样品间的指纹图谱相似度显著提高,变异程度降低,指标性成分相对偏差小于10%.结论:遗传算法可用于秦皮提取液多目标的混批勾兑,为中药提取液的质量控制提供新思路.
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麻黄汤处方剂量的多目标优化研究
目的:多目标优化麻黄汤处方剂量配比,为定量优化中药复方的处方剂量提供借鉴.方法:以大鼠汗点数、豚鼠气管解痉率、小鼠醋酸致痛扭体次数作为麻黄汤发汗、平喘、止痛效应的评价指标,依据麻黄汤16个正交组合配比方的实验结果,分别运用支持向量回归(SVR)和二次响应面回归(RSR)建立反映复方量效关系的数学模型,结合带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)和熵权TOPSIS法进行麻黄汤处方剂量的多目标优化.结果:SVR建模优化得到的麻黄汤发挥整体药效的优剂量为:麻黄17.71 g,桂枝9.57g,苦杏仁11.75 g,炙甘草4.39 g;RSR的优化结果为麻黄13.37 g、桂枝11.61 g、苦杏仁11.98 g、炙甘草5.67 g;SVR在预测能力与优化结果上均优于RSR.结论:SVR-NSGA-Ⅱ-TOPSIS法可用于麻黄汤等中药复方剂量的多目标优化,确定发挥疗效的佳组方,为中药复方处方剂量的确定和中药新药开发提供定量的科学依据.
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基于提取效率和成本控制的红参提取工艺多目标优化研究
该文使用实验设计的理念对红参提取工艺进行多目标优化研究,实现在操作空间内提取单位药效物质的成本低.实验以红参提取液总皂苷提取量及提取物纯度为指标,以一提时间、一提溶剂倍量、二提时间、二提溶剂倍量为控制条件,采用Box-Behnken实验设计,建立指标模型;同时,以溶剂成本和能耗成本构建成本模型;通过指标和成本两者之比建立目标函数用以反应单位指标所需成本,后通过相关约束条件求解优提取工艺.优提取工艺条件为一提时间108.7 min、一提溶剂倍量12、二提时间30 min、二提溶剂倍量8,此时提取每1 mg皂苷所需成本低.结果表明,该方法可用于参考指导实际红参提取过程的多目标综合优化.
关键词： 红参 提取工艺 Box-Behnken实验设计 成本控制 多目标优化 -
融合电子化临床指南的心力衰竭治疗决策模型
为有效实施心力衰竭疾病的个性化治疗,本研究提出融合电子化心力衰竭临床治疗指南的治疗模型方案:以电子化临床指南为基础,对心衰状况进行多目标评估并制定个性化治疗策略.建模过程筛选特异性参数并聚类分组,分别为:心结构、运动耐量、体液潴留、心功能、神经活性和电生理等一级指标值,根据指标所指示的六方面状况严重程度给予相应的药物治疗,并采用线性加权法获得患者心衰综合指标.对75例临床病例的初步测试结果表明:心力衰竭疾病治疗模型能全面评估心衰状况,并依据患者具体病症做出建议治疗方案,建议方案中单一用药的平均正确率达到91％,该模型是一种有效的个性化治疗决策辅助工具.
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基于多目标交叉变异粒子群算法的多模医学图像非刚性配准
以互信息为相似性测度,采用B样条变换对多模态医学图像进行非刚性配准时,由于噪声及图像插值等原因造成的互信息局部极值使得传统优化方法不能搜索到佳配准参数.为此,使用粒子群智能优化方法作为搜索策略,以降低对图像预处理的要求,进一步提高基于互信息的非刚性配准的鲁棒性.为了克服粒子群算法受初始值选取等因素的影响易陷于局部优的缺点,使用LBFGS优化得到的结果构造初始粒子群,采用多目标优化方法结合交叉变异策略加以改进,使得算法在解空间搜索的遍历性得到改善,优化结果更接近全局优.MR-T2与MR-PD图像的配准实验证明,该方法提高了基于互信息的B样条非刚性配准的鲁棒性,配准率达到94% ;CT与PET图像的配准实验表明该方法相比惯性权重粒子群算法提高了配准精度,互信息增加了0.026;另外,CT与CBCT图像的配准实验也验证了本方法的有效性.
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精准外科
外科学历经初的直觉外科和经验外科已进入现代外科时代.生物医学的巨大进步、循证医学的兴起和对病患人文关怀的回归,深刻改变着传统外科的价值观、诊疗策略、思维模式、技术特征和行业形态,从而为建立一种全新的外科范式奠定了基础.我们深感转变外科范式的迫切性,在系列研究和临床实践的基础上,提出了“精准外科”这一契合当代社会需求和现代科技特征的现代外科范式.这一以寻求病灶清除、脏器保护、损伤控制这三个外科要素的精确平衡为策略、系统优化当代外科实践的全新的外科理念及技术体系,必将广泛地融入肝脏外科和其他外科领域,引领当代外科实践向多目标优化和病患佳康复的终极目标迈进.
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调强放疗计划多目标优化算法比较研究
目的 探讨多目标优化(MCO)算法在调强放疗计划优化中的应用.方法 随机抽取已接受治疗的10例前列腺癌和10例肺癌患者的调强治疗计划,这些计划都是基于直接子野优化算法进行优化的.在射野方向等设置条件不变前提下,改用MCO算法重新优化治疗计划.比较两种优化算法得到的剂量体积直方图参数、计划优化时间和机器跳数,并行配对t检验.结果 两种优化算法得到的调强计划均满足临床要求.与DMPO算法相比,在靶区剂量分布无差别下MCO算法使得前列腺癌计划中的直肠、膀胱及小肠受量均有不同程度降低,计划优化时间减少58％,机器跳数平均增加32％；在肺癌计划中肺、心脏和脊髓受量均有不同程度降低,计划优化时间减少59％,机器跳数平均增加11％.结论 与DMPO算法相比,MCO算法可显著降低危及器官受照剂量、缩短计划优化时间.
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前列腺癌多目标优化VMAT计划剂量学研究
目的 探讨多目标优化在前列腺癌VMAT计划中的应用.方法 随机抽取已接受治疗的14例前列腺癌患者VMAT计划资料.这些计划基于单目标优化,保持优化条件不变,改用多目标优化.配对t检验两种计划剂量学参数差异.结果 两种计划均满足临床要求,与单目标计划相比,多目标计划PTV 95％、100％处方剂量覆盖度增加(P =0.000、0.000),105％处方剂量覆盖度降低(P =0.000),Dmax降低0.35 Gy (P=0.063);直肠V20、V30、V40、V50和Dmean分别降低24.7％、36.8％、31.1％、20.5％和6.8 Gy (P =0.000、0.000、0.000、0.001、0.000),D2cc增加1.4 Gy (P=0.000);膀胱V10、V20、V30、V40、V50和Dmean分别降低5.7％、18.5％、20.9％、12.5％、5.4％和3.5 Gy (P=0.006、0.000、0.000、0.000、0.002、0.000);小肠V10、V20、V30和Dmean多目标计划有优势.结论 多目标计划在满足靶区剂量情况下可以进一步降低OAR剂量,但结果还需进一步研究和评估.
关键词： 前列腺肿瘤/容积调强弧形疗法 多目标优化 剂量学 -
基于DVH目标函数的VMAT计划设计研究
目的：研究基于DVH目标函数设计VMAT计划的新方法，并应用到临床食管癌患者中评估所得计划的剂量学特性和计划效率。方法对12例胸段食管癌患者以常规VMAT计划方式为参照，分别采用基于多目标优化DVH （ MCO?DVH）目标函数和重叠体积预测DVH （ OVH?DVH）目标函数设计两组VMAT计划，评估所得VMAT计划的剂量学特性、计划效率。配对t检验组间差异。结果基于DVH目标函数的两组VMAT计划均满足临床要求，与常规VMAT计划相比，靶区适形指数和均匀指数较优（0．77∶0．72，P＝0．017和0．10∶0．12，P＝0．047）；MCO?VMAT计划中OAR双肺V5和脊髓V50优于常规VMAT计划组（54．66∶60．23，P＝0．013和0．98∶0．49，P＝0．037），其他参数相近；与常规 VMAT 计划时间相比，基于 DVH 目标函数的 VMAT 计划设计时间明显缩短（8．2∶19．5， P＝0．023）。结论与常规VMAT计划设计方法相比，基于理想DVH目标函数设计VMAT计划可实现靶区剂量分布更均匀的同时，更好保护OAR且可提高计划效率。
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不完全投影医学图像的多目标向量优化重建算法
目的解决少数据投影图像重建中分辨率差、伪影严重等问题.方法提出了一种基于多目标决策的交叉熵向量优化图像重建算法.算法中折衷考虑了图像重建中小交叉熵、范数极小化以及大熵3个目标,并建立了一种新的动态权系数迭代法.应用该算法对模拟的有噪声投影数据和SIEMENS SOMATOM DR3的头部实际扫描数据分别进行了重建.结果文中算法较传统的重建算法,如卷积反投影法、代数重建法以及单目标优化算法,在误差、平滑性以及分辨率方面均有显著改善.结论本算法将对采用迭代法求解少数据投影重建问题产生一定的影响.
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用于逆向放疗计划多目标优化的改进快速非支配排序遗传算法ANSGA-Ⅱ
目的 对逆向放射治疗计划进行多目标优化算法研究,以期为逆向放射治疗计划系统提供高效的优化算法选择.方法 快速非支配排序遗传算法-NSGA-Ⅱ作为多目标进化优化算法的代表,优于其他算法.利用NSGA-Ⅱ在多目标优化中的优势,并针对其交叉变异操作不够灵活,进行改进形成自适应交叉变异快速非支配排序遗传算法(简称ANSGA-Ⅱ);寻优过程中,根据逆向放射治疗计划优化的特性,在算法每一代充分利用决策变量的先验知识进行种群生成,来提高算法的全局寻优能力.结果 用优化一张人体头部CT片上靶区、危及器官、其他正常组织的平均剂量实例进行测试,本文算法可以在几分钟内找到满意解.结论 本文算法可以为实际的逆向放射治疗计划优化提供优化方法选择.
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丹参、三七不同配比的多目标模糊优化研究
目的针对方剂配伍研究中优剂量配比的分析和预测,对丹参、三七7种不同剂量组合治疗实验性急性心肌缺血犬的数据进行处理,从而建立了一种适用于方剂优剂量配比分析的综合评价方法.方法采用多目标优化、模糊综合评判方法.结果明确了丹参、三七不同配比的总体药效及其趋势,发现丹参、三七10∶6、10∶3组对病变的改善程度与消心痛对照组接近,是实验所选各比例的优.结论此方法适用于中成药二次开发中方剂优剂量配比分析的综合评价.
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复方剂量配比优化数学方法的现状和展望
药物与剂量同是影响方剂疗效的两大因素,药物组成相同的方剂,在剂量或配比不同时疗效迥异,日本学人渡边熙说:"汉药之秘,不可告人者,即在药量."因此,在新药研发过程中,重要任务之一就是寻找能够提升复方疗效、使多个药效指标达到综合优的药量与比例,这一研究,被称为"复方剂量配比优化研究".
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ED-NM-MO三联法对丹参三七配比的多目标优化研究
[目的]采用ED-NM-MO三联法对经基线等比增减设计的丹参、三七不同配比的药效学数据进行非线性拟合和多目标优化.[方法]对经基线等比增减设计的丹参、三七不同配比的药效学数据,以心肌缺血程度∑-ST、心肌缺血程度(缺血区左室)等7个分别反映心肌缺血、心脏状态和血流动力学的指标作为待优化的药效目标,进行非线性拟合和多目标优化.[结果]分别得到针对7个药效指标和6个药效指标(不包含血清中心肌钙蛋白)的Pareto优配比.[结论]ED-NM-MO三联法是一种适合复方特点的优化方法,可以应用于由多饮片多组分多成分复方药物的剂量配比优化.
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银菊解毒口服液大孔树脂纯化工艺研究
目的 在指纹图谱的基础上,联用AHP-CRITIC混合加权法、Plackett-Burman设计(PBD)与Box-Behnken设计(BBD),多目标筛选银菊解毒口服液(YJOL)的纯化工艺.方法 采用HPLC法建立YJOL HPLC图谱,以6种指标成分绿原酸、蒙花苷、R,S-告依春、哈巴俄苷、补骨脂素、异补骨脂素的回收率和HPLC图谱相似度为指标,筛选10种大孔树脂中佳型号.AHP-CRITIC混合加权法赋予6种指标成分的回收率和相似度权重,计算综合指标作为评价标准,运用PBD筛选显著性影响因素,结合BBD优选大孔树脂纯化YJOL的佳工艺参数.结果 HPD-400型大孔树脂对复方中6个指标成分的富集选择性高.佳工艺参数为径高比1:7,上样pH值3.5,上样质量浓度0.18 g/mL,上样量(药材:树脂)0.96g/g,8 BV的77％乙醇洗脱.纯化后6个指标成分的回收率为78％～98％,HPLC指纹图谱相似度大于0.99,成分均衡回收.模型综合评价预测值为94.28％,实验所得综合评价为93.69％,相对偏差0.59％.结论 在HPLC图谱的基础上,联用AHP-CRITIC混合加权法、PBD与BBD筛选YJOL纯化工艺是科学可行的,不仅能提高有效成分的纯度,还能保持化学成分的一致性.
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基于熵权法的多目标筛选甘草黄酮类成分纯化工艺
目的 联用熵权法、Plackett-Burman设计(PBD)与Box-Behnken设计(BBD),多目标筛选甘草黄酮类成分的纯化工艺.方法 在构建甘草HPLC指纹图谱的基础上,以6种黄酮类成分甘草素葡萄糖芹糖苷、甘草苷、芹糖异甘草苷、异甘草素葡萄糖芹菜苷、异甘草苷和新异甘草苷的回收率为检测指标,筛选12种大孔树脂中佳型号.熵权法赋予6种黄酮类成分的回收率客观权重,计算综合指标作为评价标准,运用PBD筛选显著性影响因素,结合BBD优选大孔树脂富集甘草黄酮的佳工艺参数.结果 ADS-7型大孔树脂对甘草中6种黄酮类成分的富集选择性高.佳工艺参数为上样pH值4.5,上样质量浓度0.20 g/mL,上样量1.0 g/g,上样体积流量0.6 mL/min,6.7 BV的83％乙醇以1.0 mL/min体积流量洗脱.纯化后6种黄酮类成分的回收率为86％～97％,模型综合评价预测值为93.32％,实验所得综合评价为93.05％,相对偏差1.17％.结论 联用熵权法、PBD与BBD筛选甘草黄酮类成分纯化工艺是科学可行的,可为实现中药有效成分分离纯化的多目标寻优提供借鉴.
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R语言多目标优化养阴通脑颗粒组方中3种黄酮类指标成分提取工艺
目的 多目标优化养阴通脑颗粒组方中3种黄酮类指标成分的提取工艺.方法 以养阴通脑颗粒组方中葛根素、毛蕊异黄酮和芒柄花素的提取率为检测指标,采用4因素3水平的正交试验设计方法进行提取工艺考察.通过R语言结合熵权法赋予权值,建立BP神经网络模型,再利用遗传算法对网络进行目标寻优,从而得到养阴通脑颗粒组方中葛根素、毛蕊异黄酮和芒柄花素的佳提取工艺.结果 养阴通脑颗粒组方中葛根素、毛蕊异黄酮和芒柄花素的优工艺条件为乙醇体积分数85％、提取时间1.5 h、提取温度80℃、乙醇用量25倍,模型综合评价预测值为0.389,而实验所得的平均综合评价值为0.394,相对误差为1.27％,表明具有良好的网络预测性.结论 结合所得3个指标成分的提取率和提取工艺的可操作性、可重复性,建立的数学模型可用于对养阴通脑颗粒组方中葛根素、毛蕊异黄酮和芒柄花素的提取工艺进行分析和预测,为实现中药有效成分多目标寻优提供了新的参考.
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冠状动脉支架力学性能多目标优化
在冠状动脉支架的结构设计中,为了确保支架具有高抗压性能的同时,大程度地减小扩张支架的压力,本文提出了多目标优化的概念.结合有限元模拟技术和人工神经网络方法,建立了膨胀压力与支架设计参数以及坍塌压力与支架设计参数之间的非线性映射模型.采用带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对其进行优化,得到了均匀分布的Pareto优解集,为工程人员提供了较多的设计方案.实验结果表明,该方法对于支架结构力学性能的优化具有明显的效果.
