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基层医疗机构阿尔茨海默病辅助识别系统的初步建立
目的 探索性建立基层医疗机构阿尔茨海默病(Alzheimer's disease,AD)辅助识别系统.方法 对50例AD患者、44例轻度认知功能障碍(mild cognitive impairment,MCI)患者及46名正常老年人进行一系列神经心理量表测试,以神经心理量表的认知分项作为条件属性,以终诊断作为决策属性,按照不降低识别精确度为原则,应用粗糙集理论遗传算法将各条件属性进行约简,以约简后结果为基础,利用贝叶斯概率推理模型,建立AD辅助识别系统,并应用10折交叉验证方法对该系统进行反复验证.结果 约简结果为10项,包括简易智能精神状态检查量表中的三步命令;蒙特利尔认知评估量表中的视空间与执行功能、命名、注意,图形记忆中的图形复制、即刻回忆及延迟回忆;听觉词语学习测验的即刻记忆及延迟回忆;工具性日常生活活动能力测试.将此10项的原始数据为基础,建立AD网络辅助识别系统.结论 AD网络辅助识别系统简单、有效、易于推广,有利于提高基层医疗机构AD的识别率.
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医院常用医疗设备维修专家知识库和推理机的建立方法研究
介绍了一个医疗设备维修专家知识库和推理机的建立方法和步骤,并提出了相应数据模型的建立方法,通过实际使用表明,有较好的适用性.
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2015年我国稻谷中主要元素类物质相关分析
目的 通过对稻谷中主要元素进行相关关系分析,为今后开展食品安全风险监测数据的挖掘利用提供借鉴.方法 采用贝叶斯网络挖掘稻谷中主要元素的相关关系,并根据结果对元素进行分组,并对分组后的元素进行典型相关分析,分析过程采用R统计软件实现.结果 通过贝叶斯网络分析,确定稻谷中有两组元素含量之间有直接或间接的相互影响关系.根据贝叶斯网络分析结果,对两组元素进行典型相关分析,第一典型相关系数为0.84,第一典型变量中钒含量的系数高,且呈现负相关关系,铝和锑含量的系数较高,且与铝的含量呈负相关,而与锑的含量呈正相关.结论 应用贝叶斯网络和典型相关分析方法可以更好地揭示稻谷中主要元素含量之间的相关关系.
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公共场所喷泉水嗜肺军团菌污染贝叶斯网络预警模型研究
目的 构建喷泉水嗜肺军团菌污染贝叶斯网络预警模型,为预防和控制喷泉水军团菌污染提供科学依据.方法 选择2015年深圳市公共场所正运行的70座喷泉作为研究对象,采用问卷调查、现场监测及实验室检测等方法收集相关数据,构建贝叶斯网络预警模型.选择2016年深圳市公共场所正运行的30座喷泉作为研究对象,收集相关数据对模型预警结果进行验证.结果 深圳市喷泉水嗜肺军团菌检出率为42.00％ (42/100).从构建的贝叶斯网络模型结构看,对喷泉水中嗜肺军团菌具有影响的因素有定期清洗、浊度、游离性余氯和溶解性总固体.该模型ROC曲线佳诊断临界点为0.475,利用该临界点进行嗜肺军团菌阳性诊断ROC曲线下面积为0.941 (95％ CI:0.893～ 0.998),诊断灵敏度为92.90％,特异度为90.90％,预测准确率为93.33％ (28/30).结论 本研究构建的贝叶斯网络模型预测准确率较高,可以满足喷泉水嗜肺军团菌污染预警要求,对公共场所喷泉水嗜肺军团菌污染的判定具有一定的参考价值.
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禁忌搜索算法的贝叶斯网络模型在冠心病影响因素分析中的应用
以10 792例冠心病调查数据为例,依据禁忌搜索算法构建冠心病患病及其影响因素的贝叶斯网络模型,用极大似然估计法计算网络各节点的条件概率,并分析冠心病的影响因素,评价贝叶斯网络模型相对于传统的logistic回归模型在疾病影响因素分析中的优劣,探讨贝叶斯网络模型在临床研究中的适用性.分析结果表明,贝叶斯网络可以揭示冠心病各影响因素间的关联及与冠心病的关系,比logistic回归分析更符合实际理论,表明贝叶斯网络模型在冠心病影响因素分析中具有较好的适用性及应用前景.
关键词： 贝叶斯网络 禁忌搜索算法 Logistic回归 冠心病 影响因素 -
基于贝叶斯网络的广泛性焦虑症中医证候学规律研究
目的 运用贝叶斯网络技术研究广泛性焦虑症的中医证候学规律.方法 于2009年8月1日-2010年7月31日,对北京地区10家分中心705例广泛性焦虑症患者进行为期1年的中医证候学观察,通过专家组指导,运用贝叶斯网络技术建立中医证候模型,分析广泛性焦虑症的中医证候学规律.结果 运用贝叶斯网络技术提取了9个证候类型,分别为肝郁化火、气郁血瘀、痰热扰心、心胆气虚、肝郁脾虚、心肾不交、心脾两虚、肾精亏虚、肾虚肝旺.结论 贝叶斯网络在中医证候建模、挖掘证候规律等方面具有一定的应用前景,适用于中医证候规律的研究.
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阈下焦虑抑郁的中医证候学规律研究
目的 总结阈下焦虑抑郁的中医证候学规律.方法 收集北京中医药大学三所附属医院门诊、北京中医药大学国医堂中医门诊部及太阳宫和小关社区卫生服务中心诊断为MADD患者208例,采用横断面研究方法,评价患者的一般情况、中医症状、精神病学量表,运用数据挖掘技术中的贝叶斯网络和关联规则技术建立证候模型,分析其中医证候学规律.结果 中医证候学规律为①肝郁脾虚证主症:忧愁善感,善太息,胁肋胀痛,腹胀,腹泻,嗳气,神思不聚,神疲乏力;次症:头晕,胸闷气短,食欲不振,舌红,苔薄白,脉弦.②心脾两虚证主症:紧张,心悸,自汗,入睡困难,善忘,纳差,腹胀,口淡无味;次症:兴趣索然,神疲乏力,神思不聚,头晕,舌淡红,苔薄,脉细弱.③心肾不交证主症:入睡困难,五心烦热,心烦易怒,潮热盗汗,腰膝酸软;次症:性欲低下,心悸,口苦口干,耳鸣,坐立不安,舌红,苔少,脉细数.结论 肝郁脾虚、心脾两虚、心肾不交是阈下焦虑抑郁常见的证候类型,数据挖掘技术在中医药研究领域尤其是证候研究方面具有广阔的应用前景.
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2型糖尿病合并脑病中医证候的数据挖掘
目的：探讨2型糖尿病合并脑病的中医证候要素、靶位，以及理化指标与中医证候之间的关系。方法收集中国中医科学院广安门医院，北京中医药大学东直门医院、东方医院等九家医院约3年的2501例2型糖尿病患者的相关数据。对原始资料进行双人双机 epidata 录入，建立 Excel 数据库，选取342例2型糖尿病合并脑病患者的病历，采用因子分析和贝叶斯网络的方法进行数据挖掘。结果通过因子分析得出20个特征根大于1的因素，占总特征根的68.4%，其中5个因素属阴虚、5个因素属血瘀；通过贝叶斯网络得出空腹血糖异常者主要症状是倦怠乏力、气短懒言、大便频多；餐后2小时血糖异常者主要症状倦怠乏力、半身不遂；糖化血红蛋白异常者主要症状倦怠乏力、五心烦热、大便频多、夜尿频多。结论糖尿病合并脑病的证候要素是阴虚、血瘀；主要靶位是肝、肾、脾。空腹血糖异常者中医证候以气虚为主；餐后2 h 血糖异常患者的中医证候是气虚或风中脉络；糖化血红蛋白异常的患者，中医证型以气虚、阴虚常见。
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基于药理作用的中药组分功效预测研究
目的:应用贝叶斯网络研究中药药理作用与其功效之间的关系.方法:在中药药理作用研究的基础上,运用贝叶斯网络研究中药补肾、活血等功效与药理作用之间的关系,并利用建立的贝叶斯网络模型对中药组分进行了功效预测.结果:建立的贝叶斯网络模型合理地表达了药理作用与功效关系,并且中药组分的预测结果与原饮片功效基本一致.结论:利用贝叶斯网络建立的功效与药理作用关系模型可用于中药组分功效的预测,对中药及中药组分功效的研究具有重要意义.
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贝叶斯网络在中药有效组分五味预测中的应用
目的:应用贝叶斯网络学习算法预测中药有效组分的五味.方法:基于现代药理实验数据构建中药五味的贝叶斯网络模型,获取贝叶斯网络拓扑图和条件概率表.结果:所建模型稳定可靠,可用于预测中药或中药有效组分的五味.结论:贝叶斯网络可用于中药或中药组分五味的预测,为中药药性研究提供一种新的研究方法,对组分药性及组分配伍研究具有重要意义.
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缺血性中风病中医证候要素动态变化与NIHSS评分变化相关性的贝叶斯网络分析
目的:探讨缺血性中风病中医证候要素动态变化与NIHSS评分变化之间的关系.方法:以379例缺血性中风病临床数据为基础,在5个不同时点(0d、3d、14d、28d、3m)采集<中风病辨证诊断标准>中风、火、痰、瘀、气虚、阴虚阳亢6个证候要素的评分和<美国国立卫生院卒中量表>(NIHSS)评分,运用贝叶斯网络分析其相关性.结果:0～3d时,NIHSS评分改善,证候要素痰、瘀、阴虚阳亢和气虚的改善概率分别为0.809、0.896、0.934、0.961;3～14d时,火热、瘀、痰、阴虚阳亢和气虚的改善概率分别为0.546、0.843、0.895、0.962、0.944;14～28d时,火热、痰、阴虚阳亢和气虚的改善概率分别为0.53、0.815、0.966、0.987;28d至3m时,风、火热、瘀、痰、阴虚阳亢和气虚的改善概率分别为0.507、0.667、0.854、0.505、0.905、0.914,与NIHSS呈现出明显的正向关系.结论:缺血性中风病的NIHSS评分变化在不同时点均有多个证候要素评分与之相关,其相关程度随时间动态演变.
关键词： 缺血性中风病 证候 结局评价 贝叶斯网络 美国国立卫生院卒中量表 -
2型糖尿病主要理化指标与中医证候相关性的贝叶斯网络分析
目的:探索2型糖尿病相关的理化指标与中医症状之间的关系.方法:以2 501例2型糖尿病的临床数据为基础,运用贝叶斯网络的方法进行分析.结果:结果发现空腹血糖异常的患者以阴虚热盛多见,餐后2h血糖异常的患者以阴虚多见,糖化血红蛋白异常的患者以阴虚热盛多见.血脂异常者以气虚为主,血压异常者伴见血瘀.结论:通过统计学方法得出的结论基本符合中医理论和临床实际,所得中医结论对临床有一定的指导意义.
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基于贝叶斯网络的阈下焦虑抑郁中医证候学研究
目的:总结阈下焦虑抑郁的中医证候学规律.方法:病例来源于北京中医药大学三所附属医院门诊、北京中医药大学国医堂中医门诊部及太阳宫和小关社区卫生服务中心诊断为MADD患者共620例.采用横断面的研究方法,评价患者的一般情况、中医症状、精神病学量表.结果:运用贝叶斯网络的方法建立了MADD患者症状之间的网络模型,提取证候要素,应证组合,寻找了MADD常见的证候类型.结论:肝郁脾虚、心脾两虚、心肾不交是MADD常见的证候类型.
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基于因果模型的中医临床疗效评价方法探讨
探索国际界认可的疗效评价方法是解决"中医药有效性"问题的关键之一,中医临床疗效评价实际上是中医辨证论治与临床结局之间是否具有因果关联的研究,而目前大多数的统计方法仅适用于相关性研究,统计得到的事物间的相关关系常常被错误地用于解释为原因与结果间的关系.因果模型是研究因果推断的一种非常重要的工具,近年来在统计学、流行病学和数据挖掘领域中,因果推断越来越受到重视.目前,有若干种因果模型,其中虚拟事实模型和贝叶斯网络模型在中医研究中应用较多.本文主要介绍、分析这两种模型的原理、构建方法,探讨其在中医临床疗效评价中的运用.
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基于贝叶斯网络的名老中医治疗冠心病辨证规律研究
名老中医辨证规律的研究是继承与发扬中医学术的重要环节.本研究从证候要素、应证组合规律入手,通过建立冠心病心绞痛名老中医诊疗数据库,运用贝叶斯网络等数据挖掘方法对证候要素及所属症状进行定性和定量研究,发掘名老中医冠心病心绞痛辨证规律,探索中医传承的新模式及切实可行的新方法.
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基于网络分析的五味子醇沉工艺优化研究
该文采用中心复合设计(central composite design),以醇沉后的糖去除率、五味子醇甲保留率及可溶性固形物含量为指标考察醇沉乙醇加入量、乙醇浓度、冷藏温度及冷藏时间4个醇沉工艺参数对于醇沉效果的影响.运用贝叶斯网络分析发现乙醇加入量和乙醇浓度为2个重要的醇沉工艺参数,然后运用遗传算法优化的BP人工神经网络建立2输入4输出的网络模型,所得训练集回归模型R2=0.983 8,MSE=0.001 1,验证集回归模型R2=0.975 9,MSE=0.001 8,模型拟合精度和预测效果均比较理想.研究表明该方法可有效地用于五味子醇沉过程关键工艺参数辨析与过程建模.
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基于贝叶斯网络构建慢性阻塞性肺疾病急性加重期痰热壅肺证症状与证候间关联模式
目的 基于贝叶斯网络探讨慢性阻塞性肺疾病急性加重期症状对证候的贡献度,构建症状与痰热壅肺证的关联模式.方法 采用全国九家省级中医院为期2年所调查的1768例患者数据建立痰热壅肺证数据库.数据预处理后导入贝叶斯网络.以痰热壅肺证为目标变量,以决策树运行结果筛选出的变量为输入变量,运用IBM SPSS Modeler 14.2软件实现贝叶斯网络算法,选用评估及分析对TAN及马尔科夫毯两种模型所获得的结果进行比较分析.结果 痰热壅肺证因果关系如下:1)痰色黄、痰白黏、脉滑数、脉数、大便秘结、口渴喜冷饮;2)痰色黄、痰白黏、脉滑数、舌苔黄腻;3)痰色黄、痰白黏、脉滑数、舌苔黄、舌苔黄腻;4)痰色黄、痰白黏、脉滑数、舌质红.上述4条中,共有的症状为痰色黄、痰白黏、脉滑数,其中,痰色黄对痰热壅肺证的贡献度大,为0.72;其次痰白黏,为0.61.马尔科夫毯模型显示,口渴喜冷饮、大便秘结、舌苔黄腻对痰热壅肺证的贡献度均＞0.7.结论 痰热壅肺证与症状间有4条因果关系,痰色黄、口渴喜冷饮、大便秘结、舌苔黄腻对痰热壅肺证的贡献度较大.
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基于中医舌象特征的痤疮证型分类的初步研究
目的 舌诊是中医诊断痤疮的有效途径,目前中医通过观察舌象来确定痤疮患者的证候类型.由于痤疮患者众多,完全基于人工诊断的效率较低.本文提出一种基于图像处理的痤疮证型识别方法来辅助中医诊断.方法 首先,分别提取舌象的颜色、纹理和齿痕特征,然后使用贝叶斯网络建模,找出特征与特征,特征与证型之间的关系,其中将齿痕提取算法进行改进,将计算凸包面积改进为找到每个凸包的关键点,后使用该算法对舌象进行齿痕数量提取,并与中医诊断结果相比较.结果 对比医生诊断结果,基于图像处理的痤疮证型自动分类,分3类的正确率达83.87％,并直观地表示出特征与特征,特征与证型之间的关系.结论 使用图像处理的方法进行痤疮证型的识别具有可行性,对计算机辅助痤疮诊断的发展有一定帮助.
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基因网络的构建方法及应用
基因网络是一种描述基因表达水平现象的模型,从实验数据来构建模型的研究越来越普遍.近几年来相继提出了几种基于基因表达数据构建基因调节网络的方法,其中包括聚类技术、布尔型网络、线性非线性模型、贝叶斯网络模型和微分模型方程等.本文综述了重建基因网络的模型和方法,比较了不同模型的优缺点,并对该领域存在的问题进行了分析.
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基于数据挖掘的数字化中医诊断系统
该文介绍了具有创新意义的新一代中医诊断系统,文章详细介绍了数据挖掘技术在这种新型中医诊断系统的运用,结合其他数字化技术,阐述了新型中医诊断系统的结构和组成,并对比传统中医诊断系统具体论证了新一代数字化中医诊断系统的优势所在.
