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神经网络辅助糖尿病筛查的应用研究
目的研究采用神经网络降低糖尿病筛查成本,改进糖尿病防治策略.方法以神经网络作为初筛手段,将血糖测定值作为实际输出、以误差反向传播网通过对经年龄、家族史、身高、体重、腰围、臀围等6个指标拟合获得预测结果,比较二者之间的差别.结果只需测定目标人群中54.9%的个体的血糖值即可检出90%的血糖异常者.结论神经网络辅助糖尿病筛查可大幅降低糖尿病筛查成本,是一个很有前途的糖尿病防治新方法.
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使用思维进化算法优化的神经网络建立肾综合征出血热预测模型
目的 探讨思维进化算法优化的BP神经网络在建立肾综合征出血热发病率预测模型中的应用前景.方法 使用1984-2013年沈阳市的鼠情资料(鼠密度和鼠带毒率)和气象资料(平均气温、降水量和日照时数)作为网络的输入,同年的肾综合征出血热发病率作为网络的输出.把1984-2009年的数据作为训练样本,2010-2013年的数据作为预测样本.分别建立BP神经网络和思维进化算法优化的BP神经网络预测模型,并比较两种模型的拟合和预测效果.结果 对于训练样本和预测样本,思维进化算法优化的BP神经网络的平均绝对误差(MAE)、平均绝对误差百分比(MAPE)以及均方误差平方根(RMSE)均小于未优化的BP神经网络.结论 思维进化算法优化的BP神经网络预测模型的拟合和预测效果均优于未优化的BP神经网络,具有较强的推广应用价值.
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基于神经网络的卫生科技人员科研业绩评价
目的目前,关于科研评价的诸多方法中,多数从专家为评价指标赋权出发,没有完全摆脱人为主观因素的影响.本研究拟利用多层感知器(Conjugate Gradient Descent)算法对卫生科技人员的科研业绩进行综合评价.方法利用我校2002年拟晋升副高级职称专业技术职务(70人)和正高级职称专业技术职务的人员(48人)数据资料,结合科学计量学方法,拟定并筛选出能够反映科技人员既往和现今科研业绩的评价指标体系并科学地量化处理.然后利用Statistica Neural Networks软件,采用多层感知器(Conjugate Gradient Descent)算法进行数据训练.结果经过数百次数据训练,得出理想的网络.网络评价与实际同行评议结果的符合率分别达到90%和75%.结论只要确定了合理的评价指标体系并将之科学地转换为量化的变量值,同时具备足够的样本量,神经网络在科研业绩评价进而在其他科研评估研究与实践中是一种非常理想的方法.
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基于重采样技术在医学不平衡数据分类中的应用研究
目的 以代谢综合征为例,探讨不平衡数据对分类算法的影响,并运用重采样技术对数据进行平衡化处理,比较神经网络、决策树的分类性能.方法 采用随机过采样、随机欠采样、混合采样和人工合成数据四种重采样技术,比较数据重采样前后及四种数据重采样间使用神经网络、决策树分类的性能,以F-Measure,G-mean和AUC作为模型评价指标.结果 (1)分类算法性能随不平衡数据集不平衡比例的加剧而降低;(2)四种重采样技术中随机过采样后作用于BP神经网络、C4.5决策树分类性能大.结论 分类性能随数据集中患病率的降低而下降.采用随机过采样提高了算法的分类性能.建议在应用分类算法对医学不平衡数据分类前,采用随机过采样技术以提高分类性能.
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神经网络在基础研究成果综合评价中的应用
提高科技成果评价的客观性、科学性和公正性,确立科学、合理的综合评价指标系统和评价方法是多年来科技界和科技管理工作者关注的重要问题,也是科技评价研究领域的热点之一.近十年来,有关科技成果评价的研究,主要集中于应用线性综合评价、模糊综合评判或层次分析法[1～5]对由定性指标或兼有少量定量指标构建的综合评价系统予以结果判定的方法探讨,鲜有运用科学计量学和运用由定量指标构建的综合评价系统对基础性研究成果(自然科学奖)进行评价[6],并将评价结果与同行评议结果予以对照的研究报道.为此,本研究以数理统计学和科学计量学方法为基础构建定量指标组成的基础性研究成果综合评价系统,并尝试以同行评议实际结果为对照(输出变量),应用神经网络之共轭梯度下降算法实现对基础性研究成果获奖等级的系统辨识.
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基于神经网络模型预测未来煤工尘肺发病危险性的研究
目前,我国大多数煤炭企业通过胸部X线检查来监测接尘矿工或诊断煤工尘肺患者.由于不同接尘工种和工龄的矿工罹患煤工尘肺的危险不同~([1,2]),企业不宜将胸部X线检查作为长期监测接尘矿工发病状况的常规检查方法.
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基于粗糙集的医院竞争力评价及应用
根据文献阅读,目前,我国对医院竞争力评价的方法很多,专家评分法、层次分析法(AHP)、模糊评价法、数据包络法(DEA)、神经网络等.
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基于神经网络的宫颈涂片诊断系统的研究与设计
子宫颈癌是一种严重危害妇女健康的恶性肿瘤,我国子宫颈癌发病率在女性恶性肿瘤中居第二位,是导致妇女死亡的主要原因[1].目前防治工作中的主要问题及我国子宫颈癌发病率居高不下的主要原因是缺乏对子宫颈癌前病变进行早期筛查诊断且行之有效的大规模人群筛查方法[2].因此为解决提高子宫颈癌早期诊断水平问题,同时满足该领域临床防治工作的急迫需要,笔者将人工智能及模式识别的理论与病理学专家的实际经验相结合,设计并实现了"基于神经网络的宫颈涂片诊断系统".
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神经网络在生存分析中的应用进展
生存分析(survival analysis)是研究从起点事件到终点事件所持续时间及其相关影响因素的一类技术方法的总称[1].有很多模型可用于拟合生存时间与相关变量间的关系,主要有参数、非参数及半参数模型等三大类,每种都各有其缺陷[2,3].
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模糊神经网络控制的医疗诊断系统研究
医疗诊断系统是一个复杂系统,用一般的模糊控制方法进行设计效果并不令人满意.提出基于神经网络的模糊控制算法综合了两者的优点,仿真与初步试验表明,它对参数的改变有较强的鲁棒性,为医疗诊断过程提供了一种新途径.
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基于人工神经网络的中医证治模型探析
传统中医的学习必须藉由跟从老师旁边跟诊的方式,才能学习到名老中医的经验与精华,但在讲求效率以及尊师重道薄弱的年代,这也让中医的传承更为困难,本研究尝试以类神经网络的信息技术,建立符合名老中医方证对应经验的自动诊疗系统.研究的结果显示,以C#.NET程序语言结合神经网络技术,开发出中医方剂处方系统与中医方证医学诊疗系统,系统可以快速收敛,并正确推算出相关的正确处方.研究所建立的人工智能诊疗系统,可以将名老中医的经验与精华,经由萃取而传承下来,这不失为除了跟诊学习外的另一种中医经验之传承方式.
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骨髓基质细胞移植治疗缺血性脑损伤的机制研究进展
骨髓基质细胞具有高度的增殖能力和神经分化潜能,可用于治疗缺血性脑损伤,其作用机制可能是通过增殖、分化替代受损神经细胞并整合到原有的神经网络当中,分泌生长因子和神经营养因子促进内源性神经干细胞的增殖与分化、促进血管发生、增强轴突可塑性、减少神经细胞凋亡等,以促进神经功能恢复.
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一种用于远程监护中心电信号检测的新方法
目的:远程心电监护过程中如何降低各种噪声干扰,将心电信号快速准确表达是实验拟解决的问题.方法:将人工神经网络和自适应噪声抵消原理相结合,用一个三层BP网络来代替自适应抵消中常用的线性滤波器,并根据实际情况改进其获得参考输入的方法.通过Madab/Simulink进行建模仿真,运用MIT/BIH数据库中的数据验证该方法的有效性.结果:①对用余弦波模拟的50 Hz工频干扰的滤除有显著作用,并且可以很好地保留原始信号的波形特征.②对MIT/BIH数据库中含噪声较严重的108号数据进行滤波,能够有效的消除基线漂移和其他因素引起的干扰,提高信号的信噪比.结论:由于神经网络具有自学习和非线性映射能力,该方法能够比一般的自适应滤波更好的适应噪声的非线性特性.在远程心电监护中,可以有效滤除运动和环境因素引起的各种干扰,效果满意.
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基于人工神经网络与人工智能的计算机系统在儿童心理障碍诊断领域的应用
背景:将人工智能和人工神经网络二者相结合应用于精神卫生领域的文献在国内外还未见报道,更未见将人工神经网络与人工智能相结合用于模拟人类医学专家大脑诊断思维模式诊断儿童心理障碍的相关报道.目的:用计算机模拟人脑诊断思维模式,建立一套基于人工神经网络与专家系统的儿童心理障碍标准化诊断与防治的人工智能专家系统.方法:儿童心理障碍标准化诊断与防治的人工智能专家系统涉及儿童心理学、儿童精神病学、心理测量、心理治疗、计算机科学等诸多学科,诊断系统结合了ICD-10、DSM IV及CCMD-2等诊断标准、大规模流行病学调查数据、资深精神医学专家的丰富临床经验和临床资料.临床资料来源于全国14 家医院流调及门诊收集的原始病例,共回收有效资料1 125份,用基于神经网络与专家系统相结合的方法进行智能诊断系统的编制.结果与结论:诊断系统能诊断61种儿童心理障碍,它包括95%以上的儿童心理障碍,在诊断之后,计算机将给出一个治疗方法建议.将195例计算机系统诊断结果与资深儿童心理精神医学专家的诊断结果进行双盲比较,诊断符合率是99%,有助于年轻医生学习资深儿童心理精神医学专家丰富的临床经验,也能帮助全国各地的心理障碍患儿,更好地为儿童心理卫生事业服务.
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计算机处理睡眠数据中2导脑电和1导眼电的非周期波形分析
背景:睡眠中记录的数据量很大,不用计算机自动处理不能满足实用需要,而现有的对睡眠数据进行分期的方法准确率都不高.目的:考察仅依据脑电与眼电,基于非周期波形分析和径向基函数遗传神经网络的睡眠数据分期新方法.方法:实验数据来自MIT的PhysioBank中的S1eep-EDF数据库,共8名被试,各记录2导脑电和1导眼电.原始数据经零相位数字滤波后,进行非周期波形分析,得出每个Epoch的特征向量,经预处理后送遗传径向基函数.神经网络配合专家手工分类结果进行训练,训练好的神经网络再对测试数据进行分析.结果与结论:总的分期符合率为95.6%,超出已知文献研究结果(70%～90%),具有很高的实用价值,能满足睡眠研究与临床使用.
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海马CA3区联想记忆功能的神经网络建模
背景:海马是一个与记忆相关的重要脑区,在联想记忆中起着关键的作用.海马CA3区是形成联想记忆重要的脑区,它从功能上被分为自联想记忆和异联想记忆.理解记忆的形成和读取需要建立海马功能的详细模型.目的:根据海马CA3区的结构,建立一个海马CA3区功能的详细模型.方法:该模型是一个三层的类Hopfield神经网络,由280个lzhikevich人工神经元组成.以lzhikevich神经元模型做为节点,用Hebbian学习法则调节权值.存给模型的输入加入白噪声的情况下用MATLAB对其仿真.在仿真中,记忆用同步放电序列表示.结果与结论:仿真结果表明,模型的第三层具有异联想记忆功能;模型的第一层和第二层能完成自联想记忆功能.该模型很好的重现了海马CA3区三个子区域的记忆功能.但真实生物神经网络的功能极其动力学特性不可能通过建立一个简单的模型完全理解.该模型由280个神绎元组成,远远小于实际神经元的数量,这也说明所建模型的特性与CA3实际生物神经网络的特性之间还存在很大差距.
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非线性比例积分微分神经网络控制的康复设备
介绍一种针对脑卒中患者的运动康复训练仪,采用直线运动模式和圆周运动模式作为训练轨迹,按照预先设定的轨迹运动帮助患者达到神经康复的目的.康复训练仪采用气动人工肌肉作为运动驱动器,气动人工肌肉具有重量轻、出力大、柔性好、使用安全方便、能源方便清洁等特点,适于在康复医疗仪器中使用.由于气体的可压缩性、气动人工肌肉的非线性、以及关节内部固有滞环等原因的存在,使得气动人工肌肉驱动关节位置控制精度差及响应时间比较慢,从而直接影响整个关节的轨迹规划问题.因此采用比例积分微分神经网络控制器对气动人工肌肉进行位置控制.
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神经网络治疗仪对偏瘫后上、下肢及关节功能恢复的疗效观察
目的探讨神经网络治疗仪的疗效和肢体瘫痪后康复治疗的佳组合。方法 60例急性脑卒中或脑出血术后患者分为肌电刺激组(对照组)和肌电生物反馈电刺激组(治疗组)。结果治疗组的各项观察指标治疗前后有显著性差异(P< 0.01)。结论功能训练结合神经网络治疗仪对偏瘫患者的早期恢复具有促进作用。
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弥散张量成像显示亚急性期脑梗死神经网络损伤及各运动参数分析
背景：脑卒中后神经网络与运动功能的相关性尚未明确。
目的：应用磁共振弥散张量成像研究亚急性期脑梗死后神经网络受损情况，并分析其与神经功能缺陷及运动功能障碍的相关性。
方法：将19例亚急性期脑梗死患者和20名正常成人分别进行弥散张量成像检查，分析比较以下参数：各向异性分数、表观扩散系数和各向异性分数指数、表观扩散系数指数。同时对患者进行神经功能缺损和运动功能的各项量表评估，检测10 m步行速度。将脑梗死患者弥散张量成像的各项参数与各项量表及10 m步行速度进行相关性分析。
结果与结论：脑梗死患者各向异性分数指数和双侧内囊后肢的各向异性分数值均小于正常对照，且患侧内囊后肢的各向异性分数值小于健侧内囊后肢的各向异性分数值(P<0.05)。患侧内囊后肢的表观扩散系数值、表观扩散系数指数大于正常对照内囊后肢的表观扩散系数值和表观扩散系数指数(P<0.05)。患侧内囊后肢的表观扩散系数值、表观扩散系数指数与下肢Fugl-Meyer评分呈负相关(P <0.05)。提示弥散张量成像参数与下肢运动功能障碍密切相关。脑卒中后的局灶性病变造成神经网络缺损，是下肢运动功能障碍的主要原因。 -
大脑神经网络认识的开发性研究:基于混合神经网络与遗传算法方法的注塑参数优化系统
背景:塑料注塑成型技术可用于康复工程的多种实用矫形器中,遗传算法所表现出的易于实现及健壮性等特点,使它在许多领域,特别是近年来在机器学习、模式识别、智能控制和优化等领域得到了广泛应用.目的:建立基于混合神经网络与遗传算法方法的注塑工艺参数优化系统.设计:开发性研究.单位:南昌工程学院机电工程系及南昌铁路中心医院干部病房.方法:用Matlab语言编制了应用程序,对神经网络的参数预测与遗传算法的优化过程进行求解.将网络预测结果与CAE(computer aided engineering)模拟结果进行比较和误差分析,显示出反向传播网络的稳定性和可靠性.结果:优化结果经CAE模拟和实验验证,证明是正确的,结论:基于混合神经网络与遗传算法方法的注塑工艺参数优化方法是可行的.该优化系统具有工程实用价值.
