简介:胸痛三联征在临床上有相似的胸痛症状,误诊率居高,其确切病因尚不十分明确。针对经典支持向量机不适用于胸痛三联征此类非平衡数据集分类的缺点,本研究结合径向基核函数、布谷鸟算法以及支持向量机,提出一种基于布谷鸟算法优化支持向量机的分类识别模型,用于胸痛三联征的分类诊断。在收集到的735例有效样本数据集上,采用Java程序抽取平衡数据集。实验结果显示,基于平衡数据集,该模型的平均正确率为80.667%;基于非平衡数据集,其平均正确率为97.767%,相比经典支持向量机、粒子群算法-支持向量机、遗传算法-支持向量机均有不同程度的提高。因此,本研究模型对胸痛三联征的分类诊断具有一定的参考价值。
简介:动态贝叶斯网络(dynamicbayesiannetwork,DBN)是一种基于时序表达数据构建基因调控网络的重要方法。然而目前的DBN方法因计算时间太长,结构不稳定,准确度低,对有效性有很大影响。根据动态贝叶斯网络的度量可分解性质,将动态贝叶斯网络分为初始网络与转移网络分别进行结构寻优,在寻优时将基于静态贝叶斯网络的最大权重生成树算法与贪婪搜索算法相结合,移植入动态贝叶斯网络中,建立基因调控网络模型。提出了一种从时序数据中构建基因调控网络的方法,克服了贝叶斯网络不能描述循环调控的缺陷,也从规模上简化了网络构建问题。通过与相关实验文献的对照,验证了提出方法的有效性,网络学习时间明显缩短,网络结构更加稳定。
简介:实验选用Wistar大鼠对其下齿作了连续结扎及机械创伤刺激,配合高糖低蛋白饲料饲养,在六周左右大鼠出现了牙周炎症状。可吸收缓释药膜一次性放入患牙的牙周袋内作局部缓释药物治疗。五天后观察牙周炎症状。比较治疗前后牙周炎症状指数改变及组织病理变化。实验结果:1.大鼠实验性牙周炎经可吸收缓释药膜局部治疗后牙龈红肿明显减轻或消失;牙周病症状指数—牙龈指数(GI)及龈沟出血指数(SBI)明显下降;P<0.01;2。牙周组织的病理诊断,治疗后上皮组织少量的淋巴细胞浸润、纤维组织增生、修复明显。这说明可降解缓释药膜用于牙周炎的治疗有明显的治疗效果。
简介:目前功能连通(functionalconnectivity)已经发展为功能磁共振(functionalMRI)研究脑认知活动的一个重要方法。我们采用时间相关方法,选取后扣带回(posteriorcingulatedcortex,PCC)为感兴趣区(regionsofinterest,ROI),提取ROI所有体素的平均时间信号,并与其他脑区血氧依赖的磁共振(BOLD)信号进行相关,同时去除全局效应和头动误差,对14例志愿者的计算和静息数据进行组内分析和组间分析,研究逻辑计算任务下默认网络(defaultmodenetwork)改变情况。结果表明默认网络受到抑制,各脑区信号改变不一致,可能是由于逻辑计算状态下各脑区BOLD信号变化不同,与PCC时间相关性发生改变所致。
简介:目的针对宽带信息网络技术的发展和我国医疗发展现状,勾画了整个基于宽带信息网的家庭疾病监护系统的结构.将病人的生理信息通过无线通讯技术(IEEE802.11b)传递到网络接入点,送入医疗网络.医生通过网络直接观察病人的生理状态,并可通过网络了解病人的病情和生活之间的关系,指导病人的医疗保健.方法研究开发用于家庭监护的几种主要生理参数监测模块、生理信息采集单元和数据接入点间采用无线通信协议(IEEE802.11b),在校园局域网内进行模拟实验.结果实验结果显示,该系统可以在接近实时的情况下(延时小于1s)传输12导的心电信号,同时可以伴行传输血压、体温等生理信息.结论此研究可以将社区的医疗延伸到家庭,将日常的疾病监护放在家庭,同时可建立慢性病人的数据库,为疾病的诊断、研究提供连续的监测数据.
简介:Nkx2.5,Mef2c,Gata4/5/6,Tbx5和Hand1等基因作为脊椎动物心脏发育相关基因调控网络的核心基因,对脊椎动物的心脏发育起核心调控作用。本研究主要通过对小鼠心脏发育相关核心基因的生物信息学分析,研究Nkx2.5,Mef2c,Gata4,Gata6,Tbx5和Hand1等核心转录因子之间的相互调控关系,得到小鼠心脏发育的核心基因调控网络(GRNs)。与文献中总结的小鼠的GRNs作比较,发现Nkx2.5在小鼠心脏发育基因调控网络中的核心地位没有改变,并且Nkx2.5在网络中主要扮演了调控者的角色,它直接调控很多转录因子。Gata4是另一个主要起调控者作用的转录因子。另外小鼠的Mef2c和Hand1处于被多个转录因子调控的地位。变化比较大的是Tbx5所涉及的调控网络,主要有两点:Nkx2.5对Tbx5的表达有没有调控作用以及Tbx5对自身的表达有没有调控作用。研究表明生物信息学分析对具体实验研究有一定方向性指导意义。
简介:多电极微阵列(multi-electrodearrays,MEA)技术的发展,使同时记录多个神经元活动成为可能。在多电极阵列芯片上体外培养海马神经元网络,采用互相关函数对神经元网络自发信号进行分析。通过分析不同电极上的锋电位序列信号,互相关函数可以找出它们之间的相互联系,从而映射出相应神经元之间的连接状况和动态特性。实验结果表明:互相关函数能够描述神经元网络的结构及神经元间电活动的动态特性,并有助于我们了解神经元群体活动对信息的综合处理与编码。