两种预测模型在地下水动态中的比较与应用

预测陕西洛惠渠灌区地下水动态变化情况,在综合分析了各种地下水动态研究方法的基础上,提出了基于支持向量机和改进的BP神经网络模型的灌区地下水动态预测方法,并在MATLAB中编制了相应的计算机程序,建立了相应的地下水动态预测模型。以灌区多年实例数据为学习样本和测试样本,比较了两种模型的地下水动态预测优劣性。研究表明,支持向量机模型和BP网络模型在样本训练学习过程中都具较高的模拟精度,而在样本学习阶段,支持向量机的预测精度明显优于BP网络,可以很好的描述地下水动态复杂的耦合关系。支持向量机方法切实可行,更加适合大型灌区地下水动态预测,是对传统地下水动态研究方法的补充与完善。     

血管内超声在冠状动脉疾病诊断和介入治疗中的应用

冠状动脉造影是目前公认的诊断冠状动脉病变和指导冠脉介入的金标准。然而,随着介入手术的发展,冠脉造影在评价冠脉病变方面存在的缺陷逐渐显露出来,已不能完全满足临床医生的需要。血管内超声以其优越的图像质量和空间分辨率在冠心病介入领域发挥独特的作用。作为冠脉造影的有效补充,血管内超声不仅能提供管腔和血管的直径信息,还能告知术者斑块负荷、斑块构成和血管重塑等,明确冠状动脉临界病变的性质、严重性和稳定性。此外,血管内超声还可以判断病变是否可以延迟血运重建,指导经皮冠状动脉介入的治疗策略和评估支架植入效果,有效地预防手术并发症。本文从血管内超声的概况,在冠状动脉疾病诊断和介入治疗等方面的应用进展进行了综述。     

疾病诊断相关组在医院绩效评价中的应用探讨

目前,尽管国内外关于医院绩效评价的研究较多,但普遍存在评价结果缺乏可比性的不足。其主要原因是不同医院收治的疾病类型不同、治疗难度和风险差别较大。基于DRGs的医院绩效评价方式为研究打开了思路。本文在明确当前公立医院绩效评价内容的基础上,指出了基于DRGs开展医院绩效评价的两个条件,即统一优质的数据和完善的信息系统,阐述了评价的三个维度,即医疗服务产出、效率和质量,并就上述三个维度内的相关评价指标的计算方法进行了说明。本文最后给出了基于DRGs开展医院绩效评价的五点现实意义:一是有助于优化医院内部成本结构;二是有助于规范科室临床路径工作;三是创新科室或医生的绩效考核方式;四是形成政府与医院间的长效监管机制;五是有助于探索DRGs付费模式在全国的推广。     

血液流变学在临床疾病诊断、治疗中的应用

近十多年来,血液流变学在临床医学的各领域得到了广泛而深入的研究,不仅发现了许多疾病可导致血液流变学的异常,而且发现了血液流变学的变化可作为许多疾病诊断、治疗及愈后的重要指标。本文主要介绍血液流变学在这些方面的应用研究。     

基于具有多茎环特征GA-SVM的人类pre-miRNA的预测研究

MicroRNA（miRNA）是一类长度约为21 nt的非编码RNA,在动植物中发挥着重要而广泛的转录后调控作用. 现有的计算预测方法通常不能很好地识别具有多分枝茎环二级结构的pre miRNA.为进一步提高对pre miRNA的预测精度,本文在以往研究的基础上,新引用了一类多茎环生物学特征,将遗传算法（GA）与支持向量机（SVM）结合以进行特征选择,同时优化SVM分类器模型参数（c,g）,并对数据集的不平衡性进行处理,构造出新的分类器.本文采用人类pre miRNA作为研究数据集,通过5折交叉验证,实验结果显示,新的分类器能够有效地提高预测精度.     

生物芯片技术及其在疾病诊断和疫苗设计中的应用

生物芯片技术是一项潜力巨大的技术,即将成为新世纪医学、生物学研究领域的有力工具。本文简要叙述了生物芯片技术的原理与方法,并对生物芯片技术在疾病诊断及疫苗与药物设计中的应用作了概要介绍。     

疾病诊断相关分组在医师职称晋升考核中的应用

目的 建立疾病诊断相关分组（DRGs）制度下医师职称晋升医疗工作量化考核制度。方法 运用DRGs理论,对医师管床病例数、手术例数、门诊人次等医疗工作量进行量化评分。结果 运用DRGs理论对医师医疗工作量进行量化评分,能够体现不同专业之间医疗工作量的多少。结论 DRGs理论的应用使得不同专业之间医疗工作量比较更加具备可操作性,有利于形成有效的竞争和激励机制,提升医师团队建设。     

基于支持向量机的皮肤自体荧光光谱分类方法在糖尿病筛查中的应用

将63例II型糖尿病患者以及140例正常人皮肤的自体荧光光谱分为训练集和测试集两类,针对常用的四种核函数,运用交叉验证、网格寻优法计算最优分类参数,然后结合训练集建模并对测试集分类,结果显示使用径向基核函数时分类效果相对最佳。在此基础上,构建了一种基于线性核函数与径向基核函数的混合核函数,该核函数对人体皮肤自体荧光光谱的分类效果较之于径向基核函数更优,其分类正确率为82．61％,敏感性为69．57％,特异性为95．65％。研究结果表明支持向量机可用于人体皮肤自体荧光光谱的分类,有助于提高糖尿病筛查的正确率。     

支持向量机在害虫发生量预测中的应用

害虫发生量与其影响因子之间具有复杂的非线性和时滞性关系,传统方法不能很好的分析和拟合高度非线性的害虫发生量变化规律,导致预测精度不理想。为了有效构建害虫发生量与其影响因子之间复杂的非线性关系模型,提高害虫发生量预测精度,提出一种基于支持向量机的害虫发生量预测方法。该方法首先通过F测验对害虫发生量的最佳时滞阶数进行确定,并利用最佳时滞阶数对样本进行重构;然后利用前向浮动因子筛选法对害虫发生量的影响因子进行筛选,筛选出对预测结果贡献大的影响因子;最后采用10折交叉验证得到害虫发生量的最优预测模型。采用粘虫的幼虫发生密度数据在Mat-lab7.0平台下对该方法进行测试与分析,实验结果表明,相对于其它预测方法,支持向量机提高了害虫发生量的预测精度,克服了传统方法的缺陷,更适合于非线性、小样本的害虫发生量预测。     

Clinical significance of circulating microRNAs as diagnostic biomarkers for coronary artery disease

Coronary artery disease (CAD) is one of the biggest threats to human life. Circulating microRNAs (miRNAs) have been reported to be linked to the pathogenesis of CAD, indicating the possible role in CAD diagnosis. The present study aimed to explore the expression profile of plasma miRNAs and estimate their value in diagnosis for CAD. 67 Non‐CAD control subjects and 88 CAD patients were enrolled. We conducted careful evaluation by RT‐PCR analysis, Spearman rank correlation coefficients analysis, Receiver Operating Characteristic (ROC) curves analysis and so on. The plasma levels of six miRNAs known to be related to CAD were measured and three of them showed obvious expression change. Circulating miR‐29a‐3p, miR‐574‐3p and miR‐574‐5p were all significantly increased. ROC analysis revealed the probability of the three miRNAs as biomarkers with AUCs (areas under the ROC curve) of 0.830, 0.792 and 0.789, respectively. They were significantly correlated with each other in CAD patients, suggesting the possibility of joint diagnosis. The combined AUC was 0.915, much higher than each single miRNA. Therefore, our study revealed three promising biomarkers for early diagnosis of CAD. The combination of these miRNAs may act more effectively than individual ones for CAD diagnosis.     

Common gene polymorphism in ATP-binding cassette transporter A1 and coronary artery disease: A genetic association study and a structural analysis

ATP-binding cassette transporter A1 (ABCA1) has a crucial role in removing intracellular cholesterol and plays a protective role against atherosclerosis. Therefore, genetic polymorphisms in this gene may alter the susceptibility to coronary artery disease (CAD). This study was aimed to examine the association of rs2230806 (c.1051 G > A; p.R219K) variation in the ABCA1 gene with CAD in a case-control design which was followed by a meta-analysis and in silico approach. In the case-control study, 300 subjects including 150 individuals with CAD and 150 healthy controls were recruited. The c.1051 G > A genotyping was done by polymerase chain reaction-restriction fragment length polymorphism method. In the meta-analysis, eligible studies were collected from PubMed, Google Scholar, and ScienceDirect databases and pooled odds ratio, heterogeneity, publication bias, and sensitivity analyses were carried. Finally, some bioinformatics tools were employed to assess the impacts of p.R219K variation on ABCA1 protein structure. Our case-control examination showed a statistically significant association between c.1051 G > A genetic polymorphism and CAD risk. In addition, the meta-analysis showed reliable significant associations between c.1051 G > A transition and risk of CAD in the Caucasian population. In silico analysis showed that the p.R219K substitution could alter the secondary structure, hydrophobicity pattern, and Ramachandran plot of ABCA1. These findings elucidate that the c.1051 G > A variation could be a genetic risk factor for CAD and it could be considered as a prognostic and predictive biomarker for susceptible individuals.