简介：摘要在医疗卫生领域,人工智能具有广阔的应用前景和较高的实用价值。介绍了人工智能在神经网络中的应用，及应用前景。

简介：目的运用人工神经网络数据挖掘技术分析与浸润性膀胱癌患者预后有关的各种因素建立预测浸润性膀胱癌患者5年生存状态的预后模型,并与传统的Logistic回归分析比较评价其效果。方法收集从2006年1月至2009年12月在我院接受诊治的134例浸润性膀胱癌患者的资料。所采用数据挖掘技术为人工神经网络(ANN)。将所有病例分为两组:一组作为训练样本,不参与数据挖掘过程,共计27例;一组用于筛选变量及建立预测模型,参与数据挖掘过程共计107例。应用Logistic回归模型的相关评价指标来比较两种方法对于评价预后模型的准确度。结果T分期、肿瘤直径、是否有淋巴结转移、肿瘤单发及多发、手术方式、病理分级,6项指标均与浸润性膀胱癌患者的5生存状态相关(P<0.05)。ANN模型预测患者5年生存状态的准确率为85.18%、敏感度为57.14%和特异度为95.00%,Logistic回归模型的相关评价指标,准确率77.78%、敏感度44.44%、特异度94.44%。神经网络各项指标均优于Logistic回归模型。结论数据挖掘技术可从与浸润性膀胱癌患者预后相关的大量信息中挖掘出有意义的指标,并利用这些指标建立预测模型来判断患者5年后的生存状态。

简介：本文对皮肤肿瘤目标识别技术进行研究。首先利用阈值分割方法对皮损区域进行分割;然后,依据皮肤肿瘤早期诊断ABCD准则,对皮损区域提取了颜色、纹理和形状等特征,并基于相关性分析对所提取的特征进行优选;最后采用组合BP神经网络模型实现了皮肤肿瘤目标的分类识别。本文方法在黄色人种皮肤镜图像上进行实验,结果表明,该方法具有更高的分类精度,敏感度和特异度分别达到了93.3%和96.7%,识别结果令人满意。

简介：目的建立乳腺癌针吸细胞形态定量参数的人工神经网络诊断模型，并验证其在辅助FNA诊断乳腺癌的价值。方法利用MPIAS-2000系统对60例乳腺癌及30例乳腺良性病变的针吸细胞学涂片进行形态定量测定，对获得的29项形态参数进行人工神经网络建模分析，并用盲法对其鉴别诊断能力进行评价。结果所建立的网络模型经过14次训练后即可达到误差要求，诊断模型对乳腺癌及乳腺良性病变的诊断正确率为100％，其特异性和敏感性均为100％。结论乳腺良恶性病变的针吸细胞学涂片进行ANN分析所建立的诊断模型，对乳腺癌及良性病病变的鉴别诊断具有较高的应用价值，为辅助针吸细胞学诊断乳腺良恶性病变提供了新的思路。

简介：

简介：摘要：以乳制品食品安全监测数据为样本，研究基于径向基函数神经网络的食品安全预警方法，对食品安全日常监测数据进行筛选简化，选择与食品安全最为密切的检测项目，以此建立数据样本建立神经网络输入层，隐含层并建立输出层的食品安全预警神经网络模型，用数据样本进行训练和验证，结果表明径向基函数神经网络的食品安全预警方法能有效识别、记忆食品危险特征，对输入数据进行预测，有助于丰富食品安全数据处理方法及完善相关预警技术手段。

简介：针对皮肤镜黑色素细胞瘤图像,提出一种基于自生成神经网络(self-generatingneuralnet-work,SGNN)的自动分割算法。算法首先采用区域生长的方法将图像进行粗分割;然后将每一个子区域看作一个叶节点,根据节点之间的相邻关系定义连接规则;最后采用SGNN对这些节点进行聚类,完成黑色素细胞瘤图像的分割。本文方法克服了传统SGNN算法对样本训练顺序敏感的缺陷,提高了效率,实验结果表明,该方法能够自适应确定聚类数目并准确分割黑色素细胞瘤图像。

简介：摘要：新型冠状病毒在2020年为我国人民的生活质量带来了极大的影响，同时也造成了很多家庭的破碎。但是感染新冠病毒尽可能早的发现并采取治疗能够在很大程度上延续患者生存的时间，新型冠状病毒（新冠，SARS-Cov-2）的首次报道与2019年的12月末，此后其快速发展成为全球性质的新型传染疾病。患有新型冠状肺炎的患者虽然总体的死亡率不高，但是其会在很短的时间内发展成为重症患者，造成死亡风险的大大提高。眼前对于早期阶段筛查患者发展情况的方式处于较为起步的阶段，这样的问题会导致生产生活受到进一步的影响，为此本文对基于深度卷积神经网络判断（新冠）肺部感染类疾病的视觉监测方法进行研究，由深度卷积神经网络的相关概念入手，进而展开检验方式内容及检验训练模型的具体论证，同时使用具体效果的验证确保其有效性。

简介：摘要：作为一个复杂的神经网络系统，大脑区域和基因协同有效地存储和传递信息。本文提出将协作相关性抽象为脑区基因网络(BG-CN)，并提出了基于图卷积神经网络的阿尔兹海默症的早期治疗系统，图卷积神经网络(GCN)，用于研究脑区内部和脑区之间的信息传递。该结果可用于阿尔茨海默病(Alzheimer ' s disease, AD)的诊断和病因提取。首先，建立了BG-CN的亲和聚合模型来描述脑区间和脑区内的信息传递。其次，基于亲和聚合模型，设计了具有脑区间卷积和脑区内卷积操作的GCN体系结构。通过在AD神经成像倡议(ADNI)数据集上的充分实验验证，GCN的设计更符合生理机制，提高了可解释性和分类性能。此外，GCN可以识别受损的大脑区域和致病基因，这可能有助于AD的精准医疗和药物设计，并为其他神经系统疾病提供有价值的参考。

简介：目的探讨抑郁症患者的注意功能障碍及其相应的大脑神经网络信息传输特征变化规律。方法对34例抑郁症患者和51例健康志愿者行定量脑电信息传输特征分析，并通过视觉注意反应时测验和视觉注意保持测验评估视觉注意反应能力。结果抑郁症患者视觉注意反应时间长于对照组．视觉保持测验失误总数、误判数均高于对照组（￡分别=4．71、4．56、3．96，P均〈0．05）。伴焦虑的抑郁症患者视觉注意反应时测验的反应时间短于不伴焦虑的患者（t=3．20．P〈O．05）。抑郁症组的大脑信息平均传输强度指数、平均强度调整周期、平均传输响应指数、平均响应调整周期均低于对照组（f分别=5．77、4．24、6．39、4．89，P均〈0．05），且中重度抑郁症患者的上述脑电信息传输特征参数均低于轻度组（f分别=2．41、2．78、2．91、3．25，P均〈0．05）。此外，正确数与年龄呈负相关，与受教育年限呈正相关（r分别=-0．41、0．36，P均〈0．05）；正确数、大脑信息平均强度调整周期、平均响应调整周期与抑郁、焦虑程度呈负相关（r分别=-0．43、-0．36、-0．40；-0．46、-0．44、-0．48，P均〈0．05），平均传输强度指数还与抑郁程度呈负相关（r=0．36，P〈O．05）。结论抑郁症患者存在注意功能缺陷，大脑神经网络信息传输特性明显降低。抑郁症患者注意功能的损害受年龄、教育年限以及临床症状的严重程度等因素不同程度的影响。

简介：摘要 目的 探讨基于神经网络技术分析肺功能数据在非急性发作期哮喘长期管理中的临床效果。方法 本课题选取我科门诊的10例非急性发作期的哮喘患者，随机分组，手机组和预测组各5例。手机组：患者使用手机小程序填写ACT问卷，使用手持肺活量仪自测肺功能并上传数据到手机小程序，医师端及时依据患者症状和肺功能数据，给予患者指导和用药调整。预测组：在手机组的基础上，研究人员建立数据库，结合神经网络技术分析肺功能和ACT评分，预测下一阶段患者可能达到的哮喘控制水平，医生依据患者的实时数据和预测结果，给予患者精准干预；患者加强自我管理。结果 对所有研究对象均随访6个月后进行评估，预测组在遵医行为（P

简介：【摘要】 目的：构建术后肺部并发症(postoperative pulmonary complications, PPCs)的预测模型并进行验证。方法：回顾性收集2019年1月1日至2021年12月31日在重庆医科大学附属巴南医院实施的头颈胸及上腹部三、四级手术的患者，其中满足纳入排除标准的病例有2157例。数据预处理后，通过循证和临床结合的方式筛选出预测模型的特征变量，基于机器学习技术分别构建Logistic回归模型、梯度提升决策树(gradient boosting decision tree, GBDT)模型和人工神经网络(artificial neural network, ANN)模型。通过比较预测模型的准确度、灵敏度、特异度和曲线下面积(the area under the curve, AUC)等指标，评估三种模型的预测性能。结果：Logistic回归模型、GBDT模型和ANN模型的AUC值，分别为0.823 (95% CI: 0.790~0.855)、0.877 (95% CI: 0.841~0.913)和0.908 (95% CI: 0.878~0.938)。结论：基于机器学习算法构建PPCs风险预测模型具有可行性。在本研究构建的三种PPCs机器学习模型中，ANN模型具有良好的预测表现和临床价值。

简介：目的探讨改善人工神经支架材料表面粘附性的方法。方法对聚羟基乙酸细丝支架进行化学和/或生物学修饰处理,通过体外培养方法比较SD乳鼠许旺细胞在不同聚羟基乙酸细丝表面贴壁生长情况。结果在经化学处理及生物学修饰的聚羟基乙酸细丝表面许旺细胞能良好贴壁生长,仅予生物学修饰的支架材料次之,未经处理的支架材料上罕有许旺细胞粘附。结论人工神经构建中支架材料表面的粘附性是至关重要的因素,对聚羟基乙酸进行化学处理后再行生物学修饰是改善其粘附性的简单可行、效果确切的方法。

简介：摘要目的对神经外科危重患者人工气道护理对策进行分析和研究。方法选取2016年3月－2016年11月之间的40例患者作为研究对象，对患者进行人工气道的构建，同时进行相应的护理干预，对护理结果进行分析和研究。结果对患者进行护理干预之后，取得了显著的护理效果，所有患者均康复出院。40患者当中，有36例患者完全治愈，4例患者明显好转。结论对神经外科患者进行气道构建，对操作流程进行严格的规范要求，进行相应的护理干预，有助于患者的康复。

简介：摘要在神经外科，昏迷的患者常常会出现咳嗽、有痰难排、舌后坠等等现场，为了使患者能够呼吸顺畅，就应该及时行气管插管和气管切开(人工气道)，只有这样才能达到改善呼吸的重要作用。但是人工气道的切开，容易引起下呼吸道感染及相关性肺炎，如何进行护理干预，预防这类疾病的出现，成为大家关心的话题。基于此，本文针对神经外科昏迷患者人工气道的护理干预问题展开研究，具有一定的指导作用。

简介：摘要人工气道的湿化护理效果好坏，直接影响到通气质量和最终的治疗效果，尤其是对湿化过程中对细节的处理是十分关键的。由于术后患者自身呼吸道较为脆弱，很容易受到细菌、灰尘的侵蚀，从而影响到患者的术后恢复情况。人在呼吸中，干燥或者低温的空气流经呼吸道，会逐渐升温、湿润，有助于肺泡气体交换，所以说，需要保持呼吸道一定湿度，才能确保呼吸道正常运动和分泌粘液。在为患者建立人工气道后，由于缺少上气道对吸入气体的加温和加湿作用，所以导致患者的气管黏膜干燥，很容易出现堵塞现象，出现痰栓，严重情况下可能出现肺部感染。这就需要在后续人工护理中，实行人工气道湿化处理，确保患者呼吸道湿润，肺部粘液能够及时排除，保持呼吸道通畅。由此，本文主要就神经外科人工气道湿化的护理研究展开分析，客观阐述当前理论研究现状，明确研究方向。

简介：【摘要】目的：探讨神经外科危重病人人工气道的护理应用价值。方法：采用随机法选取我院于2019年10月-2020年8月收治的92例神经外科危重患者为研究对象，并平均分为观察组、对照组，每组46例，分别采用常规护理模式和综合护理模式，比照两组护理满意度和感染发生率情况。结果：与对照组相比，观察组护理满意度显著较高，感染发生率显著较低（P

简介：【摘要】 目的 分析系统气道管理在神经重症人工气道患者中的应用。方法 选取2020年11月-2022年10月本院收治的70例神经重症人工气道患者，以随机抽签法分组，各35例。对照组实施常规护理，观察组在对照组基础上实施系统气道管理。对比护理效果。结果 观察组满意度和不良事件发生率均优于对照组，差异有统计学意义（P

简介：【摘要】 目的 分析系统气道管理在神经重症人工气道患者中的应用。方法 选取2020年11月-2022年10月本院收治的70例神经重症人工气道患者，以随机抽签法分组，各35例。对照组实施常规护理，观察组在对照组基础上实施系统气道管理。对比护理效果。结果 观察组满意度和不良事件发生率均优于对照组，差异有统计学意义（P

简介：摘要： 目的：分析探讨神经外科危重症患者人工气道的护理以及感控措施。 方法：选择神经外科危重患者展开对照研究，于 2016 年 6 月 -2020 年 7 月接受诊治，符合研究内容的患者共计 30 例，将其依照方便抽样法划分为对照组和观察组，确保两组患者例数均等，分别采用常规护理、综合性护理，对比分析护理效果。 结果：观察组并发症发生率低于对照组，对比临床治疗指标观察组均低于对照组， P<0.05 。 结论：在神经外科危重患者人工气道护理期间采用综合性护理模式具有显著效果，能够保证患者在治疗期间的安全性，降低了治疗风险，有利于帮助 患者 顺利排出痰液，具有较高的临床借鉴价值。