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7 个结果
  • 简介:1临床资料患者,男,24岁,“发现右侧睾丸肿大1周”于2006年8月7日收入院。患者1周前无明显诱因偶然发现右侧睾丸肿大,无明显疼痛及坠胀感,无会阴部不适,无尿频、尿急及尿痛,无肉眼血尿,乳房不大。彩色多普勒超声检查:右侧睾丸大小4.2cm×1.9cm,其内见1.4cm×1.2cm×1.1cm实性肿物,边界清,形态不规整;内呈中低混合回声,可检出较丰富血流信号。

  • 标签: 睾丸支持细胞瘤 临床分析 彩色多普勒超声检查 睾丸肿大 无肉眼血尿 临床资料
  • 简介:以氨基酸组成为特征对膜蛋白的分类,忽略了序列残基之间的相关性信息,而采用传统支持向量机算法作为分类算法,在解决多类问题时会出现分类盲区问题。针对这两种情况,计算蛋白质序列的氨基酸组成、二肽组成以及6种氨基酸相关系数,将三类特征结合,作为膜蛋白序列的特征向量;同时采用模糊支持向量机作为分类器,解决了传统支持向量机在多类数据识别中的盲区问题。测试结果表明,在相同特征输入下,模糊支持向量机分类性能优于传统支持向量机;在相同分类器的情况下,氨基酸组成、二肽组成和相关系数组合的特征选择方法的分类性能优于只使用其中一类或两类特征的方法;而采取组合特征和模糊支持向量机相结合的分类策略,在独立性数据集测试中的整体预测精度达到97%,优于现有的多种分类策略,是目前最有效的膜蛋白分类方法之一。

  • 标签: 模糊支持向量机 自相关函数 分类策略 膜蛋白 跨膜蛋白
  • 简介:目的了解人工肝支持系统(ALSS)治疗重症肝炎临床疗效.方法应用WLXGX-888型人工肝支持系统(北京伟力公司生产)对24例重症肝炎进行血浆置换、血液滤过等方法治疗40例次.对患者治疗前后的肝功能、前白蛋白(PA)、凝血酶原活动度(PTa)、血氨、电介质进行分析.结果ALSS治疗后患者的肝功能明显改善,总胆红素(TBIL)、血氨均明显下降(P<0.001),总蛋白下降(P<0.001);白蛋白下降,但无显著性差异(P>0.05);前白蛋白提高明显(P<0.001).亚急性、慢性重症肝炎的早、中期治愈好转率分别为71.43%、44.44%,而晚期则无一例存活.结论ALSS治疗重症肝炎安全,效果显著,可明显提高重症肝炎的生存率.

  • 标签: 非生物型人工肝 重症肝炎 血浆置换 血液滤过
  • 简介:对肿瘤样本进行准确的分型识别是有效治疗肿瘤的前提。首先,利用方差滤波方法选择肿瘤表达谱中具有最大方差的部分基因作为识别特征集,然后,利用支持向量聚类对肿瘤表达谱进行分型识别。针对多类型样本情况和支持向量聚类中出现的孤立点聚类问题,分别提出了有效的解决办法。对两个肿瘤表达谱数据的测试结果显示,基于支持向量聚类的方法能够准确地对肿瘤样本进行分型识别,同时能够自动发现肿瘤样本真实的亚型数量。

  • 标签: 肿瘤 亚型 分型识别 支持向量聚类 基因芯片表达谱
  • 简介:目的探讨人工肝血浆置换法治疗重症肝炎的疗效及影响疗效的因素.方法32例重症肝炎患者在内科治疗基础上给予血浆置换治疗52例次,血浆置换量平均3000ml.结果32例重症肝炎患者经血浆置换后,临床症状都得到一定程度的改善,肝功能明显好转.总有效率为62.5%,其中早期为87.5%,中期为70.59%;与对照组相比,总胆红素由治疗前377.1mmol/L降至197.6mmol/L(P<0.01).结论血浆置换对重症肝炎中、早期治疗效果较好.

  • 标签: 人工肝支持系统 血浆置换 重症肝炎 治疗
  • 简介:针对计算机辅助诊断模型优化过程中稳定性差和早熟问题,提出基于集成VPRS-RUGGA-支持向量机的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型。首先,引入变精度粗糙集构造属性依赖度,结合属性约简长度和惩罚函数的加权和构造适应度函数框架;其次,采用无回放余数随机选择法、均匀交叉和高斯变异算子进行遗传操作;然后,在CT、PET和PET/CT样本空间中提取肺部肿瘤ROI区域特征,构造不同的特征空间,运用VPRS-RUGGA-支持向量机模型约简和分类识别;最后,在不同的样本空间中构造支持向量机(SVM)个体分类器,采用相对多数投票法输出集成结论。实验结果表明,集成VPRS-RUGGA-SVM模型可以有效的提高泛化性能和稳定性,VPRS-RUGGA-SVM模型可有效改善早熟问题,提高模型的分类性能。

  • 标签: 遗传算法 变精度粗糙集 支持向量机 计算机辅助诊断 特征约简
  • 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。

  • 标签: 布谷鸟算法 支持向量机 胸痛三联征 非平衡数据 主动脉夹层 肺栓塞