人工神经网络在个体患原发性高血压预测中的应用

目的 在流行病学调查资料的基础上,探讨并评价预测个体患原发性高血压的新方法.方法 选择8 914例社区居民流行病学调查资料,按3:1分为训练集(6 686例)与检验集(2 228例),分别用于筛选变量、建立预测模型及对模型的检测和评价.应用人工神经网络(ANN)和logistic回归分别建立高血压患病预测模型,用受试者工作曲线(ROC)评价预测模型的优劣.结果 ANN预测模型的灵敏度(95.94%)、特异度(85.04%)、约登指数(80.98%)、一致率(88.78%)优于logistic回归预测模型(灵敏度=51.31%、特异度=95.56%、约登指数=46.87%、一致率=80.39%).通过ROC曲线下面积比较模型的预测能力:ANN预测模型曲线下面积(Az=0.904±0.007)明显大于logistic回归预测模型(Az=0.734±0.012).结论 利用ANN模型进行疾病分类预测,较logistic回归模型能获得更好的预测效果.     

应用人工神经网络预测个体血脂异常患病危险度

目的建立个体血脂异常患病危险度的预测模型,探讨并评价预测个体血脂异常的新方法。方法选择8914例社区居民流行病学调查资料,按3∶1分为训练集(6686例)与检验集(2228例),分别用于筛选变量、建立预测模型及对模型的检测和评价。应用人工神经网络(ANN)和logistic回归分别建立血脂异常预测模型,受试者工作曲线(ROC)评价预测模型的优劣。结果 ANN预测模型的特异度(64.79%)较低,但灵敏度(94.86%)、约登指数(59.65%)、一致率(81.23%)均优于logistic回归预测模型(特异度=77.49%、灵敏度=53.51%、约登指数=31.00%、一致率=81.23%);ANN预测模型ROC曲线下面积(Az=0.824±0.009)明显大于logistic回归预测模型(Az=0.655±0.012)(P<0.05)。结论在预测个体血脂异常方面,ANN模型较logistic回归模型具有更好的预测判别效能。     

冠心病个体危险度评估模型

目的：建立冠心病个体危险度评估模型，用以预测个体发生冠心病的危险。方法：复习献，确定各种危险因素与冠心病的关系。在此基础上以数学模型方法建立危险分数表，从而形成冠心病的个体危险因素评价模型。结果：建立了不同性别，年龄，行为，疾病，疾病家族史的个体在不同情况下的危险分数表。将表中所列有关分数相加得出组合危险分数，借此预测该个体未来的冠心病发病危险。结论：新建立的冠心病个体危险度评估模型，适用于不同性别，年龄，行为，疾病，疾病家族史的个体。     

慢性心理应激与原发性高血压病的关系研究

目的分析职业心理应激与原发性高血压的关系,探讨慢性心理应激在宁夏回汉民族原发性高血压病发病中的作用。方法采用1∶1配对病例对照研究方法,以宁夏某市人民医院心内科住院部以及门诊定期健康检查的企事业单位的20～60岁在职人员作为调查人群,按照纳入与排除标准,确定270名原发性高血压患者为病例组,270名健康人为对照组,进行一般情况和职业应激的问卷调查,并对研究对象进行身体检查及生化指标的检测。结果病例组人群的职业应激因素总分及工作负荷、人际关系、家庭(工作)平衡评分明显高于对照组,差异有统计学意义(t=10.497,9.688,5.846,12.707;P<0.01)。3个应激水平组间血压值比较结果显示,病例组的收缩压随应激水平的升高先下降后上升,差异有统计学意义(P<0.05),病例组的舒张压及对照组的收缩压与舒张压在3个应激水平组间比较,差异均无统计学意义(P>0.05)。多因素logistic分析结果显示,体质量指数、甘油三酯、家族史、应激因素为原发性高血压的危险因素,职业应激因素及家族史的OR值分别为2.697,4.125;95%CI分别为2.071～3.511,2.414～7.050。结论人群的血压水平受职业心理应激的影响,长期的心理应激可导致血压升高,慢性心理应激在宁夏回汉民族原发性高血压病的发病中发挥了一定的作用。     

相对危险度函数簇模型在原发性肝癌危险因素研究中的应用

本文对我国原发性肝癌高发区有关危险因素的病例对照研究应用相对危险度函数族模型进行了分析并探讨危险因素间联合作用的结构形式。结果提示；乙型肝炎病毒感染、饮沟塘水、家族肝癌史是其危险因素。ＨＢｓＡｇ与饮沟塘水或肝癌家族史间联合作用似一种超相乘模型结构；而饮沟塘水与肝癌家族史间联合作用偏向于相加模型结构形式。在研究多因素疾病时，有必要探讨因素间作用形式即资料符合什么模型结构，这对于病因学的解释和公共卫生实践具有重要意义。     

相对危险度函数簇模型在原发性肝癌危险因素研究中的应用

本文应用相对危险度函数簇模型对我国原发性肝癌高发区有关危险因素的病例对照研究资料进行了分析，并探讨了危险因素间联合作用的结构形式。结果提示：乙肝为病毒感染、饮沟塘水、家族肝癌史是其危险因素。ＨＢｓＡｇ与饮沟塘水或肝癌家族史间联合作用似一种超相乘模型结构；而饮沟塘水与肝癌家族史间联合作用偏向于相加模型结构形式。     

广义相对危险度模型在原发性肝癌危险因素研究中的应用

本文对江苏海门原发性肝癌有关危险因素的作用关系进行了的研究。应用广义相对危险度模型来拟合数据资料，评判何种模型为佳。结果提示：乙型肝炎病毒感染，饮沟塘水、家族肝癌史是原发性肝癌的危险因素。三者间存在协同作用，其似一种偏向于相乘的结构。在研究多因素间相互作用时，有必要探讨资料符合什么模型结构。不同模型间数量上的差异对病因学的解释和公共卫生实践具有重要意义。     

原发性肝癌危险因素联合作用危险度分析

运用广义相对危险度模型评价原发性肝癌主要危险因素间的联合作用关系模式，检查相乘结构对描述危险因素作用的充分性，估计其相对危险度（ＲＲ）和人群归因危险度（ＰＡＲ）。结果提示：乙型肝炎病毒感染和饮沟塘水的联合作用偏向于相乘结构，黄曲霉毒素污染（ＡＦＢ＿１）与乙型肝炎病毒感染和饮沟塘水的联合作用倾向于相加结构。ＲＲ和ＰＡＲ大小依次为：乙型肝炎病毒感染、饮沟塘水、黄曲霉毒素污染。有关因素危险度联合作用方式的识别对病因学的解释和公共卫生实践具有重要意义。     

原发性高血压病与血管老化的相关性研究

目的探讨原发性高血压病与血管老化之间的相关性。方法 162例原发性高血压患者(高血压组)及50例健康志愿者(对照组)分别测量血压、体重指数(BMI),应用动脉硬化自动检测仪测定肱动脉-踝动脉脉搏波速度(PWV),采用酶联免疫吸附法(ELISA)测定血清基质金属蛋白酶-9(MMP-9)、糖基化终末产物(AGEs)及一氧化氮(NO)水平。比较两组受检者上述指标差异。结果高血压组BMI及脉压差均显著高于对照组(P均<0.01),PWV大于对照组(P<0.01),MMP-9及AGEs水平显著高于对照组(P均<0.01),但NO显著低于对照组(P<0.01)。结论原发性高血压患者的血管老化程度较健康人群严重,高血压可促进血管老化,为临床诊治提供依据。     

人工神经网络应用于糖尿病和糖耐量受损的个体发病预测

目的 探讨人工神经网络（ANN）对糖尿病（DM）和糖耐量受损（IGT）个体发病预测的效果和特点，以及能否作为2型DM血糖辅筛工具。方法 利用某矿区2型DM现况调查资料和某综合性医院的病例．对照资料，采用误差逆传播人工神经网络（BPNN）方法，通过输入年龄、DM家族史、身高、体重、腰围、臀围6个变量进行DM／IGT个体发病预测。结果 DM、IGT训练组BPNN结构分别为6→5→9→1、6→7→12→1，对DM、IGT第二测试组的灵敏度各为100．00％，90．32％，网络输出异常者占总人数的比例各为41．75％，52．35％。利用BPNN辅助筛查，只需对网络判断异常者（约53％）进一步做血糖测定，即可发现原人群中90％以上的2型DM、IGT患者，节约近47％的筛查费用和工作量。结论 ANN利用指标简单、易测量，在2型DM血糖普查中，完全可以充当“前筛”角色，在准确识别血糖异常者的情况下，降低2型DM血糖普查成本，提高效率，为2型DM防治提供了一条全新、经济的思路。     

人工神经网络在失去土地农民心理健康调查中的应用

介绍人工神经网络(ANN),结合实例比较与logistic回归在解决分类问题的优缺点.以1070名失去土地农民心理健康调查资料为例建立ANN模型与logistic回归模型,比较两种模型的优劣.测试集样本BP神经网络预测精度为94.299%,logistic回归预测精度为51.028%,BP神经网络具有良好的泛化能力.结论 :当传统统计分析条件不能得到满足或效果不佳时ANN能够达到良好的预测结果,在医学领域具有较好的应用前景.     

西尼地平治疗轻中度原发性高血压疗效观察

目的:观察西尼地平治疗轻中度原发性高血压的疗效和安全性。方法:知情同意的轻中度原发性高血压患者46例,口服西尼地平片5mg/d,治疗2、4和6周后若患者坐位舒张压≥90mmHg则剂量加倍,共8周,治疗前后测量坐位血压、心率,记录所有不良反应。结果:该组治疗总有效率82.6%,不良反应3例。结论:西尼地平5～10mg每日一次是治疗轻中度原发性高血压的安全有效药物。     

老年白大衣高血压与高血压病患者相关危险因素分析

目的通过对老年白大衣高血压(WCH)与高血压病及血压正常人群相关指标对比分析,探讨三者心血管危险因素的差异性。方法设计可能与心血管危险因素相关的个人情况调查表,并进行体格检查及生化指标检测,对比3组人群之间的差异。结果WCH中超重、高脂血症率显著高于血压正常人群(P<0.05),与高血压患者相近,但在糖尿病、冠心病、脑卒中及高血压家族史中,WCH与血压正常人群相近(P>0.05)。结论WCH是心血管疾病的低危因素,治疗应以改善生活方式为主。     

人工神经网络应用于糖尿病/糖耐量异常的疾病分类研究

目的 探讨人工神经网络(ANN)用于疾病分类研究的前景。方法 利用某矿区1996年糖尿病现况调查资料，采用学习向量量化(LVQ)网络和判别分析方法进行糖尿病借耐量(DM／IGT)异常／正常状态的判别比较；同时人为设置变量缺损值，检验LVQ网络对缺失数据的适应性。结果 LVQ网络结构为25→13→3；网络判断准确率为96．98％，对血糖异常者的正确判断率为92．45％。利用逐步判别分析建立的含11个变量的判别方程的判断准确率为87．34％，对血糖异常者的正确判断率为85．53％。LVQ网络对带缺失项样本的误判比例为1／30，判别分析则为7／30。结论 利用LVQ网络进行疾病分类预测，不仅能获得更好的预测效果，而且对资料的类型、分布不作任何限制，也不需要对分析变量做任何处理，还能很好地处理带缺失项的资料，是一种很好的流行病学分类预测新方法。     

高血压危险因素分类树分析

目的 探讨高血压的主要危险因素与高危人群，为高血压的防制提供理论依据。方法 采用以社区人群为基础的病例对照研究；以某工厂人群中筛检出的、未经药物系统治疗的l16名高血压患及136名血压正常健康为研究对象；运用分类树分析探讨高血压的主要危险因素与高危人群。结果 高血压的主要危险因素为：超重、中心型肥胖、饮酒、吸烟、高血脂症、年龄与性别。高血压主要高危人群为：(1)超重 中心型肥胖 饮酒；(2)超重 中心型肥胖 高年龄及其男性吸烟；(3)超重 高血脂症；(4)中心型肥胖 饮酒 吸烟。上述高危人群病例数占总病例数的82．76％。以学习集的分类结果为：灵敏度为82．76％，特异度为74．26％；以检验集的分类结果为：灵敏度为71．55％，特异度为61．03％。结论 对高血压不同高危人群应采取不同的防制措施；控制体重、饮酒、血脂水平、戒烟应为高血压一般人群防制的主要预防措施。     

BP神经网络在骨髓细胞分类中的应用

人工神经网络是人工智能的重要分支,模式分类是其主要应用之一。设计一个三层BP神经网络,利用从骨髓细胞图像提取出来的训练样本集,对其进行训练,而后进行骨髓细胞的分类,实验证明,该分类器对红系细胞和粒系细胞具有很好的分类效果。     

盐城地区居民高血压及危险因素调查

目的 了解盐城地区居民高血压流行现状及其主要危险因素，为制定相应干预措施提供科学依据。方法 对居住在该地区5年以上(含5年)、35岁以上的居民，采用多阶段整群随机油样的方法，进行一般情况、既往病史、家族史、相关危险因素、身高体重以及血压的调查。结果 高血压的患病率为21．64％，标化率为21．15％，男性高于女性，并且随年龄的增高而增长，城市高于农村。居民高血压知晓率、治疗率和控制率分别为32．36％，18．25％，7．31％，城市高于农村。经Logistic多元回归分析，表明盐城地区居民罹患高血压的主要危险因素为超重、家族史、生活紧张、职业性体力活动过少、年龄、吸烟及饮酒等，而足够蔬菜水果的摄入、性别、睡眠质量好、经常性体育锻炼等为保护性因素。结论 盐城地区居民高血压患病率虽略低于1991年全国抽样调查的结果，但仍然是严重影响当地居民的主要公共卫生问题。     

UV-VIS-NIR spectroscopy and artificial neural networks for the cholesterol quantification in egg yolk

Artificial neural networks (ANN) are non-linear calibration methods that try to simulate the human nervous system with neurons, layers and transfer functions. In this study the input neurons were the UV-VIS-NIR spectra of egg yolks and the outputs were cholesterol content. Therefore, the aim of this work was to develop and assess a UV-VIS-NIR method coupled to chemometrics and ANN for cholesterol determination in egg yolks. A total of 57 samples of egg yolks were obtained from fresh shell eggs and pasteurised egg yolks. A total of 2311 variables (wavelengths) with four variable selection methods were analysed. An enzymatic method was used as reference method for cholesterol content. The effect of the solvent was also evaluated. The best results were obtained based on selected absorbance peaks. Calibration results showed r²_cal over 0.90 and RMSEC below 0.65. Validation results showed r²_val close to 0.7. The ANN model developed could be useful to determine cholesterol in egg yolk for routine quality control.