- 基于多元平衡集成框架和因果网络模型的COPD筛查干预系统
- 本发明公开了一种基于多元平衡集成框架和因果网络模型的COPD筛查干预系统，涉及疾病的筛查软件应用领域。具体步骤包括数据收集、预处理，获得该样本需要的特征变量，将特征变量信息导入多元平衡Stacking集成模型中进行预测，...
- 王旭春仇丽霞任浩乔宇超崔宇
- 基于多目标优化集成的缓控释制剂处方优化方法
- 本发明涉及缓控释制剂处方优化技术领域，尤其涉及基于多目标优化集成的缓控释制剂处方优化方法，解决了现有缓控释制剂处方优化方法存在忽视结局指标间的相关性、违背多目标解的原则、优化效果的选择存在困难的技术问题，其采用二次推断函...
- 乔宇超仇丽霞崔宇王旭春任浩任家辉
- 基于重采样和Voting异质集成的分类模型在肝硬化并发肝性脑病风险预测中的探索性研究被引量：1
- 2022年
- 目的针对肝硬化并发肝性脑病风险预测的因素具有高维性、冗余性及类间不均衡的特征,研究变量筛选后的重采样和Voting异质集成分类模型的风险预测性能。方法收集2006年1月-2015年12月某三甲医院消化内科肝硬化住院患者950例,68例并发肝性脑病,采用logistic逐步回归进行风险预报因子初筛;再采用SMOTE重采样技术及其改进算法处理不平衡数据;最后采用SVM、MLP、随机森林以及综合以上三种算法预测结果的Voting异质集成分类算法构建肝硬化并发肝性脑病的风险预测模型。结果logistic回归筛选了7个风险预报因子,采用重采样技术后的分类模型的预测性能整体上优于不平衡数据模型,以SVM-SMOTE最优;相同重采样技术后的Voting异质集成与随机森林分类模型的预测性能优于SVM和MLP,其中Voting异质集成分类模型的性能略高于随机森林。综合各模型性能可知,采用SVM-SMOTE重采样技术处理的Voting异质集成模型在识别肝硬化并发肝性脑病的效果最好,测试集各评价指标值分别为:AUC=0.947、准确率=0.877、精确度=0.898、召回率=0.855、F1分数=0.876。结论针对肝硬化并发肝性脑病风险预测因素的高维性、冗余性及类间不均衡的特征,本文所提出的基于logistic逐步回归特征筛选、SVM-SMOTE重采样的Voting异质集成模型的预测效果较为满意。
- 王旭春翟梦梦任浩李美晨全帝臣张岩波刘近春仇丽霞
- 关键词：肝性脑病不平衡数据重采样
- 基于联合模型设计的两阶段黑热病干预效果评估方法
- 本发明涉及黑热病的防控效果评价方法，具体为基于联合模型设计的两阶段黑热病干预效果评估方法，首先基于干预前的黑热病时间序列数据建立预测模型，预测干预后的黑热病数据，并通过比较预测值与真实值的差异评价整体干预的效果，在这一阶...
- 王旭春仇丽霞任浩乔宇超崔宇赵执扬
- 精神分裂症病人家属情感表达的护理教育被引量：3
- 2005年
- [目的]探讨精神分裂症病人家属的情感表达与精神分裂症复发的关系。[方法]采用5min讲话样本、家属态度量表、家庭环境量表、Magama评判标准,对60例病人家属进行情感表达测定并进行分组护理教育。[结果] 45 .0 %的家属属于高情感表达批评型,3 6.7%的家属属于高情感表达过分投入型,18.3 %的家属表达了温暖、关怀和爱;病人家属的情感表达的方式与精神分裂症的复发有关;护理教育后家属的情感表达改善。[结论]进行家庭护理教育尤其是情感表达教育可降低病人住院日。
- 张立新李学安任浩
- 关键词：精神分裂症病人家属情感表达护理教育护理技术
- 基于Python的LSTM模型对流感预测的研究被引量：8
- 2022年
- 目的 探讨基于keras的LSTM模型和SARIMA模型预测我国北方省份流感样病例数的可行性,为流感防控工作提供合理的预测方法。方法 利用国家流感中心2013-2019年北方省份的周流感监测数据构建LSTM模型和SARIMA模型,并进行预测。采用平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)评价两种模型的预测效果。结果 LSTM、SARIMA模型的MAE值分别为304.19、352.74,RMSE值分别为398.71、521.07;相比之下,LSTM模型的预测性能优于SARIMA,较SARIMA模型预测性能分别提高了13.76%、23.5%。结论 基于Keras的LSTM模型的预测效果较好,优于SARIMA模型,可为流感预测提供科学依据。
- 翟梦梦王旭春任浩全帝臣李美晨陈利民仇丽霞
- 关键词：SARIMA模型PYTHON流感
- 一种基于S-NStackingV平衡优化集成框架的疾病辅助预测系统
- 本发明涉及肝性脑病的疾病预测方法，具体为一种基于S‑NStackingV平衡优化集成框架的疾病辅助预测系统，S‑NstackingV中S即SMOTE算法及其多种改进算法；N即为NSGA‑Ⅱ，表示选择集成部分，利用多目标优...
- 王旭春仇丽霞崔宇乔宇超任浩
- 基于连续型贝叶斯网络的血肌酐水平影响因素分析方法
- 本发明涉及血肌酐影响因素的研究分析方法，具体为基于连续型贝叶斯网络的血肌酐水平影响因素分析方法，本方法选取血肌酐、收缩压、舒张压、空腹血糖、糖化血红蛋白、甘油三酯、总胆固醇、高密度脂蛋白、低密度脂蛋白和尿酸作为特征变量X...
- 崔宇仇丽霞王旭春任浩乔宇超
- 球坐标变换、主成分二次推断函数及改进非劣分类遗传算法在不含“0”缓释剂混料组分配比优化的效果研究
- 2023年
- 目的针对不含“0”混料组分配比中重复测量数据及不同时点累计释放度的多目标优化,研究基于球坐标变换的主成分二次推断函数和改进非劣分类遗传算法优化混料处方配比的效果。方法对尼莫地平缓释片不含“0”混料的处方配比的试验数据进行处理,使用球坐标变换方法去除定和约束,主成分二次推断函数建立模型解决组分的共线性及重复测量数据的相关性,根据药典对各时点累积释放度的要求,采用改进非劣分类遗传算法进行多目标优化,寻找最优的配比方案。结果当HPMC、乳糖、海藻酸钠的比例分别为26.49%、64.64%、8.87%时,3h、6h、9h、12h的累积释放度分别为21.21%、50.66%、77.60%、99.60%,均在处方筛选范围。比通过建立Scheffé多项式模型寻找到5个最优方案更好。结论针对不含“0”混料组分缓释制剂重复测量数据处方配比的多目标优化,采用球坐标变换的主成分二次推断函数和改进非劣分类遗传算法优化混料处方配比的效果满意,且研究者可在Pareto非劣解集中选择可行、合理的混料成分配比方案。
- 全帝臣王华芳李美晨任浩王旭春翟梦梦仇丽霞
- 血尿酸与慢性代谢性疾病的连续型和离散型贝叶斯网络效果比较
- 2024年
- 目的建立血尿酸与相关代谢性指标的连续型和离散型贝叶斯网络模型,探寻血尿酸的影响因素,并比较两种网络结果的特点和优劣。方法利用山西省2015年慢性病监测的血尿酸及其代谢性疾病的特征指标共4646例,采用(improved partial-correlation-based,IPCB)算法建立血尿酸的连续型贝叶斯网络,同时将上述指标离散化,采用(max-min hill-climbing,MMHC)建立高尿酸的离散贝叶斯网络。结果离散贝叶斯网络发现14条边,其中甘油三酯和舒张压异常与高尿酸直接关系,导致高尿酸的发生;年龄为间接因素;而连续贝叶斯网络共包含24条有向边,年龄、TG、LDL、HDL、SP、DP与尿酸水平直接相关,随着年龄、TG、LDL的增大和HDL的降低,尿酸水平升高,而尿酸水平升高又导致SP、DP升高;TC与尿酸间接相关。结论两种网络模型适应的资料类型不同,但连续型贝叶斯网络发现的直接相关因素更多,整体解释度更好。
- 崔宇宋伟梅任浩王旭春乔宇超赵执扬任家辉仇丽霞
- 关键词：血尿酸
