检索结果-内蒙古大学图书馆

中华血液学杂志 2025年第1期46卷 45-52页

作者：陈奇宋景春万小雷曾俊杰宋晓敏钟林翠何龙平解放军联勤保障部队第九〇八医院重症医学科/南昌大学附属长城医院重症医学科南昌330002

目的采用数据非依赖型采集(DIA)蛋白质组学技术分析脓毒症性凝血病(SIC)的血浆蛋白表达,筛选典型生物标志物并构建诊断模型。方法前瞻性观察研究纳入重症医学科46例成年脓毒症患者,收集临床资料并按照SIC标准分为普通脓毒症组(26例)和SI... 详细信息

目的采用数据非依赖型采集(DIA)蛋白质组学技术分析脓毒症性凝血病(SIC)的血浆蛋白表达,筛选典型生物标志物并构建诊断模型。方法前瞻性观察研究纳入重症医学科46例成年脓毒症患者,收集临床资料并按照SIC标准分为普通脓毒症组(26例)和SIC组(20例),采集血浆标本进行蛋白组学检测并进行生信物信息学分析,应用LASSO、随机森林筛选差异表达蛋白(DEP),根据筛选结果构建SIC诊断模型,并进行受试者工作特征(ROC)曲线分析。结果基线资料显示,SIC患者的凝血酶原时间较脓毒症组明显延长,血小板计数明显降低,D-二聚体、纤维蛋白降解产物、血乳酸、SOFA评分和APACHEⅡ评分较脓毒症组患者明显升高(P<0.05)。DIA蛋白组学共鉴定出2637个蛋白,以表达倍数>1.5倍且P<0.05为筛选标准,共筛选出240个DEP,包括81个上调DEP和159个下调DEP。亚细胞定位分析表明,DEP主要在细胞外和细胞核;GO注释显示,DEP在生物过程方面主要参与细胞生理、生物调节和应激反应过程;分子功能方面主要参与生物分子互作和催化作用;结构域注释显示DEP以免疫球蛋白V区为主,是特异识别和结合抗原的部分;KEGG富集分析显示,DEP主要富集在自然杀伤细胞介导的细胞毒性反应、糖基磷脂酰肌醇锚定蛋白合成通路、肿瘤坏死因子信号通路和NF-κB信号通路。对DEP进行LASSO回归和随机森林,筛选出血管生成素、凝集素家族成员10两个变量,且以此构建的SIC诊断模型的ROC曲线下面积为0.896,特异度为0.731,灵敏度为0.900。结论由血管生成素、凝集素家族成员10构建的诊断模型可准确诊断SIC。

关键词：脓毒症性凝血病蛋白组学诊断模型列线图血管生成素

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基于客观化多模态数据融合的亚健康肝郁脾虚证诊断模型构建

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中华中医药杂志 2025年第1期40卷 71-76页

作者：丁艳李阳王烨白龙冉清智刘佳汪南玥中国中医科学院医学实验中心北京100700 陕西中医药大学西安712046 中医药防治重大疾病基础研究北京市重点实验室北京100700

目的:基于客观化多模态数据融合构建亚健康肝郁脾虚证诊断模型。方法:以2023年3—12月在全国各地医疗机构及社区筛选亚健康志愿者共821例作为研究对象,分成肝郁脾虚证组与非肝郁脾虚证组。通过四诊采集设备,收集亚健康的四诊信息,建立... 详细信息

目的:基于客观化多模态数据融合构建亚健康肝郁脾虚证诊断模型。方法:以2023年3—12月在全国各地医疗机构及社区筛选亚健康志愿者共821例作为研究对象,分成肝郁脾虚证组与非肝郁脾虚证组。通过四诊采集设备,收集亚健康的四诊信息,建立亚健康中医客观化四诊数据库。数据处理后,在单模态分析上,脉诊采用主成分分析(PCA)、最小二乘回归(LS)与套索回归(Lasso)等方法进行判别;舌诊采用卷积神经网络进行分类;在多模态建模上,通过深度学习对亚健康肝郁脾虚证人群的脉、舌、声音等多源信息以全连接层与问诊进行拼接,从而实现诊断模型的构建。结果:在脉诊分析上,肝郁脾虚证组与非肝郁脾虚证组人群脉诊信息具有显著性差异,PCA差异主要在第2主成分上,LS及Lasso分类判别准确率在58%~62%之间;与非肝郁脾虚证组比较,肝郁脾虚证组的时域参数差异主要为双寸脉w减小,右关脉与左尺脉S、S2增加(P<0.05)。在舌诊分析上,肝郁脾虚证组的舌苔厚薄程度大于非肝郁脾虚证组(P<0.05)。此外,肝郁脾虚证单模态辨别准确率低于多模态组合;舌诊+脉诊+问诊三模态组合达到最高准确率为84.00%;舌诊+闻诊+脉诊+问诊的准确率为75.33%。结论:本研究可以较好地对亚健康肝郁脾虚证进行客观化诊断,为中医临床证候诊断模型研究提供了客观化的科学依据。

关键词：亚健康肝郁脾虚证四诊客观化多模态数据融合诊断模型

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阻塞性睡眠呼吸暂停诊断模型的前瞻性研究

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中国呼吸与危重监护杂志 2025年第2期24卷 92-96页

作者：孙楷雷飞郑艾波周丽萍马升军刘泳彭娟自贡市第四人民医院呼吸与危重症医学科四川自贡643000 四川大学华西医院睡眠医学中心四川成都610041

目的前瞻性验证阻塞性睡眠呼吸暂停(obstructive;diagnostic model,OSA)诊断模型(包括患病概率模型和疾病严重程度模型)的准确性和可靠性,探讨一种简便经济的OSA初筛诊断方法。方法连续前瞻性纳入在自贡市第四人民医院(590例)和四川大... 详细信息

目的前瞻性验证阻塞性睡眠呼吸暂停(obstructive;diagnostic model,OSA)诊断模型(包括患病概率模型和疾病严重程度模型)的准确性和可靠性,探讨一种简便经济的OSA初筛诊断方法。方法连续前瞻性纳入在自贡市第四人民医院(590例)和四川大学华西医院(406例)行PSG监测的996例患者作为研究对象;先通过OSA诊断模型进行诊断试验;再行PSG监测;最后以PSG监测为金标准,计算OSA诊断模型的灵敏度、特异度、准确度、阳性预测值、阴性预测值、阳性似然比、阴性似然比和ROC曲线下面积,并对模型预测结果进行可靠性分析。结果OSA诊断模型的灵敏度、特异度、准确度分别为76.38%(595/779)、83.41%(181/217)、77.91%(776/996),阳性预测值为94.29%、阴性预测值为45.49%、阳性似然比为4.604、阴性似然比为0.283;ROC曲线下面积为0.866;OSA诊断模型的可靠性分析显示AHI的偏倚比较差异无统计学意义;OSA诊断模型AHI与PSG监测AHI的组内相关系数(ICC)为0.659,一致性程度较强;OSA诊断模型最低SpO_(2)与PSG监测最低SpO_(2)的组内相关系数为0.563,一致性程度中等。结论OSA诊断模型能较好的预测患病概率及评估疾病严重程度,有助于OSA早发现、早诊断、早治疗,OSA诊断模型适合在基层医院和当PSG监测不可及时推广应用。

关键词：阻塞性睡眠呼吸暂停诊断模型前瞻性研究多导睡眠监测

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基于机器学习优化的血液指标肺结核诊断模型:多中心研究

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临床与病理杂志 2025年第1期45卷 25-37页

作者：周靖丁寿鹏蔡子涵泗阳医院检验科泗阳223700 古田县医院检验科宁德352200

目的:肺结核是一种全球范围内严重的传染性疾病,准确、快速的诊断对于减少传播和优化治疗至关重要。现有诊断方法在资源有限地区推广受限且成本较高,因此开发基于血液指标的经济、高效的诊断工具具有重要意义。方法:本研究纳入121例肺... 详细信息

目的:肺结核是一种全球范围内严重的传染性疾病,准确、快速的诊断对于减少传播和优化治疗至关重要。现有诊断方法在资源有限地区推广受限且成本较高,因此开发基于血液指标的经济、高效的诊断工具具有重要意义。方法:本研究纳入121例肺结核患者(结核组)和101例健康对照者(健康对照组),通过对血液指标的统计分析,筛选出与肺结核显著相关的特征。采用梯度提升决策树(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)、支持向量机递归特征消除(Support Vector Machine Recursive Feature Elimination,SVM-RFE)和森林之神(Boruta)3种机器学习算法进行特征筛选,并利用筛选出的特征构建多种机器学习模型。随后,通过沙普利加性解释(ShapleyAdditive Explanations,SHAP)方法对模型特征变量的重要性及贡献进行解释,进一步分析特征的作用机制及对分类性能的影响。结果:结核组多项血液指标与健康对照组之间存在显著差异,其中包括淋巴细胞百分比(lymphocyte percentage,LYM%)、嗜酸性粒细胞百分比(eosinophil percentage,EOS%)、天冬氨酸氨基转移酶(aspartate aminotransferase,AST)、嗜酸性粒细胞绝对值(eosinophil absolute count,EOS#)和中性粒细胞绝对值(neutrophil absolute count,NEU#)等。XGBoost筛选出34个重要特征,SVM-RFE在包含5个特征时性能最佳,而Boruta筛选出15个显著特征。3种机器学习算法的交集包含5个核心特征(LYM%、EOS%、AST、EOS#、NEU#)。在模型构建中,XGBoost在训练组、验证组和外部验证组上的受试者操作特征曲线的曲线下面积分别为0.989、0.975和0.969,验证集正确分类率达94%,表现出最优的性能。SHAP分析进一步验证LYM%对模型预测具有显著的正向贡献,而AST和EOS#具有负向贡献,同时发现特征间有显著的交互作用。结论:本研究通过整合血液指标和机器学习算法成功构建了一种高效的肺结核诊断模型,具有高准确性和良好的泛化能力。与现有的诊断方法相比,该模型基于常规实验室指标,成本低廉且易于推广,特别适用于资源有限的地区。

关键词：机器学习血液指标诊断模型肺结核治疗优化

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非肥胖型代谢功能障碍相关脂肪性肝病诊断模型的建立与验证

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医学新知 2025年第2期35卷 141-150页

作者：王玉丰胡旻萱李云涛朱可欣季国忠袁源南京医科大学第二附属医院全科医学科南京210000 南京医科大学第二附属医院健康管理中心南京210000

目的分析非肥胖型代谢功能障碍相关脂肪性肝病(metabolic dysfunctionassociated steatotic liver disease,MASLD)的预测指标并构建诊断模型。方法回顾性分析2022年8月至2024年7月南京医科大学第二附属医院健康管理中心体检人群的相关资... 详细信息

目的分析非肥胖型代谢功能障碍相关脂肪性肝病(metabolic dysfunctionassociated steatotic liver disease,MASLD)的预测指标并构建诊断模型。方法回顾性分析2022年8月至2024年7月南京医科大学第二附属医院健康管理中心体检人群的相关资料,根据体检时间将2022年8月至2024年5月完成体检的人群设为建模组,2024年6月至2024年7月完成体检的人群设为验证组,采用Lasso回归筛选潜在预测指标,二元Logistic回归分析确定指标并构建列线图,采用混淆矩阵、受试者工作特征(ROC)曲线及其曲线下面积(AUC)、校准曲线分析(CCA)、决策曲线分析(DCA)评价模型效能。结果共纳入791例体检对象,其中建模组607例,验证组184例;非肥胖型MASLD 292例,患病率为36.92%。多因素Logistic回归分析显示,体重指数[OR=1.860,95%CI(1.559,2.219)]、空腹血糖[OR=1.415,95%CI(1.174,1.707)]、甘油三酯[OR=1.308,95%CI(1.021,1.675)]、γ-谷氨酰转移酶[OR=1.012,95%CI(1.005,1.020)]、尿酸与高密度脂蛋白胆固醇比值[OR=1.004,95%CI(1.002,1.007)]为非肥胖型MASLD的预测指标,建模组和验证组的准确率分别为74.0%和72.8%,精确率分别为67.7%和72.7%,AUC分别为0.814[95%CI(0.780,0.848)]和0.819[95%CI(0.755,0.883)],建模组和验证组Hosmer-Lemeshow检验均无统计学意义(P>0.05),拟合优度较好,CCA分析显示模型“预测概率”和“实际概率”的一致性较好,DCA显示模型具有较好的净收益。结论本研究构建的诊断模型对非肥胖型MASLD具有良好诊断能力,可用于BMI正常人群的早期筛查。

关键词：代谢功能障碍相关脂肪性肝病非肥胖诊断模型 Logistic回归预测模型

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航空机务保障中电气仪表故障预测与诊断模型研究

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中文科技期刊数据库(文摘版)工程技术 2025年第2期 058-061页

作者：周凌孟庆骁王远锁辽宁省兴城市南桥路39号辽宁葫芦岛 125100

航空机务保障中电气仪表故障的预测与诊断对确保飞行安全具有重要意义,以某型直升机KJ-13型自动驾驶仪系统为研究对象,构建了基于多源数据融合的故障诊断模型,通过对系统组成,工作原理及故障特征进行分析,建立了包含信号采集,特征提取,... 详细信息

航空机务保障中电气仪表故障的预测与诊断对确保飞行安全具有重要意义,以某型直升机KJ-13型自动驾驶仪系统为研究对象,构建了基于多源数据融合的故障诊断模型,通过对系统组成,工作原理及故障特征进行分析,建立了包含信号采集,特征提取,故障识别三个层次的诊断框架,实验结果表明,该模型能够有效识别自动驾驶仪系统中的关键故障,准确率达到95%以上,为航空机务保障提供了可靠的技术支持。

关键词：航空机务电气仪表故障预测诊断模型自动驾驶仪

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基于病理数字切片的肿瘤AI诊断模型构建

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西部医学 2025年第3期37卷 366-371页

作者：肖立李小静张美花杨菊熊海云张晓军刘秀萍复旦大学附属华东医院病理科上海200040 复旦大学附属上海市第五人民医院病理科上海200240 上海兰卫医学检验所股份有限公司病理科上海200335 长沙市朗珈软件有限公司研发部湖南长沙410600 北京透彻未来科技有限公司透彻实验室北京100036

目的构建基于病理数字切片的肿瘤人工智能(AI)诊断模型,并验证其诊断效能。方法选取2022年1月—2024年1月复旦大学附属华东医院和复旦大学附属上海市第五人民医院肿瘤(肺癌、胃癌、肝癌、大肠癌、乳腺癌、前列腺癌)患者100例,收集其病... 详细信息

目的构建基于病理数字切片的肿瘤人工智能(AI)诊断模型,并验证其诊断效能。方法选取2022年1月—2024年1月复旦大学附属华东医院和复旦大学附属上海市第五人民医院肿瘤(肺癌、胃癌、肝癌、大肠癌、乳腺癌、前列腺癌)患者100例,收集其病理组织切片共4000张,按8∶2的比例将患者分为训练组80例和验证组20例。数据集图像输入DeepLabV3+语义分割模型中,提取出数字图像的病理特征后输入ResNet50分类模型中训练,训练组分别输入两种数据集以构建肿瘤AI诊断模型,模型1输入仅标注病理组织(阳性标注)的数据集,模型2输入标注病理组织和正常组织(阳性及阴性标注)的数据集;验证组用于验证上述两种模型的诊断效能。对比两种模型诊断肿瘤的HE染色、ROC曲线分析、诊断效能分析结果。结果HE染色显示,相比模型1,模型2能更清晰地显示肿瘤的病理组织范围与边界,更好地区分病理组织与正常组织;ROC曲线结果表明,模型1、模型2均可有效诊断肿瘤(P<0.05),且模型2诊断肿瘤的AUC、约登指数比模型1大,差异明显(P<0.05);模型2诊断肿瘤的敏感性、特异度、准确值及阳、阴性预测值比模型1大,差异明显(P<0.05)。结论基于病理数字切片构建的肿瘤AI诊断模型对肿瘤的诊断效果优良,其中阳性及阴性标注模型对肿瘤有着更高的诊断效能,值得临床尝试实践。

关键词：病理数字切片肿瘤 AI 诊断模型诊断效能

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IgA肾病的生物标志物和临床诊断模型最新研究进展

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中文科技期刊数据库（文摘版）医药卫生 2025年第1期 001-005页

作者：杜芳倩查汗·索林格李静新疆医科大学第一附属医院肾脏疾病中心新疆乌鲁木齐830000

IgA肾病(IgAN)原发性肾小球肾炎中最常见的类型,半数患者会逐渐发展为终末期肾脏病,目前肾活检依旧是IgA肾病诊断的金标准,但有创操作存在局限性。近年来发现了多种与IgAN相关的生物标志物,包括半乳糖缺乏 IgA1(Gd-IgA1)、自身抗体及补... 详细信息

IgA肾病(IgAN)原发性肾小球肾炎中最常见的类型,半数患者会逐渐发展为终末期肾脏病,目前肾活检依旧是IgA肾病诊断的金标准,但有创操作存在局限性。近年来发现了多种与IgAN相关的生物标志物,包括半乳糖缺乏 IgA1(Gd-IgA1)、自身抗体及补体系统、微小核糖核酸(miRNA)、T淋巴细胞亚群、基因组学及其他标志物(如单核细胞趋化蛋白-1(MCP-1)、骨桥蛋白等)。由于该疾病个体预后差别较大,临床表现与病理类型丰富多样,对其进行精准诊断成了研究热点。生物标志物不但可诊断疾病,还能评估预后,所以IgA肾病相关生物标志物成为研究焦点。本文针对IgA肾病相关生物标志物及临床诊断模型的研究进展予以综述。

关键词： IgA肾病诊断模型生物标志物终末期肾病

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基于深度卷积神经网络的泌尿系结石成分输尿管镜图像诊断模型构建

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浙江临床医学 2025年第2期27卷 243-246页

作者：陈琼秋孔祥辉陈合益方崇国陈武陈大可徐晓敏浙江省温州市人民医院 325200

目的采用深度卷积神经网络(CNN)构建用于诊断泌尿系结石成分的输尿管镜(URS)图像分析模型。方法收集2022年1月至2024年7月本院800例接受泌尿系结石URS手术治疗患者的资料,经过筛选,最终获得2475张高质量URS图像数据,随机分为训练集(70%... 详细信息

目的采用深度卷积神经网络(CNN)构建用于诊断泌尿系结石成分的输尿管镜(URS)图像分析模型。方法收集2022年1月至2024年7月本院800例接受泌尿系结石URS手术治疗患者的资料,经过筛选,最终获得2475张高质量URS图像数据,随机分为训练集(70%)和测试集(30%)。采用在ImageNet数据集上预训练的Inception v3、ResNet50、AlexNet、VGG 19、DenseNet等网络架构,通过迁移学习技术构建了泌尿系结石成分分析模型。此外,还比较各模型的分类性能,并与泌尿外科医师在术中URS下的评估结果进行对比。结果在训练集和测试集上对构建的泌尿系结石成分URS图像诊断模型进行评估发现,Inception v3、ResNet50、AlexNet、VGG 19、DenseNet模型均具有较高的分类能力。其中Inception v3模型表现最佳,具有最高的准确度(训练集98.10%,测试集98.00%)、AUC值(训练集0.852,测试集0.834)、特异度(训练集82.42%,测试集81.37%)及敏感度(训练集88.36%,测试集86.43%)。一致性检验结果表明,各泌尿系结石成分URS图像诊断模型与医师经验诊断具有较好的一致性,并且Inception v3模型的分类一致性最佳(P<0.001)。结论深度学习技术在泌尿系结石成分诊断中显示出一定的应用潜力。基于CNN构建的泌尿系结石成分URS图像诊断模型具有较好的分类能力,可用于预测泌尿系结石成分。

关键词：深度卷积神经网络泌尿系结石输尿管镜图像诊断模型

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基于Nomogram的酒精性肝硬化合并自发性细菌性腹膜炎诊断模型

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中国临床医生杂志 2025年第3期53卷 296-300页

作者：张琴江宇泳熊飞翔姜艳丹姜婷婷于浩北京中医药大学东直门医院北京100700 首都医科大学附属北京地坛医院中西医结合二科北京100015

目的本研究旨在通过Nomogram构建诊断酒精性肝硬化(ALC)患者合并自发性细菌性腹膜炎(SBP)的模型,帮助临床医生尽早诊断并干预,改善预后。方法回顾性收集2020年8月至2023年6月在首都医科大学附属北京地坛医院住院的532例ALC患者的数据资... 详细信息

目的本研究旨在通过Nomogram构建诊断酒精性肝硬化(ALC)患者合并自发性细菌性腹膜炎(SBP)的模型,帮助临床医生尽早诊断并干预,改善预后。方法回顾性收集2020年8月至2023年6月在首都医科大学附属北京地坛医院住院的532例ALC患者的数据资料,根据入院时是否合并SBP,分为合并SBP组(n=143)和未合并SBP组(n=389)。基于夏普利解释模型(SHAP)可视化筛选变量,构建Nomogram诊断模型,采用受试者操作特征(ROC)曲线下面积(AUC)及校准曲线进行模型性能的评估。结果通过SHAP筛选出白细胞计数、中性粒细胞/淋巴细胞比值、C反应蛋白、白蛋白、高密度脂蛋白胆固醇作为重要特征,以此构建Nomogram模型,AUC为0.812(95%CI:0.768~0.856);当模型的截断值为0.300时,模型诊断的敏感度为0.946,特异度为0.420,具有较好的诊断效能,但误诊率偏高。结论基于Nomogram建立ALC合并SBP诊断模型具有较高诊断效能,可为临床诊断SBP提供参考。

关键词：酒精性肝硬化自发性细菌性腹膜炎列线图诊断模型

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