检索结果-内蒙古大学图书馆

陆军军医大学学报 2025年第6期47卷 613-622页

作者：李佳芮钱力沈俊杰郭泓麟秦茂洋伍亚舟陆军军医大学(第三军医大学)军事预防系医学系军队卫生统计学教研室重庆

目的旨在对10种癌症转录组学数据开展深度分析与特征提取,进而实现对癌症样本的分期诊断。方法在UCSC Xena网站收集发病率最高的10种癌症转录组学数据(包含4938个样本和59428个基因),以变分自编码器为基础,利用特征重要性排序思想,通过... 详细信息

目的旨在对10种癌症转录组学数据开展深度分析与特征提取,进而实现对癌症样本的分期诊断。方法在UCSC Xena网站收集发病率最高的10种癌症转录组学数据(包含4938个样本和59428个基因),以变分自编码器为基础,利用特征重要性排序思想,通过引入掩码算法和增量特征选择方法(incremental feature selection,IFS),构建了增量特征排序选优变分自编码器(incremental feature ranking and selection variational autoencoder,IFRSVAE);与随机森林(random forest,RF)、支持向量机(support vector machine,SVM)和极限梯度提升树(eXtreme gradient boosting,XGboost)结合测试了该方法的性能,并同其他方法进行比较。结果提取了21个特征用于后续分类,较于传统变分自编码器、递归特征消除和Lasso回归模型,IFRSVAE模型在3种分类器上均取得了较好性能(AUC值最高,其余指标也表现良好);其中IFRSVAE-RF表现最好,AUC达到了85.49%(95%CI:83.24%~87.74%)。此外,还应用了沙普利加性解释(Shapley additive explanations,SHAP)模型对特征贡献进行展示。结论本研究探索并验证了IFRSVAE在特征提取方面具备一定成效。基于此构建的IFRSVAE-RF模型,在癌症分期诊断任务中展现出较好的表现,为深度学习在癌症分期诊断方法的研究方向上,提供了一种可供参考的新思路。

关键词：癌症分期转录组学变分自编码器机器学习

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多阅片者多病例设计在人工智能辅助阅片影像诊断试验评价中的应用

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海军军医大学学报 2025年第4期46卷 504-510页

作者：宛慧琴向蔓潘喆敏秦婴逸何倩贺佳同济大学医学院上海200092 海军军医大学(第二军医大学)卫生勤务学系军队卫生统计学教研室上海200433

目的使用多阅片者多病例(MRMC)设计评价人工智能(AI)辅助阅片影像诊断试验的临床效能,以期为影像诊断试验的临床评价提供科学依据。方法采用影像诊断试验中广泛应用的MRMC设计,详细阐述了MRMC设计中Obuchowski-Rockette(OR)法的模型构... 详细信息

目的使用多阅片者多病例(MRMC)设计评价人工智能(AI)辅助阅片影像诊断试验的临床效能,以期为影像诊断试验的临床评价提供科学依据。方法采用影像诊断试验中广泛应用的MRMC设计,详细阐述了MRMC设计中Obuchowski-Rockette(OR)法的模型构建及其检验方法。实例研究共收集了3家医院200例受试者的CT影像资料,其中133例为肋骨骨折患者,68例为非肋骨骨折患者,由3位阅片医师对所有CT影像进行判读。分析在2种阅片方式(医师+AI辅助阅片、医师独立阅片)下肋骨骨折检出的AUC值、灵敏度和特异度的差异。结果AI辅助阅片组的AUC值为0.958,医师独立阅片组的AUC值为0.902,两组AUC值差异有统计学意义(P<0.001)。AI辅助阅片组总体的灵敏度为0.970,特异度为0.946;医师独立阅片组的灵敏度为0.838,特异度为0.966;两组灵敏度差值为0.131(95%CI 0.091~0.171),特异度差值为-0.020(95%CI-0.059~0.020),说明AI辅助阅片与医师独立阅片的灵敏度差异有统计学意义而特异度差异无统计学意义。两组的阳性似然比均大于10,阴性似然比均小于0.2,阳性预测值都接近1,说明AI辅助阅片影像诊断试验的诊断准确性高。结论AI辅助阅片在提高诊断效能方面有显著优势,不仅可以提高肋骨骨折诊断的准确性和检出率,还能提高医师工作效率,优化医院服务。

关键词：人工智能多阅片者多病例设计 Obuchowski-Rockette法肋骨骨折诊断准确性

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基于贝叶斯网络的随机森林优化填补算法

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海军军医大学学报 2025年第2期46卷 253-257页

作者：董鑫宇陈琪杨志宇贺佳同济大学医学院上海200092 海军军医大学(第二军医大学)卫生勤务学系军队卫生统计学教研室上海200433

目的评估并改进缺失数据处理方法,提升二分类结局预测模型性能。方法模拟数据缺失场景,通过预测模型的ROC AUC及均方根误差(RMSE)共同评估直接剔除、均值填补、随机森林填补、多重填补对预测模型性能的影响,并将贝叶斯网络引入随机森林... 详细信息

目的评估并改进缺失数据处理方法,提升二分类结局预测模型性能。方法模拟数据缺失场景,通过预测模型的ROC AUC及均方根误差(RMSE)共同评估直接剔除、均值填补、随机森林填补、多重填补对预测模型性能的影响,并将贝叶斯网络引入随机森林填补算法,利用变量间相关性进行填补方法的优化。结果不同缺失占比下,通过AUC及RMSE均可得出贝叶斯网络优化随机森林填补算法效果最佳。此外,在缺失占比为10%~20%时,各种填补方法对预测模型的性能提升效果大体相同;当缺失占比为30%~40%时,相较于均值填补,除贝叶斯网络优化随机森林填补算法外,随机森林填补更好,其效果略优于多重填补;当缺失占比接近50%时,即使模型性能依旧较好,但填补数据逐渐偏离真实数据特征,模型的可用性下降。结论贝叶斯网络优化随机森林填补算法总体效果较好,当随机缺失占比30%~40%时可优先考虑。

关键词：预测模型缺失填补随机森林贝叶斯网络

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影像诊断试验中多阅片者多病例设计的样本量估计研究

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海军军医大学学报 2025年第05期 693-698页

作者：向蔓宛慧琴潘喆敏何倩秦婴逸贺佳同济大学医学院海军军医大学(第二军医大学)卫生勤务学系军队卫生统计学教研室

目的实现影像诊断试验中多阅片者多病例设计下的样本量估计，探索阅片者和病例均随机、阅片者固定病例随机、阅片者随机病例固定3种情形下阅片者和受试者的数量组合。方法采用Van Dyke数据集中114例受试者(45例被金标准诊断为主动脉夹... 详细信息

目的实现影像诊断试验中多阅片者多病例设计下的样本量估计，探索阅片者和病例均随机、阅片者固定病例随机、阅片者随机病例固定3种情形下阅片者和受试者的数量组合。方法采用Van Dyke数据集中114例受试者(45例被金标准诊断为主动脉夹层)的影像，并由5名影像科医生在自旋回波(Spin-echo)和电影(Cine)2种序列MRI下的判读结果为预试验数据，使用Obuchowski-Rockette法估计正式试验中所需的样本量。结果医生在Spin-echo MRI、Cine MRI序列下判别主动脉夹层的平均AUC值分别为0.941(95% CI 0.899～0.983)、0.897(95% CI0.837～0.957)。当效应量取两者AUC差值0.044、阅片者数量为5时，阅片者和病例均随机、阅片者固定病例随机、阅片者随机病例固定3种情形下分别需要受试者337、162、282例。结论多阅片者多病例设计在进行样本量估计时需考虑阅片者和受试者两者数量，相同情况下，阅片者人数越多所需的受试者数量越少；3种情形中，阅片者(≥5人)和病例均随机时所需样本量最多。

关键词：影像诊断试验多阅片者多病例 Obuchowski-Rockette法样本量

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基于随机生存森林算法的NK/T细胞淋巴瘤患者预后模型的构建与验证

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陆军军医大学学报 2025年第3期47卷 275-284页

作者：黄侦伍亚舟陆军军医大学(第三军医大学)军事预防医学系军队卫生统计学教研室重庆陆军军医大学(第三军医大学)第一附属医院血液病中心重庆

目的探讨NK/T细胞淋巴瘤(natural killer T-cell lymphoma,NKTL)患者的生存预后影响因素。基于随机生存森林(random survival forest,RSF)算法,构建预测NKTL患者总生存期(overall survival,OS)的预后模型。方法从SEER数据库收集2000-2020年的NKTL患者的人口统计学和临床病理资料。按照7∶3的比例将患者划分为训练队列(n=471)和验证队列(n=203)。通过Cox回归分析确定影响患者OS的预后因素,并基于分析结果构建列线图模型。同时,使用RSF算法确定影响患者OS的预后因素,并构建RSF模型。采用ROC曲线、校准曲线和决策曲线、净重新分类指数(net reclassification improvement,NRI)和综合判别改善指数(integrated discrimination improvement,IDI)对模型的预测能力进行评估,并比较2种模型的预测效果。通过2种模型计算每位患者的风险得分,根据风险得分的中位数,将患者分为高风险组和低风险组,并绘制生存曲线进行比较。结果Ann Arbor分期、年龄、放疗、联合治疗和疾病类型是与生存显著相关的预后变量。在验证队列中,列线图模型的1、3和5年ROC曲线下面积(area under curve,AUC)分别为0.745、0.771和0.748,而RSF模型的AUC为0.764、0.792和0.761。ROC曲线显示2种模型在预测OS方面具有良好的准确性和区分性。校准曲线显示2种模型预测的生存与实际生存之间具有良好的一致性。两种模型均能有效地将患者分为预后差组和预后好组,并且预后差组患者的OS显著低于预后好组(P<0.0001)。决策曲线显示RSF模型的净获益优于列线图模型。与列线图模型相比,RSF模型的NRI为0.184(95%CI:0.098~0.267,P<0.01),IDI为0.300(95%CI:0.241~0.359,P<0.01),RSF模型的预测能力优于列线图模型。结论Ann Arbor分期、年龄、放疗、联合治疗和疾病类型是NKTL患者预后的影响因素,本研究据此建立的RSF模型对NKTL患者预后具有很好的预测能力,可有效评估患者预后。

关键词： NK/T细胞淋巴瘤 SEER数据库列线图机器学习随机生存森林生存预测

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高频重复经颅磁刺激治疗脊髓损伤后神经病理性疼痛疗效的影响因素分析

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中华物理医学与康复杂志 2025年第3期47卷 226-231页

作者：禄熠行孙晓龙郗宵吴相波韩涛刘新禹李娇桢成贵卿戴春秋梁英袁华空军军医大学第一附属医院(西京医院)康复医学科西安710032 空军军医大学基础医学院学员六大队西安710032 空军军医大学预防医学系军队卫生统计学教研室西安710032

目的探讨影响高频重复经颅磁刺激(rTMS)治疗脊髓损伤(SCI)后神经病理性疼痛(NP)疗效的相关因素。方法对89例接受高频rTMS治疗的SCI后NP患者进行回顾性分析,将治疗2周后数字疼痛评分法(NRS)评分较治疗前下降≥30%的患者纳入应答组(36例)... 详细信息

目的探讨影响高频重复经颅磁刺激(rTMS)治疗脊髓损伤(SCI)后神经病理性疼痛(NP)疗效的相关因素。方法对89例接受高频rTMS治疗的SCI后NP患者进行回顾性分析,将治疗2周后数字疼痛评分法(NRS)评分较治疗前下降≥30%的患者纳入应答组(36例),余患者纳入非应答组(53例)。收集2组患者的人口统计学数据(性别、学历、年龄)、SCI特点(损伤原因、损伤程度、损伤平面、SCI病程)、NP特点(疼痛类型、疼痛程度、镇痛药物使用情况)、功能评估结果(改良Ashworth量表评分、脊髓独立性评定量表评分、改良Barthel指数评分、美国脊髓损伤协会运动及感觉评分)等相关资料。采用最小化绝对收缩和选择算子(LASSO)回归法筛选因子,并将其纳入二元Logistic回归分析,探讨影响疗效的相关因素。结果89例患者中,有36例患者(40.4%)对高频rTMS产生了应答。二元Logistic回归分析结果显示,SCI后NP患者对高频rTMS治疗产生应答的相关因素为性别(女性)[比值比(OR)=7.677,95%置信区间(CI)为(2.363,24.937),P<0.001]、颈髓损伤[OR=4.470,95%CI(1.283,15.570),P=0.019]和痉挛[OR=7.866,95%CI(2.518,24.572),P<0.001]。结论性别(女性)、颈髓损伤、痉挛是影响高频rTMS治疗SCI后NP疗效的独立相关因素,其中痉挛的相关性最高。

关键词：脊髓损伤神经病理性疼痛重复经颅磁刺激

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糖尿病视网膜病变相关危险因素间的交互作用分析

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中华实验眼科杂志 2025年第1期43卷 38-46页

作者：孙小佳张国恒周子义牛亚丽冯华王陵窦国睿空军军医大学西京医院眼科全军眼科研究所西安710032 中部战区总医院第六派驻门诊部武汉430000 空军军医大学军事预防医学系卫生统计学教研室西安710032

目的探讨糖尿病患者发生糖尿病视网膜病变(DR)相关危险因素之间的交互作用。方法采用横断面研究,纳入美国国家健康与营养调查数据库中2005—2018年具有完整调查资料的糖尿病患者6783例,依据纳排标准剔除后共4426例,将其分为无DR组3491例... 详细信息

目的探讨糖尿病患者发生糖尿病视网膜病变(DR)相关危险因素之间的交互作用。方法采用横断面研究,纳入美国国家健康与营养调查数据库中2005—2018年具有完整调查资料的糖尿病患者6783例,依据纳排标准剔除后共4426例,将其分为无DR组3491例和DR组935例。收集年龄、性别、种族、居住状况、受教育程度、家庭年收入、体质量指数(BMI)、空腹血糖、糖化血红蛋白、糖尿病病程、糖尿病家族史、合并症、吸烟、饮酒、睡眠、运动相关信息,使用患者健康问卷(PHQ-9)评估心理状态。变量二分类赋值后通过Logistic回归分析DR的相关危险因素,并进一步分析各危险因素间的交互作用。结果多因素分析结果显示,女性[比值比(OR)=1.33,95%置信区间(CI):1.02~1.72]、糖尿病病程≥10年(OR=1.03,95%CI:1.02~1.04)、使用胰岛素治疗(OR=2.38,95%CI:1.87~3.05)、尿白蛋白肌酐比值(UACR)≥30 mg/g(OR=1.55,95%CI:1.22~1.96)和抑郁(OR=1.44,95%CI:1.13~1.83)是DR的独立危险因素,BMI<28 kg/m^(2)(OR=0.70,95%CI:0.55~0.89)是DR的保护因素。交互分析显示,UACR≥30 mg/g和使用胰岛素治疗存在协同相加交互作用[超额相对危险度(RERI)=2.46,95%CI:0.84~4.09;归因比(AP)=0.44,95%CI:0.26~0.63;协同指数(S)=2.16,95%CI:1.37~3.41]。UACR≥30 mg/g与糖尿病病程≥10年间同时存在协同相乘交互(OR=1.67,95%CI:1.00~2.76)和协同相加交互作用(RERI=2.02,95%CI:0.79~3.25;AP=0.47,95%CI:0.27~0.66;S=2.53,95%CI:1.37~4.68)。结论糖尿病患者使用胰岛素治疗、糖尿病病程≥10年同时伴随UACR≥30 mg/g相较于单一危险因素存在的患者患DR的风险更高。

关键词：糖尿病糖尿病视网膜病变危险因素交互作用

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退变性腰椎侧凸短节段固定融合术后冠状面失衡的危险因素分析

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中华医学杂志 2025年第9期105卷 673-680页

作者：卢政中吴晓东彭驰李星宇徐增顾一飞王辉王建喜臧法智胡博郑根江杨晨金志超周许辉袁文陈华江海军军医大学附属长征医院脊柱外科上海200003 海军军医大学附属长海医院急诊科上海200433 海军军医大学研究生院上海200433 中国人民解放军第66069部队医院河南471023 海军军医大学军队卫生统计学教研室上海200433

目的探讨退变性腰椎侧凸(DLS)患者行短节段固定融合术后发生冠状面失衡的危险因素。方法回顾性分析2018年1月至2022年12月于上海长征医院行短节段固定融合手术的DLS患者的临床资料。术后随访时间12个月,根据术后C_(7)铅垂线与骶骨中垂线... 详细信息

目的探讨退变性腰椎侧凸(DLS)患者行短节段固定融合术后发生冠状面失衡的危险因素。方法回顾性分析2018年1月至2022年12月于上海长征医院行短节段固定融合手术的DLS患者的临床资料。术后随访时间12个月,根据术后C_(7)铅垂线与骶骨中垂线(CSVL)的距离(C_(7)-CSVL)≥20 mm和<20 mm,将患者分为失衡组和平衡组,比较两组患者的人口学、术前影像学和手术因素的差异。分别将同侧型和对侧型DLS患者的胸腰椎主弯大小、C_(7)-CSVL偏移大小、顶椎偏移大小和腰骶椎基底弯大小通过受试者工作特征(ROC)曲线明确导致术后冠状面失衡的截断值。采用logistic回归模型分析DLS患者行短节段固定融合术后发生冠状面失衡的危险因素。结果共纳入234例行短节段固定融合术的DLS患者,其中,男62例,女172例,年龄(66.90±6.93)岁。其中,44例患者为失衡组,男12例,女32例,年龄(68.50±7.06)岁,190例为平衡组,男50例,女140例,年龄(66.54±6.86)岁。术后平衡组术前C_(7)-CSVL[(1.63±1.36)cm比(2.51±1.66)cm]、下固定椎倾斜角(4.84°±4.65°比6.81°±4.94°)、下固定椎旋转度Nash-moe分级1度[32例(16.84%)比12例(28.57%)]、胸腰椎主弯角(19.15°±6.85°比26.74°±8.02°)、腰椎基底弯角(9.64°±5.27°比13.83°±5.01°)、顶椎偏移距离[(1.95±0.92)cm比(3.11±0.96)cm和主弯僵硬度僵硬型[62例(32.6%)比24例(54.5%)]均低于失衡组(均P<0.05)。将ROC曲线截断值的分类变量(胸腰椎主弯类型、C_(7)-CSVL偏移类型、顶椎偏移类型、腰骶椎基底弯类型)以及启动弯的矫正类型等两组比较差异所有P值<0.05的变量纳入多因素logistic回归分析,结果显示,胸腰椎主弯类型为高角度型(OR=11.98,95%CI:3.680~39.000)、C_(7)-CSVL偏移类型为高偏移型(OR=6.603,95%CI:2.324~18.759)、顶椎偏移类型为高偏移型(OR=4.362,95%CI:1.498~12.700)、腰骶椎基底弯类型为高角度型(OR=3.756,95%CI:1.191~11.847)及启动弯矫正类型为劣矫正型(OR=20.000,95%CI:6.211~66.667)是DLS患者短节段固定融合术后发生冠状面失衡的危险因素。结论胸腰椎主弯类型为高角度型、C_(7)-CSVL偏移类型为高偏移型、顶椎偏移类型为高偏移型、腰骶椎基底弯类型为高角度型及启动弯矫正类型为劣矫正型是DLS患者行短节段固定融合术后发生冠状面失衡的危险因素。

关键词：脊柱侧凸退变性腰椎侧凸短节段融合固定术术后冠状面失衡危险因素

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基于可解释机器学习的缺血性脑卒中合并吞咽困难患者院内死亡风险预测模型比较

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上海预防医学 2025年

作者：台耀永武胜勇罗枭朱荣慧何倩吴骋海军军医大学卫生勤务学系军队卫生统计学教研室

【目的】使用可解释机器学习方法预测缺血性脑卒中合并吞咽困难患者院内死亡风险，以期为为缺血性脑卒中合并吞咽困难的预后预测提供更多循证依据。【方法】回顾性分析美国重症监护医学信息数据库Ⅳ（MIMIC- Ⅳ）（2.0）中诊断为缺血性... 详细信息

【目的】使用可解释机器学习方法预测缺血性脑卒中合并吞咽困难患者院内死亡风险，以期为为缺血性脑卒中合并吞咽困难的预后预测提供更多循证依据。【方法】回顾性分析美国重症监护医学信息数据库Ⅳ（MIMIC- Ⅳ）（2.0）中诊断为缺血性脑卒中合并吞咽困难的308例患者的病历信息，基于最小绝对值收缩和选择算子（LASSO）筛选特征，将数据集按7∶3随机划分为训练集和测试集，分别构建极端梯度提升树、随机森林、K近邻、支持向量机、朴素贝叶斯等10种模型。通过计算受试者工作特征曲线下面积（AUC）衡量预测效果，使用校准曲线及布里尔分数评价模型的校准程度，绘制决策曲线，反映临床净收益。采用沙普利值加性解释方法分析模型的可解释性，探索重要决策因素。【结果】测试集中，朴素贝叶斯模型相较于其他模型表现出了更好的预测能力[AUC(95%CI)=0.85(0.83，0.88)]，经可解释性分析，血尿素氮、年龄、序贯器官衰竭评估、碳酸氢盐、氯化物、高血压是缺血性脑卒中合并吞咽困难患者院内死亡的重要影响因素。【结论】在预测缺血性脑卒中合并吞咽困难患者的院内死亡风险方面，朴素贝叶斯模型的综合表现优于其他9个模型。模型可解释性可帮助临床医生更好地理解结果背后的原因，针对危险因素采取合理干预措施，提升患者生存率。

关键词：可解释机器学习缺血性脑卒中吞咽困难院内死亡风险预测

来源：评论

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机器学习算法在抗肿瘤药物响应预测中的应用研究

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中国临床药理学与治疗学 2025年第2期30卷 200-208页

作者：谈妍辰王文文夏结来李晨空军军医大学基础医学院学员五大队十七队陕西西安710032 空军军医大学军事预防医学系军队卫生统计学教研室特殊作业环境危害评估与防治教育部重点实验室陕西西安710032

随着药物基因组学和精准医学的不断发展,针对生物标记物的靶向治疗和免疫疗法开创了抗肿瘤治疗的新时代。由于肿瘤细胞的异质性和肿瘤微环境的多变性,即使在具有相同生物标记物富集的患者群体中,对于同一药物的反应仍存在显著差异。通... 详细信息

随着药物基因组学和精准医学的不断发展,针对生物标记物的靶向治疗和免疫疗法开创了抗肿瘤治疗的新时代。由于肿瘤细胞的异质性和肿瘤微环境的多变性,即使在具有相同生物标记物富集的患者群体中,对于同一药物的反应仍存在显著差异。通过将多组学数据与药物敏感性分析整合的算法,可以预测抗肿瘤药物的反应,进而将其转化成符合个体化医疗需求的诊疗方案,从而有望提高抗肿瘤药物在临床治疗中的效果。机器学习是目前常用的抗肿瘤药物响应预测建模算法之一。然而,由于输入数据和算法构建方法的差异,对该领域尚缺乏较全面的文献综述。因此,本文对抗肿瘤药物响应预测机器学习算法进行综述,总结公开可用的药物基因组数据集、机器学习算法和在药物响应预测中的评价指标以及在临床应用中所面临的现状和挑战,以期为机器学习算法在药物响应预测领域的主要研究问题和潜在解决方案提供方法学上的参考。

关键词：机器学习药物响应预测监督学习精准医疗神经网络

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