导读:本文包含了糖尿病神经并发症论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:糖尿病,并发症,神经网络,自主神经,神经,周围神经,多层。
糖尿病神经并发症论文文献综述
蒋爱娣[1]（2019）在《依帕司他片治疗糖尿病神经并发症的疗效分析报告》一文中研究指出目的探讨分析依帕司他片对治疗糖尿病神经并发症的疗效。方法选取2016年至2017年我院收治的68例糖尿病及糖尿病神经并发症患者,给予患者依帕司他片治疗,观察患者治疗前后临床症状和神经传导速度变化情况。结果在给予患者3个月治疗干预之后,本组患者治疗总有效率为94.12%,与治疗前表现出显着差异,P<0.05,具有统计学意义。结论给予糖尿病神经并发症患者依帕司他片药物治疗干预可以有效改善患者临床症状,能够对病情起到延缓和治疗作用,并且药物治疗安全性比较高,值得在临床治疗上推广使用。(本文来源于《中国老年保健医学》期刊2019年03期）
王洁,乔艺璇,彭岩,陈晓[2]（2019）在《基于Logistic回归和多层神经网络的Ⅱ型糖尿病并发症预测》一文中研究指出研究了Ⅱ型糖尿病并发症的预测。针对相关诊断指标众多,直接应用传统的神经网络等模型预测,会带来无法适应多种并发症、运算速度较慢及预测准确率偏低等问题,提出了基于Logistic回归和多层神经网络(MNN)的Ⅱ型糖尿病并发症预测模型。该模型首先应用关联性分析,提取与5种不同Ⅱ型糖尿病并发症相关的诊断指标,经Logistic回归模型等分析得到强相关因子,作为预测模型的输入,再运用Python,构建基于多层神经网络的预测模型。实验结果表明,全血糖化血红蛋白测定,尿胆原定性实验指标,尿素和尿红细胞与绝大部分Ⅱ型糖尿病并发症直接相关。Logistic回归结合多层神经网络预测准确率高于单一Logistic回归模型,预测准确率基本保持在85%的水平上,对某些并发症的预测准确率达到90%以上,可以达到为Ⅱ型糖尿病并发症预测提供科学参考的目的。(本文来源于《高技术通讯》期刊2019年05期）
白旭飞[3]（2019）在《基于神经网络的糖尿病多种并发症》一文中研究指出针对现有糖尿病多种并发症预测模型以动物试验为主缺乏有效的数学模型。基于此,本文采用神经网络进行糖尿病多种并发症的研究,以期获得对多种并发症影响较大的指标、提高糖尿病多种并发症诊断准确率。首先通过并发症主成分因素分析对并发症因素进行归类和降维;其次利用神经网络自学习优势对筛选出对多种并发症影响较大的因素,并与传统的神经网络进行了对比。实验数据分析表明,本文方法相比未进行主成分划分和数据整理的神经网络模型,提高了糖尿病多种并发症的预测确度,找到了以年龄等为主的影响指标,为糖尿病诊断与治疗提供新的思路。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年04期）
郭玉敏,田秀清,孙晶晶[4]（2019）在《循证支持干预应用于老年糖尿病对患者足部并发症及周围神经传导速度的影响》一文中研究指出目的探讨循证支持干预对老年糖尿病患者周围神经传导速度(NCV)及足部并发症的影响。方法抽签法将97例老年糖尿病患者分为两组,常规组48例行常规干预;循证组49例给予循证支持干预。3月末对比两组患者周围神经NCV及足部并发症情况。结果循证组干预后尺神经、腓总神经和正中神经传导速度快于常规组;足部各并发症发生率低于常规组,差异有统计学意义(均P<0.05)。结论循证支持干预可提高老年糖尿病患者周围神经NCV并减少足部并发症的发生。(本文来源于《首都食品与医药》期刊2019年03期）
李维辰,王旭慧,李新燕[5]（2018）在《鼠神经生长因子在糖尿病并发症中的应用》一文中研究指出鼠神经生长因子(m NGF)是一种神经营养剂、神经保护剂,也是神经损伤修复、再生剂。作为一种外源性神经生长因子,其在临床的应用受到国内外学者的广泛关注。近些年m NGF在国内的应用研究也有进展,越来越多的临床研究表明,m NGF对糖尿病相关的视网膜神经与血管病变、周围神经病变、老年痴呆等有着较好疗效。机制研究表明,高血糖导致靶组织NGF的合成减少及降低受体亲和力,是糖尿病引起多种并发症原因之一。m NGF在糖尿病并发症的治疗中主要通过胞膜受体介导的跨膜信号转导与轴突末梢介导的膜内吞信号转导发挥作用。笔者将主要从近年来国内鼠神经生长因子对糖尿病引起的并发症的临床应用、作用机制、有效性和安全性等方面进行分析总结。(本文来源于《现代医院》期刊2018年12期）
刘迷迷,蔡永铭[6]（2018）在《基于多层感知神经网络的糖尿病并发症预测研究》一文中研究指出糖尿病并发症患者的死亡率高于仅患糖尿病患者的死亡率,预测糖尿病并发症有重要意义,以辅助临床早发现和早治疗糖尿病并发症,降低糖尿病患者死于并发症的风险。本研究目的是根据糖尿病患者的尿常规检查、生化检查和糖化检查信息,构建预测糖尿病并发症的多层感知神经网络(MultilayerPerceptron,MLP)模型,并筛选对糖尿病并发症预测影响较大的指标,以期提高糖尿病并发症的诊断筛查。依据《实用内科学》中关于糖尿病及其并发症的诊断术语规范诊断结果的糖尿病并发症种类。分别以尿常规检查、生化检查和糖化检查的各项指标为自变量,以糖尿病并发症种类为因变量,应用MLP算法建立糖尿病并发症预测模型,并以Boosting方法提高MLP模型预测准确率,同时与统计模型Logistic回归对比分析。MLP模型筛选出对糖尿病并发症预测影响较大的4项尿常规和6项生化检查指标,其中影响最大的是患者的年龄。尿常规检查和生化检查的MLP模型准确率较高,分别为87.56%、67.94%,且收益图曲线上凸明显,接近理想曲线。糖化信息的MLP模型准确率低仅39.31%,收益图曲线呈锯齿状上升,远离理想曲线。Logistic回归模型的准确率都较低,收益图曲线均远离理想曲线。基于糖尿病患者的尿常规检查、生化检查和糖化检查等信息,构建的尿常规检查和生化检查的MLP模型预测效果较好,并筛选出对糖尿病并发症预测影响较大指标,结果可用于辅助临床医生优化诊断和治疗糖尿病并发症。MLP模型比Logistic回归模型准确率更高、收益更好,更适用于糖尿病并发症的预测。(本文来源于《软件》期刊2018年10期）
杨庆宇,李雪[7]（2018）在《无创检测糖尿病心血管自主神经并发症的新技术应用研究》一文中研究指出目的探讨无创检测糖尿病心血管自主神经并发症的新技术应用效果。方法选择2017年2月至2018年1月我院收治的72例2型糖尿病患者,采取Holter方式对患者的心率变异性进行检测,使用经典试验对患者的心血管自主神经病变进行检测,之后使用Ezscan方式对患者的并发症进行检测,观察Ezscan与其他方式的相关性。结果在Holter方式检测中,患者的低频区(LF)与Ezscan的测量值呈正相关;LF/HF值与Ezscan的测量值呈正相关;Ezscan方式的敏感度与特异性分别为57.62%与56.81%。结论 Ezscan检测方式对于检测糖尿病心血管自主神经并发症具有较高的临床价值。(本文来源于《现代医学与健康研究电子杂志》期刊2018年11期）
余敏,姜嘟嘟,黄春红,顾勤,詹青[8]（2018）在《神经肌电图联合体感诱发电位在糖尿病神经系统并发症评估中的应用》一文中研究指出目的 :探讨神经肌电图(electromyography,EMG)联合体感诱发电位(somatosensory evoked potential,SEP)在糖尿病神经系统并发症评估中的应用价值。方法 :将135例符合病例选择标准的糖尿病患者分别按糖尿病病程(<1年、1～10年、>10年)、有无糖尿病周围神经病(diabetic perilpheral neuropathy,DPN)、是否伴发缺血性卒中以及脑卒中部位进行分组。回顾性分析和比较各组患者的年龄、糖化血红蛋白水平、神经传导速度(nerve conduction velocity,NCV)、SEP、DPN和缺血性卒中情况。结果 :135例糖尿病患者中,50例(37.0%)明确诊断为DPN,伴发缺血性卒中32例(23.7%),EMG发现NCV异常56例(41.5%)、F波异常16例(11.9%),SEP异常27例(20.0%)。糖尿病病程1～10年和>10年组患者的NCV异常率、DPN比例及缺血性卒中比例均显着高于糖尿病病程<1年组(P<0.05)。有DPN症状及体征患者的NCV异常率(P<0.01)、F波异常率(P<0.01)和SEP异常率(P<0.01)均显着高于无DPN症状及体征患者。伴发缺血性卒中的糖尿病患者与未伴发缺血性卒中的糖尿病患者相比,前者的年龄较大(P<0.01)、病程较长(P=0.01)、SEP异常率较高(P=0.02)。Spearman相关分析结果显示,NCV异常(r=0.26,P<0.01)和缺血性卒中(r=0.22,P<0.01)与病程呈正相关;DPN与病程(r=0.21,P<0.05)、年龄(r=0.19,P<0.05)、糖化血红蛋白水平(r=0.24,P<0.01)、NCV异常(r=0.75,P<0.01)和F波异常(r=0.22,P<0.01)均呈正相关;NCV异常(r=0.28,P<0.01)和F波异常(r=0.30,P<0.01)均与糖化血红蛋白水平呈正相关;SEP异常与F波异常(r=0.62,P<0.01)、缺血性卒中(r=0.20,P<0.05)和住院(7～14 d)前后美国国立卫生研究院卒中量表评分差值呈正相关(r=0.43,P<0.05)。结论 :EMG是筛查和诊断DPN的重要方法,EMG联合SEP可以筛查早期DPN,有助于提高亚临床DPN的检出率,并且对糖尿病伴发中枢系统损害及预后的评估具有一定的应用价值。(本文来源于《神经病学与神经康复学杂志》期刊2018年02期）
崔纯纯[9]（2018）在《基于神经网络的糖尿病并发症预测系统研究》一文中研究指出我国许多的大中型医院在医疗信息化平台建设方面己经有了较快的发展,但是大部分医院的医疗信息系统仅仅是一种管理工具,市医院日常业务的一种支撑,未能给医生提供更为有效的诊疗服务。而且,目前医生在临床诊疗过程中主要依靠自身的专业知识及经验积累,随着医疗知识的快速发展和相关疾病诊治复杂度越来越高,医生需要专业知识的速度远远赶不上医疗知识的增长速度,再加上医学科学本身的复杂性以及医生自身认知能力的局限性,导致当前医生在临床诊疗过程中面临巨大的挑战。医疗信息化发展迫切需要从信息服务转向智慧服务。如何利用医院管理系统中存储的海量的疾病诊疗数据,发现其中隐藏的规律和知识来辅助医生进行疾病的诊疗将会是很有意义的一个研究方向。在上述背景下,本文选取了来自于某医院管理系统中与糖尿病相关的原始数据作为研究目标,糖尿病是当下危害人们健康生活的一种较为普遍的慢性病。糖尿病引起的并发症却是危害人们健康甚至导致死亡的杀手。糖尿病并发症有以下两个特点,一是并发症早期不易发现;二是并发症一旦产生,药物治疗很难逆转。针对上述问题,确定了本文的研究问题是利用机器学习的相关方法进行糖尿病并发症的预测,研究的对象是来自于某医院管理系统中与糖尿病相关的原始数据集。具体来说包含以下内容:(1)数据预处理。由于研究中使用的数据都是从医院内获取的真实的医疗数据,为了保证接下来的分析都能建立在一个较好的结构化数据上,文章首先对数据进行了数据集成、特征筛选、离散化、特征约简、错误处理等预处理操作。并对处理好的样本数据集进行初步的统计分析,进一步了解数据的特征。(2)糖尿病并发症预测模型构建。本文在分析了糖尿病并发症数据的特点之后,结合算法的优缺点,选择了 BP神经网络作为模型构建的基础算法,并根据BP神经网络存在的对初始权重非常敏感,极易收敛于局部极小的缺点以及糖尿病并发症数据不规则时序性的特点,对BP神经网络进行了改进,使其在处理本文的问题上具有比较好的效果,在此基础上建立了糖尿病并发症预测模型,并利用上文中处理得到的样本数据集进行对比实验,实验证明本文的糖尿病并发症预测模型具有更好的预测准确率。(3)系统设计与实现。本文将研究内容系统化,设计实现了糖尿病并发症预测系统,其目标是提供辅助糖尿病并发症预测的功能,辅助医护人员进行决策,提高诊疗的准确率和诊疗效率。(本文来源于《北京交通大学》期刊2018-03-13）
周侠,安秀敏,潘明麟,游娜,徐家蓉[10]（2017）在《2型糖尿病及其并发症与自主神经功能的关系探讨》一文中研究指出目的探讨2型糖尿病(T2DM)及其并发症与自主神经功能的关系。方法随机选取260例T2DM患者,采用QHRV1-心率变异分析系统进行自主神经功能分析,并对受试者进行周围神经、眼底、尿微量白蛋白的检测。选取同一时期体检的135例正常人,进行QHRV1系统的检查。结果 T2DM患者心率变异性(HRV)的指标SDNN、r MSSD、PNN50、VLF、LF、HF较正常对照组均明显降低(P均<0.01);T2DM合并冠心病(CAD)组患者的SDNN、r MSSD、PNN50、LF、HF均低于无CAD的T2DM组,交感-副交感神经功能紊乱的百分比高于无CAD的T2DM组(P<0.05);T2DM并发症较多的观察组SDNN、r MSSD、PNN50、VLF、LF、HF均低于无并发症或并发症较少的观察组,交感-副交感神经紊乱的百分比高于无并发症或并发症较少的观察组(P<0.05或P<0.01);T2DM并发症的数量与BMI、T2DM病程、自主神经功能紊乱、甘油叁酯、SBP呈正相关(P<0.05或P<0.01);校正性别、年龄、Hb A1c、FBG、肝肾功能后,进行多元线性回归分析显示,BMI、T2DM病程、自主神经功能紊乱仍与T2DM并发症的数量密切相关(R2=0.272,P均<0.01)。结论 T2DM患者的心率变异性较正常人降低,自主神经功能的紊乱与冠心病、T2DM微血管以及周围神经病变等并发症的增加有关。(本文来源于《医学研究杂志》期刊2017年11期）
糖尿病神经并发症论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
研究了Ⅱ型糖尿病并发症的预测。针对相关诊断指标众多,直接应用传统的神经网络等模型预测,会带来无法适应多种并发症、运算速度较慢及预测准确率偏低等问题,提出了基于Logistic回归和多层神经网络(MNN)的Ⅱ型糖尿病并发症预测模型。该模型首先应用关联性分析,提取与5种不同Ⅱ型糖尿病并发症相关的诊断指标,经Logistic回归模型等分析得到强相关因子,作为预测模型的输入,再运用Python,构建基于多层神经网络的预测模型。实验结果表明,全血糖化血红蛋白测定,尿胆原定性实验指标,尿素和尿红细胞与绝大部分Ⅱ型糖尿病并发症直接相关。Logistic回归结合多层神经网络预测准确率高于单一Logistic回归模型,预测准确率基本保持在85%的水平上,对某些并发症的预测准确率达到90%以上,可以达到为Ⅱ型糖尿病并发症预测提供科学参考的目的。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
糖尿病神经并发症论文参考文献
[1].蒋爱娣.依帕司他片治疗糖尿病神经并发症的疗效分析报告[J].中国老年保健医学.2019
[2].王洁,乔艺璇,彭岩,陈晓.基于Logistic回归和多层神经网络的Ⅱ型糖尿病并发症预测[J].高技术通讯.2019
[3].白旭飞.基于神经网络的糖尿病多种并发症[J].电子技术与软件工程.2019
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[5].李维辰,王旭慧,李新燕.鼠神经生长因子在糖尿病并发症中的应用[J].现代医院.2018
[6].刘迷迷,蔡永铭.基于多层感知神经网络的糖尿病并发症预测研究[J].软件.2018
[7].杨庆宇,李雪.无创检测糖尿病心血管自主神经并发症的新技术应用研究[J].现代医学与健康研究电子杂志.2018
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[9].崔纯纯.基于神经网络的糖尿病并发症预测系统研究[D].北京交通大学.2018
[10].周侠,安秀敏,潘明麟,游娜,徐家蓉.2型糖尿病及其并发症与自主神经功能的关系探讨[J].医学研究杂志.2017
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