分层诊断论文-张连根,路士杰,李成榕,唐铭泽,唐志国

分层诊断论文-张连根,路士杰,李成榕,唐铭泽,唐志国

导读:本文包含了分层诊断论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献,主要关键词:GIS,局部放电,类型诊断,深度分层

分层诊断论文文献综述

张连根,路士杰,李成榕,唐铭泽,唐志国[1](2019)在《GIS局部放电深度分层放电类型诊断方法研究》一文中研究指出现有的GIS局部放电类型诊断主流采用单一分类器直接进行多类型划分,该方法对类间交叉重迭区域敏感,且受单一分类器固有缺陷的影响。文中提出了一种深度分层放电类型诊断方法,以逐层二分决策实现多类划分,在分层决策中优先进行良性样本的区分,将交叉重迭区域分类问题放至深层节点进行,且在每个二分节点处可择优选用不同分类器。设计了5种典型的GIS放电模型,从放电PRPD谱图、U-Δt序列谱图的统计特征、图像特征出发,构造了16个特征参量,探索了不同分层深度值下的诊断分类正确率,并与传统直接分类方法进行了比较。结果表明:深度分层诊断相比于直接识别诊断,总体识别正确率提高了20%,尤其对直接识别诊断误判率大的沿面、颗粒类缺陷,识别正确率提升明显(30%)。(本文来源于《高压电器》期刊2019年10期)

祝海宁,丁云飞[2](2019)在《基于核的分层贝叶斯断路器故障诊断方法》一文中研究指出断路器是保证电力系统正常运行的重要设备之一,对其故障进行有效的预测与诊断具有重要意义.提出了一种基于核的分层贝叶斯故障诊断方法.首先,该方法将核方法引入到分层贝叶斯模型中;然后,再利用核主成分分析方法进行优化,通过期望最大算法得到一个参数简化的基于核的分层贝叶斯模型;最后,结合故障树对断路器故障进行多类预测诊断.实际应用表明:与其他方法相比,所提出的方法具有较高的准确率和计算效率.(本文来源于《中国工程机械学报》期刊2019年05期)

张强[3](2019)在《CTA联合血浆中D-二聚体检测在急性肺动脉栓塞诊断及危险分层中的应用价值分析》一文中研究指出目的:探究CT肺动脉血管造影(CTA)联合血浆中D-二聚体(DD)检测在急性肺动脉栓塞(APE)诊断及危险分层中的应用价值。方法:分析74例APE患者的临床资料。所有患者均行CTA和血浆DD检测。比较CTA和血浆DD联合诊断与单一诊断的准确性。依据欧洲心脏病协会(ESC) 2008APE危险分层标准将74例患者分为低危组(31例)、中危组(35例)和高危组(8例)。比较3组患者肺动脉栓塞指数(CTI)、主肺动脉横径(MPA)和血浆DD水平差异。结果:CTA和血浆DD联合诊断的准确性高于单独诊断; CTI、MPA、血浆DD水平比较:低危组<中危组<高危组;差异均有统计学意义(P <0. 05)。结论:CTA和血浆DD联合诊断APE的准确性高于单一诊断,且在不同危险程度的患者中检测结果中存在差异性,可作为APE诊断和危险分级的判断依据。(本文来源于《山西职工医学院学报》期刊2019年04期)

肖迎聪,熊鹏,陈志国,陈敏,王涛[4](2019)在《甲状腺结节超声风险分层联合BRAF~(V600E)基因诊断在甲状腺乳头状癌患者中的应用》一文中研究指出目的:分析超声高度风险分层和中度风险分层的甲状腺结节,联合BRAF~(V600E)基因检测,评价超声风险分层和BRAF~(V600E)基因突变诊断甲状腺乳头状癌(PTC)的价值。方法:随机调取2017年1月至2018年4月陕西中医药大学附属医院超声诊断科病例库中的120个甲状腺结节,其中超声高度风险分层和中度风险分层各60例,对120个结节进行穿刺细胞的BRAF~(V600E)基因检测,以手术后组织病理诊断为标准,比较超声风险分层和(或)BRAF~(V600E)基因突变诊断PTC的准确率。结果:超声高度风险分层、高度风险分层并基因突变、中度风险分层、中度风险分层并基因突变、高度+中度风险分层、总基因突变诊断PTC的准确率分别为94.8%、98.1%、20.8%、53.8%、61.3%、89.2%,对6个分层项目进行比较,差异均有统计学意义(χ~2=47.504,P<0.01)。结论:单独运用超声风险分层对于高度风险分层甲状腺结节诊断为PTC的准确率较高,BRAF~(V600E)基因检测联合超声风险分层可以明显提高中度风险分层甲状腺结节诊断为PTC的准确率。(本文来源于《广西医科大学学报》期刊2019年09期)

张银杰,王磊,白由路,杨俐苹,卢艳丽[5](2019)在《基于高光谱分析的玉米叶片氮含量分层诊断研究》一文中研究指出为了明确不同生育时期进行玉米氮素营养诊断的叶片层位,建立准确稳健的玉米氮素营养诊断模型,以达到合理追施氮肥,提高氮肥利用率的目的。试验采用单因素盆栽试验设计,以玉米(郑单958)为研究对象,应用高光谱技术,分析了不同氮营养水平下不同生育时期不同层位玉米叶片的氮含量分布和变化规律及光谱响应特征;并依据叶片氮含量与光谱反射率的相关关系,叶片氮含量与全波段(400~2 000 nm)任意两两波段组合构建的比值光谱指数(RSI)的回归关系,初步确定了不同生育时期进行氮素营养高光谱诊断的目标叶片,筛选出最优的比值光谱指数,建立了叶片氮素含量估算模型。结果表明:玉米叶片氮含量:上层>中层>下层;随着玉米的生长,在低氮条件下上层叶片氮含量呈先减少后增加(追肥)再减少趋势,在高氮条件下呈减少趋势,中下层叶片氮含量呈递减趋势。六叶期下层玉米叶片光谱反射率敏感范围较大,相关性较强;九叶期和灌浆期上层玉米叶片的光谱反射率敏感范围较广,相关性较强;开花吐丝期中层叶片的光谱反射率敏感范围较大,相关性较强。六叶期选取下层叶作为诊断目标叶,选取最佳比值光谱指数RSI(1 811, 1 842)建立线性估算模型,九叶期和灌浆期选取上层叶片作为诊断目标叶,选取的最佳比值光谱指数分别为RSI(720, 557), RSI(600,511)建立线性估算模型,开花吐丝期选取中层叶片作为诊断目标叶,选取比值光谱指数RSI(688, 644)建立线性估算模型。研究结果可为快速准确地利用光谱技术进行玉米叶片氮素营养诊断提供理论依据。(本文来源于《光谱学与光谱分析》期刊2019年09期)

施建伷,蒋志新,叶力,李殿富[6](2019)在《人工智能在冠心病诊断及危险度分层中的应用进展》一文中研究指出人工智能目前已在心血管疾病中得到了广泛应用。作为最常见的心血管疾病之一,冠心病在其诊断及其危险度分层方面均高度依赖可视化的功能学检查,这种特点恰好迎合了人工智能的优势。近年来,诸多学者将人工智能技术与相关功能学检查相融合,用于冠心病的诊断及其危险度分层中,取得了令人振奋的结果。文章主要就人工智能在冠心病诊断及危险度分层中的应用进展进行综述。(本文来源于《医学研究生学报》期刊2019年09期)

陈思[7](2019)在《血清同型半胱氨酸、高敏C反应蛋白和血脂水平对冠心病危险分层的诊断价值研究》一文中研究指出目的探讨血清Hcy、 hs-CRP和血脂水平联合检测在冠心病临床诊断中的应用。方法选择冠心病患者150例,其中急性心肌梗死(AMI)组、不稳定性心绞痛(UAP)组、稳定性心绞痛(SAP)组各50例。另选取健康体检者50例为对照组。比较各组的血清Hcy、 hs-CRP和血脂水平,分析血清Hcy、 hs-CRP和血脂水平与Gensini积分的相关性。结果与对照组比较,SAP组、 UAP组和AMI组的Hcy、 hs-CRP、 TC、 TG、 LDL-C及Gensini积分显着升高, HDL-C显着降低(P <0.05)。相关性分析显示, Hcy、 hs-CRP及LDL-C水平与Gensini积分呈正相关, HDL-C水平与Gensini积分呈负相关(P <0.05)。各指标联合检测的敏感性及特异性高于各项指标单独检测(P <0.05)。结论 Hcy、 hs-CRP及血脂水平与冠心病患者的病情进展密切相关,各指标联合检测对冠心病患者的早期诊断及病情评估具有一定意义。(本文来源于《临床医学工程》期刊2019年06期)

杨琳[8](2019)在《急性髓系白血病诊断分层和预后评估标志分子ADSS的发现与初步验证》一文中研究指出研究目的:急性髓系白血病(Acute myeloid leukemia,AML)是最常见的成人急性白血病类型,近年来发病率呈现上升趋势,患者病情危重,预后凶险。尽管联合化疗的进步使AML治疗取得进展,但AML是一类高度异质性的疾病,不同亚型、不同染色体核型、不同基因表达及突变类型的患者预后不同。根据AML患者细胞遗传学和分子遗传学特征,结合分子异常与核型异常建立综合分层体系评估患者预后,从而制定个体化治疗方案成为AML治疗的发展趋势。对没有染色体核型改变同时也缺乏分子遗传学异常的AML患者,其危险度划分也有待细化。因此探寻新的AML预后相关分子,进一步完善AML诊断分层和预后评估体系,对于优化治疗方案提高AML患者生存率具有重要意义。本研究目的在于:通过搜索数据库中AML相关信息,挖掘与AML诊断分层与预后相关的候选分子,然后通过临床标本检测和细胞系实验初步验证候选分子在AML中的作用,期望发现急性髓系白血病诊断分层和预后评估新的候选标志分子。研究方法与结果:1.TCGA数据库生存分析利用TCGA数据库中AML患者预后数据信息,整合患者基因表达数据,使用R语言包作Kaplan-Meier生存分析,并进行Log-Rank检验。得到一组与TCGA数据库中AML患者生存相关的基因。按P值从小到大排列,选取与预后最具统计学相关性的30个分子作为候选分子。2.数据库筛选AML患者与正常人差异表达基因(Differentially Expressed Genes,DEGs)分析在GEO数据库里选取同时具有AML各亚型患者以及正常人基因表达信息的数据集,进行统计学分析,比较AML患者与对照组全基因组表达水平,得到一系列差异表达基因。检索1中得出的30个候选分子表达差异水平,选取表达差异最具统计学意义的生存相关分子——腺苷酸琥珀酸合成酶(Adenylosuccinate synthetase,ADSS)进行研究。在独立数据集中比较ADSS在AML患者骨髓中与正常人骨髓中表达差异。结果显示AML患者骨髓中ADSS表达受抑。3.探究ADSS与AML疾病诊断、分型、风险评估相关临床特征间相关性将ADSS列为AML诊断指标,做受试者曲线,探究ADSS与疾病相关性。根据ADSS基因表达量高低进行分组,统计各组的临床特征,进行卡方检验,探究发现ADSS与FAD分型,细胞生物学分层、分子遗传学分层具有相关性。4.比较高风险组AML患者与低风险组患者ADSS表达量比较LSC+亚群和LSC-亚群中ADSS表达差异。根据细胞生物学危险度分层将AML患者分为高危、中危和低危组后,比较ADSS在患者骨髓内表达差异。结果显示危险度越高的AML患者ADSS表达量越低。5.验证ADSS表达差异与预后相关性将TCGA和GEO数据库中患者根据ADSS表达量进行分组,做生存曲线,比较高表达组和低表达组预后情况差异。结果显示ADSS低表达组患者预后较高表达组差。6.差异表达基因的多因素COX风险模型分析将TCGA数据库中的各临床特征如性别、年龄等作为单一因素,分别检验其与生存的相关性。选取对生存有影响的临床特征为变量,结合候选分子的表达进行多因素COX回归分析,证实ADSS表达水平是AML预后的独立影响因素。7.蛋白互作网络分析在STRING蛋白数据库中对目的基因ADSS构建相关蛋白互作网络,并对结果进行富集分析,观察这些蛋白与哪些信号通路相关联。将AML患者依据候选分子表达量由大到小的顺序进行排序,选取前25%作为高表达组,后25%作为低表达组,用R语言分析高低表达组患者的全基因组表达水平,得到差异基因,对差异性最具统计学意义的分子进行如上富集分析。结果显示ADSS与腺苷酸代谢途径和相关蛋白可以相互作用,可能通过该途径影响AML的发生与发展。8.临床标本检测检测AML患者和正常对照组骨髓样本,比较正常对照组、AML初诊组、AML-CR组以及AML-NR组ADSS的表达情况。结果显示AML患者较正常对照组低表达ADSS。同一 AML患者ADSS在不同时期的表达量与疾病进程呈负相关。9.细胞系诱导分化实验在AML细胞系中,分别用PMA,Hemin,DMSO诱导巨噬细胞系、红系和粒系分化,检测诱导分化后的细胞系中ADSS表达情况,初步验证ADSS与AML分化相关性。研究结论:1.本实验基于生物信息学分析发现腺苷酸琥珀酸合成酶ADSS与AML预后紧密相关,ADSS的低表达与多种AML患者的临床和生物学特征相关,提示ADSS可能是AML患者新的诊断分层及预后评估潜在标志分子。2.通过对临床标本检测证实ADSS与AML疾病进程呈负相关,提示ADSS可能作为AML发生发展过程中的潜在抑癌基因。3.细胞系诱导分化实验结果证实ADSS能够诱导白血病细胞分化,虽然具体分子作用机制有待进一步研究,但初步提示ADSS可能成为AML的潜在干预靶点。(本文来源于《山东大学》期刊2019-05-25)

卢观婷[9](2019)在《以器官损伤分层诊断慢性酒精性肝病的临床研究》一文中研究指出研究背景:酒精性肝病是酒精过度消耗所引起的肝脏一系列表现,其疾病谱包括脂肪变性、脂肪性肝炎、进展性肝纤维化和肝硬化。慢加急性肝衰竭是酒精性肝病的严重类型,4周死亡率超过15%,高达40%。结合EASL的ACLF诊断标准,以28天病死率及疾病进展率为依据,代偿性酒精肝发生急性肝损伤/急性失代偿有望被分为急性肝损伤/急性失代偿期和慢加急性肝衰竭期,后者又根据器官衰竭的个数分为1、2、3级。通过大样本队列前瞻性观察,了解中国人群慢性酒精性肝病的疾病谱分布情况;通过以器官损伤分层诊断标准帮助临床优化酒精性肝病的治疗和管理。研究目的:研究中国人群酒精性肝病的自然史;探索酒精性肝病(肝功能代偿期)基础上发生急性肝损伤或急性失代偿时的分期分级诊断标准。研究设计与方法:多中心前瞻性纳入约3000名慢性长期大量饮酒因出现肝脏损伤而入院的患者,记录其基本饮酒情况及住院期间各项实验室检查结果和治疗数据,每例患者至少完成1年的随访。本研究有广东省21家单位共同参与。在患者因酒精性肝病急性加重或出现急性失代偿入院后,由参与单位根据纳入标准和排除标准对患者进行评估、筛选及入组。入组后按试验流程完成试验。研究结果:酒精肝队列研究(Scale study)在2017年11月16号正式启动,截至2018年11月,共筛查456例饮酒病人,排除208例病人,当前成功入组248例;有98.5%是男性患者,平均年龄49.35±11岁,平均饮酒年限为22年,平均每日酒精摄入量高达153.8g,AUDIT评估量表平均得分23±8。入院时已有肝硬化的患者占57%,肝硬化组和非肝硬化组患者在年龄、平均每日饮酒量,实验室检查血红蛋白、血小板、谷氨酰转肽酶、碱性磷酸酶、高密度脂蛋白、低密度脂蛋白、总胆固醇,ABIC评分等的差异有统计学意义(P<0.05)。酒精性肝硬化基础的患者,有8.4%在入院时即发生慢加急性肝衰竭(符合欧洲ACLF诊断标准);ACLF1、2、3级占比分别是3.5%、4.2%、0.7%。另外43%非肝硬化基础的患者,有5.7%患者达到ACLF标准,其中ACLF1、2、3级占比分别是1.9%、2.8%、1.0%。而患者入院时发生率最高的器官衰竭是肝衰竭;最低的是神经系统衰竭。结论:酒精性肝病患者出现重症酒精性肝炎或病情急剧进展发生慢加急性肝衰竭时通常具有较高的死亡风险。随着时间的推移和疾病的发展,对疾病分层了解可能是帮助临床医生制定治疗策略,有效管理患者的重要一步,我们建立的这个多中心前瞻性长期观察队列,可以明确中国人群酒精性肝病的自然史,其次,还可以明确以器官损伤分层诊断的标准,帮助临床医生快速有效区分疾病进展高风险人群并及时给予适当干预,尽最大的努力改善患者预后。(本文来源于《南方医科大学》期刊2019-05-20)

郑煜,王凯[10](2019)在《基于分层优化自适应随机共振的滚动轴承早期故障诊断》一文中研究指出针对滚动轴承早期故障诊断,提出了基于分层优化自适应随机共振的诊断方法。首先研究了随机共振的发生条件,在此基础上为使随机共振容易产生,使用了降频调整法来处理信号噪声。然后提出了自适应随机共振的分层优化方法,使信号噪声在引发随机共振的同时具有较好的信噪比。最后对滚动轴承早期故障振动数据进行采集并对故障进行诊断,结果表明了该方法的有效性。(本文来源于《机械设计与制造工程》期刊2019年05期)

分层诊断论文开题报告

(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:

断路器是保证电力系统正常运行的重要设备之一,对其故障进行有效的预测与诊断具有重要意义.提出了一种基于核的分层贝叶斯故障诊断方法.首先,该方法将核方法引入到分层贝叶斯模型中;然后,再利用核主成分分析方法进行优化,通过期望最大算法得到一个参数简化的基于核的分层贝叶斯模型;最后,结合故障树对断路器故障进行多类预测诊断.实际应用表明:与其他方法相比,所提出的方法具有较高的准确率和计算效率.

(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。

分层诊断论文参考文献

[1].张连根,路士杰,李成榕,唐铭泽,唐志国.GIS局部放电深度分层放电类型诊断方法研究[J].高压电器.2019

[2].祝海宁,丁云飞.基于核的分层贝叶斯断路器故障诊断方法[J].中国工程机械学报.2019

[3].张强.CTA联合血浆中D-二聚体检测在急性肺动脉栓塞诊断及危险分层中的应用价值分析[J].山西职工医学院学报.2019

[4].肖迎聪,熊鹏,陈志国,陈敏,王涛.甲状腺结节超声风险分层联合BRAF~(V600E)基因诊断在甲状腺乳头状癌患者中的应用[J].广西医科大学学报.2019

[5].张银杰,王磊,白由路,杨俐苹,卢艳丽.基于高光谱分析的玉米叶片氮含量分层诊断研究[J].光谱学与光谱分析.2019

[6].施建伷,蒋志新,叶力,李殿富.人工智能在冠心病诊断及危险度分层中的应用进展[J].医学研究生学报.2019

[7].陈思.血清同型半胱氨酸、高敏C反应蛋白和血脂水平对冠心病危险分层的诊断价值研究[J].临床医学工程.2019

[8].杨琳.急性髓系白血病诊断分层和预后评估标志分子ADSS的发现与初步验证[D].山东大学.2019

[9].卢观婷.以器官损伤分层诊断慢性酒精性肝病的临床研究[D].南方医科大学.2019

[10].郑煜,王凯.基于分层优化自适应随机共振的滚动轴承早期故障诊断[J].机械设计与制造工程.2019

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