【摘 要】
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目的:将自然梯度提升算法引入到传统的集成回归树模型框架中,构建出可用于对连续型结局变量进行概率预测的NGBoost模型。通过不同的模拟数据、公共数据库和真实数据集,验证该模型的预判效果,进行应用探讨;将该模型应用于异质性的冠心病患者群体冠脉堵塞程度的个性化评估中,并为每位患者得出结果空间的全概率分布曲线,为临床决策者制定个性化的治疗方案提供信心。方法:本文数据来源包括三部分,1.通过SAS的数据模
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目的:将自然梯度提升算法引入到传统的集成回归树模型框架中,构建出可用于对连续型结局变量进行概率预测的NGBoost模型。通过不同的模拟数据、公共数据库和真实数据集,验证该模型的预判效果,进行应用探讨;将该模型应用于异质性的冠心病患者群体冠脉堵塞程度的个性化评估中,并为每位患者得出结果空间的全概率分布曲线,为临床决策者制定个性化的治疗方案提供信心。方法:本文数据来源包括三部分,1.通过SAS的数据模拟程序,模拟产生三种不同样本量,不同分布类型的数据集;2.公共数据库;3.山大一院、山西省心血管病医院2017年5月至2019年12月31日期间,明确诊断为冠心病并接受了有创性冠状动脉造影检查的患者数据。为去除因调参不均导致的模型预测效果不可比,本文在不调参的情况下比较分析随机森林、极限梯度提升机、轻梯度提升机和自然梯度提升机在模拟数据集、公共数据库的拟合效果;为构建适合临床应用的,具有良好预测能力的模型,在调参的情况下,对慢性心衰患者冠脉狭窄程度进行以上4种模型的建模和对比分析,构建预测模型APP,并随意挑选测试集的两名患者,绘制了患者个性化的概率分布图。结果:样本量为1000的模拟数据结果显示:NGBoost模型决定系数R2（0.637）>RF（0.598）>Light GBM（0.555）>XGBoost（0.531）;样本量为5000的模拟数据结果:NG Boost（0.624）>Light GBM（0.604）>RF（0.592）>XGBoost（0.581）;样本量为10000的模拟数据结果:NGBoost（0.633）>Light GBM（0.621）>RF（0.603）>XGBoost（0.593）。波士顿房价数据集结果显示:NGBoost（0.868）>XGBoost（0.842）>Light GBM（0.841）>RF（0.839）。真实冠心病患者数据集结果显示:NGBoost（0.714）>XGBoost（0.705）>RF（0.692）>Light GBM（0.674）。此外NGBoost模型的估计误差在大多数情况下均比较小。在所有的模拟数据集、公共数据库与真实数据中,NGBoost模型性能始终比较稳定,预测效果好,还可以每位患者都绘制结果空间的概率预判分布曲线。结论:NGBoost模型在集成回归树模型的框架下,引入自然梯度提升算法,以求能够得出事件结果空间的全概率预判分布,为临床治疗决策提供信心。通过与随机回归森林、极限梯度提升机、轻梯度提升机,在模拟实验、公共数据库和真实数据中进行对比分析和应用探讨后发现,该方法预测误差小、性能稳定,适用于不同样本量、不同分布情况的结构化数据,操作简便且可以得出具有个性化特征的概率分布曲线,具有临床应用推广价值。
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目的:观察大鼠骨髓间充质干细胞来源的微颗粒（MSC-MPs）对AngⅡ诱导的H9c2心肌细胞肥大的影响并进一步探讨其作用机制。方法:颈椎脱臼法处死SD大鼠,取其胫骨和股骨,用培养基冲净骨髓腔以提取骨髓间充质干细胞（Bone marrow mesenchymal stem cells,BMSC）,采用全骨髓贴壁法分离骨髓间充质干细胞。通过显微镜观察细胞形态变化并绘制生存曲线,使用流式细胞仪鉴定其表面
针对微生物发酵过程中普遍存在的时变性、非线性等问题,基于最小二乘回归算法和改进即时学习（JITL）策略设计出一种基质给进速率控制器。首先,通过发酵仪器采集数据形成历史数据库,再使用加权模糊C均值聚类（WFCM）算法对数据进行分类,使查询值到来时能快速建立基于JITL-LS-SVM的海洋碱性蛋白酶菌体浓度局部预测模型。同时,为了避免预测控制中求解非线性问题,采用泰勒线性化方法,并用广义预测（GPC）
目的:探讨血清γ-氨基丁酸（GABA）、去甲肾上腺素（NE）、内皮素-1（ET-1）及血管内皮生长因子（VEGF）在COPD合并PH（COPD-PH）患者中的诊断价值。方法:选取2019年12月-2020年12月山西白求恩医院呼吸与危重症医学科收治的COPD患者111例,根据经胸超声心动图（TTE）估测的肺动脉收缩压（PASP）结果将患者分为COPD组（PASP≤50mm Hg）和COPD-PH组
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