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注射用尤瑞克林治疗急性脑梗死系统评价
被引量:
7
1
作者
王苹莉
肖美娟
+5 位作者
叶祖森
樊楷
曹运刚
耿媛媛
郑荣远
韩钊
《药物流行病学杂志》
CAS
2010年第1期9-12,共4页
目的:系统评价注射用尤瑞克林能否改善急性脑梗死患者的神经功能缺损症状,促进其神经功能的恢复。方法:通过计算机检索、手工检索及向药厂索取资料,全面收集全世界范围内注射用尤瑞克林治疗急性脑梗死的随机对照试验(RCT),并按Cochrane...
目的:系统评价注射用尤瑞克林能否改善急性脑梗死患者的神经功能缺损症状,促进其神经功能的恢复。方法:通过计算机检索、手工检索及向药厂索取资料,全面收集全世界范围内注射用尤瑞克林治疗急性脑梗死的随机对照试验(RCT),并按Cochrane协作网推荐的方法进行系统评价。结果:共纳入13个RCT(1437例患者),13个试验在治疗结束时进行了神经功能缺损评价,3个试验观察到严重不良反应。Meta分析结果显示,注射用尤瑞克林治疗组与对照组比较能显著改善神经功能缺损,差异有统计学意义[OR=2.55,95%CI(2.04,3.20)];3个试验的严重不良反应与血压相关。结论:注射用尤瑞克林有改善急性脑梗死患者神经功能缺损,但因研究质量及研究样本的局限性,尚需进行高质量、大样本的随机对照试验予以进一步证实。
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关键词
尤瑞克林/注射剂
脑梗死
随机对照试验
系统评价
META分析
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职称材料
稀疏频谱感知BigBand算法阈值选择研究
2
作者
樊楷
金彦亮
熊勇
《电子测量技术》
2017年第7期141-145,共5页
根据奈奎斯特采样定理,实时感知GHz数量级宽的频率,需要GHz以上的高速AD转换器。由于价格、功耗的限制,实际应用中较难实现。基于稀疏频谱感知的BigBand算法,针对环境中信号稀疏的情况下,通过多个50 MHz的AD转换器可以还原出0.9GHz宽的...
根据奈奎斯特采样定理,实时感知GHz数量级宽的频率,需要GHz以上的高速AD转换器。由于价格、功耗的限制,实际应用中较难实现。基于稀疏频谱感知的BigBand算法,针对环境中信号稀疏的情况下,通过多个50 MHz的AD转换器可以还原出0.9GHz宽的频谱。本文针对稀疏频谱感知的BigBand算法中的阈值进行研究,通过对噪声的参数的统计特征进行理论分析,提出一种基于最先检测信号强度的概率密度的阈值设定方法,为稀疏频谱感知BigBand算法的实际应用提供了技术支撑。
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关键词
稀疏频谱感知
BigBand算法
稀疏傅里叶变换
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职称材料
邯郸平原地区马铃薯高产栽培技术
被引量:
1
3
作者
樊楷
樊成义
樊全义
《中国马铃薯》
2003年第6期370-371,共2页
关键词
马铃薯生产
作物
高产栽培技术
种植
平原地区
产量高
水肥条件
邯郸
农民
发展
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职称材料
基于CNN+LSTM和脑电信号的疼痛分类的研究
4
作者
樊楷
管林
+1 位作者
马俊嵩
刘海燕
《现代计算机》
2021年第2期3-7,共5页
脑电图是脑神经细胞的电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映,包含大量的生理和病理信息。近年来,与疼痛相关脑电信号的研究是当前脑认知和临床治疗领域的研究热点和难点问题之一。使用卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)结合的C...
脑电图是脑神经细胞的电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映,包含大量的生理和病理信息。近年来,与疼痛相关脑电信号的研究是当前脑认知和临床治疗领域的研究热点和难点问题之一。使用卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)结合的CNN+LSTM网络算法对疼痛和不痛的脑电信号进行二分类,准确率达到96%,与此同时Precision、Recall、F1-score分别达到96%、96%、96%,证明两种网络结合对研究疼痛的脑电信号是可行的。
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关键词
疼痛分类
脑电图
CNN
RNN
LSTM
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职称材料
基于CNN+Bi-LSTM和脑电信号的疼痛分类的研究
5
作者
樊楷
李丛煊
刘海燕
《大众科技》
2020年第11期12-15,22,共5页
脑电图(Electroencephalogram, EEG)是脑神经细胞的电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映,包含了大量的生理和病理信息。近年来,与疼痛相关脑电信号的研究是当前脑认知和临床治疗领域的研究热点和难点问题之一。文章使用卷积神经网...
脑电图(Electroencephalogram, EEG)是脑神经细胞的电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映,包含了大量的生理和病理信息。近年来,与疼痛相关脑电信号的研究是当前脑认知和临床治疗领域的研究热点和难点问题之一。文章使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)结合的CNN+Bi-LSTM网络算法对疼痛和不痛的脑电信号进行二分类,准确率达到了97.1%,与此同时precision、recall、f1-score分别达到了97%、97%、97%。证明了两种网络结合对研究疼痛的脑电信号是可行的。
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关键词
疼痛分类
脑电图
CNN
Bi-LSTM
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职称材料
题名
注射用尤瑞克林治疗急性脑梗死系统评价
被引量:
7
1
作者
王苹莉
肖美娟
叶祖森
樊楷
曹运刚
耿媛媛
郑荣远
韩钊
机构
温州医学院附属第一医院脑血管科
出处
《药物流行病学杂志》
CAS
2010年第1期9-12,共4页
文摘
目的:系统评价注射用尤瑞克林能否改善急性脑梗死患者的神经功能缺损症状,促进其神经功能的恢复。方法:通过计算机检索、手工检索及向药厂索取资料,全面收集全世界范围内注射用尤瑞克林治疗急性脑梗死的随机对照试验(RCT),并按Cochrane协作网推荐的方法进行系统评价。结果:共纳入13个RCT(1437例患者),13个试验在治疗结束时进行了神经功能缺损评价,3个试验观察到严重不良反应。Meta分析结果显示,注射用尤瑞克林治疗组与对照组比较能显著改善神经功能缺损,差异有统计学意义[OR=2.55,95%CI(2.04,3.20)];3个试验的严重不良反应与血压相关。结论:注射用尤瑞克林有改善急性脑梗死患者神经功能缺损,但因研究质量及研究样本的局限性,尚需进行高质量、大样本的随机对照试验予以进一步证实。
关键词
尤瑞克林/注射剂
脑梗死
随机对照试验
系统评价
META分析
Keywords
Urinary Kallidinogenase injection
Ischemic stroke
Randomized controlled trial
Systematic review
Meta analysis
分类号
R743.3 [医药卫生—神经病学与精神病学]
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职称材料
题名
稀疏频谱感知BigBand算法阈值选择研究
2
作者
樊楷
金彦亮
熊勇
机构
上海大学通信与信息工程学院
中国科学院上海微系统与信息技术研究所
出处
《电子测量技术》
2017年第7期141-145,共5页
基金
上海市科技创新行动计划(16DZ1200900)资助项目
文摘
根据奈奎斯特采样定理,实时感知GHz数量级宽的频率,需要GHz以上的高速AD转换器。由于价格、功耗的限制,实际应用中较难实现。基于稀疏频谱感知的BigBand算法,针对环境中信号稀疏的情况下,通过多个50 MHz的AD转换器可以还原出0.9GHz宽的频谱。本文针对稀疏频谱感知的BigBand算法中的阈值进行研究,通过对噪声的参数的统计特征进行理论分析,提出一种基于最先检测信号强度的概率密度的阈值设定方法,为稀疏频谱感知BigBand算法的实际应用提供了技术支撑。
关键词
稀疏频谱感知
BigBand算法
稀疏傅里叶变换
Keywords
sparse spectrum sensing
BigBand algorithm
sparse Fourier transform
分类号
TN911.6 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
邯郸平原地区马铃薯高产栽培技术
被引量:
1
3
作者
樊楷
樊成义
樊全义
机构
河北省肥乡县瓜菜研究会
出处
《中国马铃薯》
2003年第6期370-371,共2页
关键词
马铃薯生产
作物
高产栽培技术
种植
平原地区
产量高
水肥条件
邯郸
农民
发展
分类号
S532 [农业科学—作物学]
S562 [农业科学—作物学]
下载PDF
职称材料
题名
基于CNN+LSTM和脑电信号的疼痛分类的研究
4
作者
樊楷
管林
马俊嵩
刘海燕
机构
北华航天工业学院
廊坊市气象局
桂林电子科技大学
出处
《现代计算机》
2021年第2期3-7,共5页
基金
国家自然科学基金(No.61401454、71532014)。
文摘
脑电图是脑神经细胞的电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映,包含大量的生理和病理信息。近年来,与疼痛相关脑电信号的研究是当前脑认知和临床治疗领域的研究热点和难点问题之一。使用卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)结合的CNN+LSTM网络算法对疼痛和不痛的脑电信号进行二分类,准确率达到96%,与此同时Precision、Recall、F1-score分别达到96%、96%、96%,证明两种网络结合对研究疼痛的脑电信号是可行的。
关键词
疼痛分类
脑电图
CNN
RNN
LSTM
Keywords
Pain Classification
EEG
CNN(Convolutional Neural Network)
RNN(Recurrent Neural Network)
LSTM
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
R402 [医药卫生—临床医学]
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职称材料
题名
基于CNN+Bi-LSTM和脑电信号的疼痛分类的研究
5
作者
樊楷
李丛煊
刘海燕
机构
北华航天工业学院
出处
《大众科技》
2020年第11期12-15,22,共5页
基金
国家自然科学基金联合重点项目(61401454、71532014)。
文摘
脑电图(Electroencephalogram, EEG)是脑神经细胞的电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映,包含了大量的生理和病理信息。近年来,与疼痛相关脑电信号的研究是当前脑认知和临床治疗领域的研究热点和难点问题之一。文章使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)结合的CNN+Bi-LSTM网络算法对疼痛和不痛的脑电信号进行二分类,准确率达到了97.1%,与此同时precision、recall、f1-score分别达到了97%、97%、97%。证明了两种网络结合对研究疼痛的脑电信号是可行的。
关键词
疼痛分类
脑电图
CNN
Bi-LSTM
Keywords
pain classification
electroencephalogram(EEG)
CNN
Bi-LSTM
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
注射用尤瑞克林治疗急性脑梗死系统评价
王苹莉
肖美娟
叶祖森
樊楷
曹运刚
耿媛媛
郑荣远
韩钊
《药物流行病学杂志》
CAS
2010
7
下载PDF
职称材料
2
稀疏频谱感知BigBand算法阈值选择研究
樊楷
金彦亮
熊勇
《电子测量技术》
2017
0
下载PDF
职称材料
3
邯郸平原地区马铃薯高产栽培技术
樊楷
樊成义
樊全义
《中国马铃薯》
2003
1
下载PDF
职称材料
4
基于CNN+LSTM和脑电信号的疼痛分类的研究
樊楷
管林
马俊嵩
刘海燕
《现代计算机》
2021
0
下载PDF
职称材料
5
基于CNN+Bi-LSTM和脑电信号的疼痛分类的研究
樊楷
李丛煊
刘海燕
《大众科技》
2020
0
下载PDF
职称材料
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