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老年支气管扩张-慢性阻塞性肺疾病重叠综合征患者急性加重期的临床特点 被引量:10
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作者 刘彦 李虹伟 +7 位作者 马清 李敏 赵真 王梦然 肖瑶 陈艳荣 窦立阳 陈颖 《临床和实验医学杂志》 2017年第16期1613-1616,共4页
目的探讨老年支气管扩张症-慢性阻塞性肺疾病(COPD)重叠综合征(BCOS)患者急性加重期的临床特点。方法选2015年2月至2016年2月在北京友谊医院呼吸科及医疗保健中心就诊的年龄≥65岁的慢性阻塞性肺疾病患者475例,随访一年,完善肺功能、高... 目的探讨老年支气管扩张症-慢性阻塞性肺疾病(COPD)重叠综合征(BCOS)患者急性加重期的临床特点。方法选2015年2月至2016年2月在北京友谊医院呼吸科及医疗保健中心就诊的年龄≥65岁的慢性阻塞性肺疾病患者475例,随访一年,完善肺功能、高分辨率胸部CT(HRCT)扫描等,记录肺功能、急性发作的次数、发作期的血气、降钙素原、痰培养的病原菌及住院天数等。观察BCOS患者在老年COPD患者中的比率,比较老年BCOS与单纯COPD患者肺功能、一年内急性发作次数,发作时症状、炎症指标、血气、痰培养出的病原菌的情况。结果 475例老年COPD患者中,BCOS患者160例;老年BCOS患者较单纯COPD患者临床症状重,肺功能下降更显著,急发次数多,发作时症状重、降钙素原阳性率增高,PO2下降、PCO2升高;痰液标本分离出的病原体以铜绿假单胞菌及鲍曼不动杆菌最常见。结论老年BCOS患者肺功能下降更显著,临床症状更重,急性加重次数多,住院时间长,应引起临床重视。 展开更多
关键词 老年人 支气管扩张症 - 慢性阻塞性肺疾病重叠综合征 急性加重期 肺功能
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基于BP人工神经网络的软件质量评估 被引量:5
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作者 窦立阳 刘建周 《计算机与数字工程》 2014年第4期644-646,共3页
针对软件质量评估的课题,提出了一种基于BP人工神经网络的软件质量评估方法,提高软件质量评估的准确性。首先,论文介绍了人工神经网络的基本原理和软件质量评估的基本过程。然后选取适当软件质量特征构建基于BP人工神经网络的评估体系,... 针对软件质量评估的课题,提出了一种基于BP人工神经网络的软件质量评估方法,提高软件质量评估的准确性。首先,论文介绍了人工神经网络的基本原理和软件质量评估的基本过程。然后选取适当软件质量特征构建基于BP人工神经网络的评估体系,分别进行BP网络学习和验证数据测试的实验。通过测试得到的数据结果,证明该方法能够准确地评估软件质量。 展开更多
关键词 BP人工神经网络 软件质量 评估
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慢性阻塞性肺病患者急性加重期外周血IL-8、TNF-α及IGF-I表达变化的意义 被引量:5
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作者 陈艳蓉 窦立阳 +3 位作者 刘颖 王巍 刘彦 陈颖 《现代生物医学进展》 CAS 2016年第6期1092-1094,共3页
目的:研究慢性阻塞性肺病(COPD)患者急性加重期外周血白细胞介素-8(IL-8)、肿瘤坏死因子-a(TNF-a)及胰岛素样生长因子-I(IGF-I)表达变化的临床意义。方法:选取2013年12月-2014年12月我院收治的COPD急性加重患者100例为观察组,选取同期... 目的:研究慢性阻塞性肺病(COPD)患者急性加重期外周血白细胞介素-8(IL-8)、肿瘤坏死因子-a(TNF-a)及胰岛素样生长因子-I(IGF-I)表达变化的临床意义。方法:选取2013年12月-2014年12月我院收治的COPD急性加重患者100例为观察组,选取同期健康体检者100例为对照组,检测观察组患者治疗前、治疗稳定后及对照组外周血IL-8、TNF-α及IGF-I水平。结果:观察组患者治疗前外周血IL-8、TNF-α及IGF-I水平显著高于治疗稳定后,差异有统计学意义(P<0.05);观察组患者治疗稳定后外周血IL-8、TNF-α及IGF-I水平显著高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:COPD急性加重期外周血IL-8、TNF-α及IGF-I水平显著增高,治疗稳定后其水平显著降低,IL-8、TNF-α及IGF-I水平对COPD的诊断和治疗具有重要意义。 展开更多
关键词 COPD IL-8 TNF-A IGF-I 表达
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一种基于多示例学习的局部离群点检测算法 被引量:7
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作者 钱景辉 窦立阳 李荣雨 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2016年第4期471-478,共8页
提出了一种基于多示例学习(multi-instance learning,MIL)的局部离群点检测算法,称之为MIL-LOF(a local outlier factor based on multi-instance learning).算法采用MIL框架,首先将真实对象提取为多示例形式,然后运用退化策略和权重调... 提出了一种基于多示例学习(multi-instance learning,MIL)的局部离群点检测算法,称之为MIL-LOF(a local outlier factor based on multi-instance learning).算法采用MIL框架,首先将真实对象提取为多示例形式,然后运用退化策略和权重调整方法,计算综合离群点因子,最后检测离群点.在实际企业监控数据以及公共数据集上将MIL-LOF与经典局部离群点检测算法及其优化算法进行了对比实验,结果表明本文提出的MIL-LOF算法在准确性、全面性及高效性上相对其他算法均可获得较为明显的提高. 展开更多
关键词 机器学习 局部离群点 多示例学习 综合离群点因子
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