光电脉搏波分析在评估动脉硬化中的价值研究

目的探讨光电容积脉搏波(PPG)特征参数在临床无创评估动脉硬化中的诊断价值。方法选取2019年12月—2021年10月在新疆医科大学附属中医医院心内科住院的冠心病患者38例,其中轻度动脉硬化组(19例),重度动脉硬化组(19例);另选择18例健康青年男性作为对照组。利用光电脉搏传感器采集各组的脉搏信号,基于LabVIEW平台开发的脉搏信号分析系统提取PPG特征参数:脉图面积(K)、上升时间(CT)、峰峰时间(PPT)、反射指数(RI)。对各组的PPG特征参数和颈动脉内膜中层厚度(IMT)进行比较,并进行相关性分析,绘制ROC曲线分析特征参数K、CT、PPT、RI对动脉硬化的诊断价值。结果特征参数K、CT、PPT在对照组与动脉硬化组、轻度与重度动脉硬化组间差异均有统计学意义。RI在对照组与动脉硬化组间差异有统计学意义(P<0.01)。相关分析结果显示IMT与K、CT呈正相关、与PPT呈负相关。PPG特征参数K、CT、PPT和RI诊断动脉硬化的ROC曲线下面积(AUC)分别为1、0.964、0.994、1(P<0.01),K值和RI值对动脉硬化的诊断价值最高。PPG特征参数K、CT、PPT和RI诊断动脉硬化病变程度的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.992、0.781、0.913、0.636,、K值和PPT值对动脉硬化病变程度的诊断效果更好。结论PPG特征参数K、CT、PPT对预测动脉硬化病变程度有一定价值,可为无创评估早期动脉硬化和心血管疾病早期预测提供较好的参考依据。

基于集成分类器的新疆哈萨克族早期食管癌X线图像的分型研究

目的:讨论Bagging、Adaboost、Random Forest(RF) 3个集成分类器对新疆哈萨克族食管图像分型中的分类能力。方法:使用Matlab图像处理软件,对食管X线图像进行预处理,对预处理后的图像使用灰度共生矩阵和Hu不变矩特征进行图像特征的提取;然后,使用主成分分析法对特征值进行筛选优化,得到分类能力较强的特征值;最后,使用Weka软件,将3个不同的集成分类器对正常食管和早期食管癌图像进行分类,并进行分类模型的评估。结果:使用Bagging、Adaboost、Random Forest(RF) 3个集成分类器结合降维后的灰度共生矩阵特征值对食管图像进行分类时,正常食管的分类准确率是82%、94%、88%,早期食管癌的分类准确率是94%、88%和94%;使用降维后的Hu不变矩特征值和3种集成分类器对正常食管和早期食管癌进行分类时,正常食管的分类准确率是60%和64%、61%,早期食管癌的分类准确率是57%、68%和65%;结论:3种集成分类器结合灰度共生矩阵对正常食管和早期食管癌X线图像进行分类,其分类准确率与Hu不变矩相比分类效果更显著。说明灰度共生矩阵结合3种集成分类器更适合用于区分正常食管和早期食管癌X线图像。