HPV感染及亚型分布与子宫颈病变的关系研究

目的:分析人乳头瘤病毒(HPV)感染率及亚型分布与子宫颈病变的关系。方法:选取2017年1月-2018年12月在本院就诊的50例子宫颈病变女性为子宫颈病变组,并以同期健康体检者60例为对照组,对所有受试者进行HPV感染检测。比较两组HPV感染率,计算不同子宫颈病变分型患者HPV亚型分布,分析影响患者出现子宫颈病变的危险因素。结果:子宫颈病变组HPV感染率高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。HPV16、HPV18及HPV58为子宫颈病变HPV感染的主要分型。HPV感染阳性、怀孕次数≥2次、生育次数≥2次均是影响患者出现子宫颈病变的独立危险因素(P<0.05),初次性生活年龄≥14岁为出现子宫颈病变的保护因素(P<0.05)。结论:子宫颈病变患者出现HPV感染的概率高于正常健康妇女,HPV16、HPV18及HPV58为子宫颈病变HPV感染的主要分型,且HPV感染阳性、怀孕次数≥2次、生育次数≥2次是影响子宫颈病变发生的危险因素,初次性生活年龄≥14岁为出现子宫颈病变的保护因素。

Recognition of a Life Distribution Based on a Neural Network

In general, we describe three different methods to select an appropriatedistribution form: histogram, probability plots, and hypothesis test. The life distribution isrecognized by a neural network method. The relationship among life distribution with life data isdescribed through threshold and weight of neural networks. The method is convenient to use. Anexample is presented to validate this method, and the results are satisfactory.