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反安慰剂效应在临床试验中的研究
被引量:
2
1
作者
武振宇
贾慧珣
《医学与哲学(B)》
2012年第5期44-46,共3页
临床工作中,患者在服药后有时会出现一些不良反应,其中有些是由于药物的特殊药理作用导致的,但也有一些属于非特异性的不良反应。近些年来,随着对安慰剂效应研究的逐步深入,人们越来越注意到,"意识"在不良反应的发生中也起到...
临床工作中,患者在服药后有时会出现一些不良反应,其中有些是由于药物的特殊药理作用导致的,但也有一些属于非特异性的不良反应。近些年来,随着对安慰剂效应研究的逐步深入,人们越来越注意到,"意识"在不良反应的发生中也起到了重要的作用,即反安慰剂效应的作用。本文将从几个不同方面阐述反安慰剂效应的作用及影响因素,并讨论应如何认识、处理临床治疗和临床试验中反安慰剂效应的问题。
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关键词
反安慰剂
药物不良反应
临床试验
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职称材料
Boosting算法对卵巢癌代谢组数据的应用研究
被引量:
4
2
作者
武振宇
贾慧珣
朱骥
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2012年第6期786-789,共4页
目的应用Boosting算法建立模型,对卵巢癌和非卵巢癌(卵巢囊肿和子宫肌瘤)患者的尿液代谢组数据进行分析,提取出具有生物学意义的代谢组分,为卵巢癌的早期诊断及疾病机理提供线索。方法将决策树与Boosting算法相结合,对患者的临床样品代...
目的应用Boosting算法建立模型,对卵巢癌和非卵巢癌(卵巢囊肿和子宫肌瘤)患者的尿液代谢组数据进行分析,提取出具有生物学意义的代谢组分,为卵巢癌的早期诊断及疾病机理提供线索。方法将决策树与Boosting算法相结合,对患者的临床样品代谢组数据进行分析,并对代谢组分进行逐步筛选,得到鉴别卵巢癌患者的重要代谢组分。结果由Boosting模型得到的排序靠前的10个差异代谢组分,能够将卵巢癌与对照组患者进行较好的判别分类,其ROC曲线下面积达到了0.944。结论 Boosting模型可以有效地应用于卵巢癌代谢组数据,在保证较高的分类正确率的同时可以得到对分类起作用的重要的代谢组分。
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关键词
代谢组学
BOOSTING
特征筛选
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职称材料
随机梯度boosting算法在代谢组学研究中的应用
被引量:
6
3
作者
章光明
刘晋
+1 位作者
贾慧珣
李康
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2013年第3期323-326,共4页
目的探讨随机梯度boosting算法(SGB)对代谢组学数据分类判别和代谢物筛选的效果。方法每一次迭代均根据损失函数最小化原则得出"伪残差",并用最小二乘法对其构建基础分类器(决策树),最终组合各分类器形成随机梯度boosting模...
目的探讨随机梯度boosting算法(SGB)对代谢组学数据分类判别和代谢物筛选的效果。方法每一次迭代均根据损失函数最小化原则得出"伪残差",并用最小二乘法对其构建基础分类器(决策树),最终组合各分类器形成随机梯度boosting模型。通过模拟实验和真实代谢组学数据的分析,与Adaboost、RF、SVM三种算法进行比较。结果无论是在模拟条件下还是真实数据中,随机梯度boosting算法的分类准确性都优于其他三种算法。算法可评价各代谢物重要性,有效地筛选出部分代谢物。结论随机梯度boosting算法适用于代谢组学数据研究,对疾病早期诊断、治疗和预后具有重要价值,值得进一步研究和探索。
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关键词
随机梯度boosting
代谢组学
分类判别
特征筛选
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职称材料
高维数据特征提取方法SAM-SVM的应用研究
4
作者
贾慧珣
武振宇
《中国医院统计》
2011年第4期319-322,共4页
目的 探讨SAM与支持向量机相结合(SAM-SVM)的方法在高维数据中的变量筛选效果.方法采用R语言编程,根据SAM算法,按照变量重要性排序,通过支持向量机分类模型验证其筛选效果.经过多次迭代满足收敛条件时,自动选择"最优"模型.将该方法...
目的 探讨SAM与支持向量机相结合(SAM-SVM)的方法在高维数据中的变量筛选效果.方法采用R语言编程,根据SAM算法,按照变量重要性排序,通过支持向量机分类模型验证其筛选效果.经过多次迭代满足收敛条件时,自动选择"最优"模型.将该方法应用于真实高维数据考核其应用效果,并通过模拟试验验证其有效性.结果对3种疾病的真实高维基因表达数据分别采用上述方法进行变量筛选,均取得了良好的效果,模拟试验也显示使用筛选后的变量再利用支持向量机进行分类判别,具有较高的准确性.结论基于SAM的支持向量机逐步判别方法在解决小样本、非线性及高维问题中表现出许多潜在的优势,可以有效地用于分析高维基因表达数据的特征提取问题.
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关键词
支持向量机
基因表达数据
SAM
特征提取
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职称材料
题名
反安慰剂效应在临床试验中的研究
被引量:
2
1
作者
武振宇
贾慧珣
机构
复旦大学
公共卫生学院卫生
统计
教研
室
复旦大学附属肿瘤医院临床资料统计室
出处
《医学与哲学(B)》
2012年第5期44-46,共3页
基金
国家青年自然科学基金项目资助
项目编号:81001286
"中央高校基本科研业务费专项资金"资助
文摘
临床工作中,患者在服药后有时会出现一些不良反应,其中有些是由于药物的特殊药理作用导致的,但也有一些属于非特异性的不良反应。近些年来,随着对安慰剂效应研究的逐步深入,人们越来越注意到,"意识"在不良反应的发生中也起到了重要的作用,即反安慰剂效应的作用。本文将从几个不同方面阐述反安慰剂效应的作用及影响因素,并讨论应如何认识、处理临床治疗和临床试验中反安慰剂效应的问题。
关键词
反安慰剂
药物不良反应
临床试验
Keywords
nocebo, drug adverse response, clinical trials
分类号
R961 [医药卫生—药理学]
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职称材料
题名
Boosting算法对卵巢癌代谢组数据的应用研究
被引量:
4
2
作者
武振宇
贾慧珣
朱骥
机构
复旦大学
公共卫生学院卫生
统计
教研
室
复旦大学附属肿瘤医院临床资料统计室
出处
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2012年第6期786-789,共4页
基金
国家青年科学基金项目资助(81001286)
"中央高校基本科研业务费专项资金"资助
文摘
目的应用Boosting算法建立模型,对卵巢癌和非卵巢癌(卵巢囊肿和子宫肌瘤)患者的尿液代谢组数据进行分析,提取出具有生物学意义的代谢组分,为卵巢癌的早期诊断及疾病机理提供线索。方法将决策树与Boosting算法相结合,对患者的临床样品代谢组数据进行分析,并对代谢组分进行逐步筛选,得到鉴别卵巢癌患者的重要代谢组分。结果由Boosting模型得到的排序靠前的10个差异代谢组分,能够将卵巢癌与对照组患者进行较好的判别分类,其ROC曲线下面积达到了0.944。结论 Boosting模型可以有效地应用于卵巢癌代谢组数据,在保证较高的分类正确率的同时可以得到对分类起作用的重要的代谢组分。
关键词
代谢组学
BOOSTING
特征筛选
Keywords
Metabnomics data
Boosting
Feature selection
分类号
R737.31 [医药卫生—肿瘤]
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职称材料
题名
随机梯度boosting算法在代谢组学研究中的应用
被引量:
6
3
作者
章光明
刘晋
贾慧珣
李康
机构
哈尔滨医科
大学
卫生
统计
教研
室
复旦大学附属肿瘤医院临床资料统计室
出处
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2013年第3期323-326,共4页
基金
国家自然科学基金资助(81172767)
文摘
目的探讨随机梯度boosting算法(SGB)对代谢组学数据分类判别和代谢物筛选的效果。方法每一次迭代均根据损失函数最小化原则得出"伪残差",并用最小二乘法对其构建基础分类器(决策树),最终组合各分类器形成随机梯度boosting模型。通过模拟实验和真实代谢组学数据的分析,与Adaboost、RF、SVM三种算法进行比较。结果无论是在模拟条件下还是真实数据中,随机梯度boosting算法的分类准确性都优于其他三种算法。算法可评价各代谢物重要性,有效地筛选出部分代谢物。结论随机梯度boosting算法适用于代谢组学数据研究,对疾病早期诊断、治疗和预后具有重要价值,值得进一步研究和探索。
关键词
随机梯度boosting
代谢组学
分类判别
特征筛选
Keywords
Stochastic gradient boosting
Metabolomics
Classification
Feature selection
分类号
R341 [医药卫生—基础医学]
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
高维数据特征提取方法SAM-SVM的应用研究
4
作者
贾慧珣
武振宇
机构
复旦大学附属肿瘤医院临床资料统计室
复旦大学
公共卫生学院卫生
统计
教研
室
出处
《中国医院统计》
2011年第4期319-322,共4页
基金
国家青年科学基金项目资助(81001286)"中央高校基本科研业务费专项资金"资助
文摘
目的 探讨SAM与支持向量机相结合(SAM-SVM)的方法在高维数据中的变量筛选效果.方法采用R语言编程,根据SAM算法,按照变量重要性排序,通过支持向量机分类模型验证其筛选效果.经过多次迭代满足收敛条件时,自动选择"最优"模型.将该方法应用于真实高维数据考核其应用效果,并通过模拟试验验证其有效性.结果对3种疾病的真实高维基因表达数据分别采用上述方法进行变量筛选,均取得了良好的效果,模拟试验也显示使用筛选后的变量再利用支持向量机进行分类判别,具有较高的准确性.结论基于SAM的支持向量机逐步判别方法在解决小样本、非线性及高维问题中表现出许多潜在的优势,可以有效地用于分析高维基因表达数据的特征提取问题.
关键词
支持向量机
基因表达数据
SAM
特征提取
Keywords
Support vector machine Gene expression data SAM Feature selection
分类号
R741.044 [医药卫生—神经病学与精神病学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
反安慰剂效应在临床试验中的研究
武振宇
贾慧珣
《医学与哲学(B)》
2012
2
下载PDF
职称材料
2
Boosting算法对卵巢癌代谢组数据的应用研究
武振宇
贾慧珣
朱骥
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2012
4
下载PDF
职称材料
3
随机梯度boosting算法在代谢组学研究中的应用
章光明
刘晋
贾慧珣
李康
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2013
6
下载PDF
职称材料
4
高维数据特征提取方法SAM-SVM的应用研究
贾慧珣
武振宇
《中国医院统计》
2011
0
下载PDF
职称材料
已选择
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