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精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)綜述范文第1篇

腦微出血（CMBs）是近年來醫(yī)學(xué)上提出的，關(guān)于亞臨床的終末期微小血管病變導(dǎo)致的含鐵血黃素沉積現(xiàn)象的概念。本文中筆者從CMBs的發(fā)病機(jī)制與原理方面出發(fā)，結(jié)合當(dāng)前對(duì)腦微出血的研究，探討腦微出血的臨床表現(xiàn)，針對(duì)各類型觸發(fā)CMBs癥狀的相關(guān)因素臨床研究進(jìn)行綜述。

1、腦微出血的提出與定義

腦微出血（cerebral microbleeds CMBs）最初是在2005年開始被發(fā)現(xiàn)，因?yàn)槠湓谂R床醫(yī)學(xué)表現(xiàn)上沒有明顯的特征，只有在MRI技術(shù)T1成像作用下才表現(xiàn)為圓形或者是斑點(diǎn)狀的低信號(hào)或者是信號(hào)缺失的情況[1]，隨著醫(yī)學(xué)技術(shù)的發(fā)展，在T2加權(quán)像中表現(xiàn)更加清楚。腦微出血真正被提出研究是在2009年，但是因?yàn)楦嗳鄙俨“Y樣本的研究和討論，至今還是因?yàn)槿狈Ω?a href="http://bjhyfc.net/haowen/170053.html" target="_blank">精準(zhǔn)的定位定義研究。

2、CMBs常見發(fā)病群體

目前的研究結(jié)果顯示，腦微出血發(fā)病群體多數(shù)體現(xiàn)在老年人身上[2]。年紀(jì)的增加，由于人體的腦內(nèi)微小血管病變的可能更大，所致腦微出血現(xiàn)象更加的頻繁。

出現(xiàn)CMBs的人群當(dāng)中，在腦出血病人中導(dǎo)致CMBs發(fā)生的概率是最高的，多達(dá)33%-80%的范圍，其次是腦梗塞病癥的病人發(fā)生CMBs的概率是26%，正常人發(fā)生腦微出血的可能性在5%-6.4%。從上面這個(gè)數(shù)據(jù)中可以看出，臨床表現(xiàn)出來的腦出血會(huì)導(dǎo)致CMBs并況，危險(xiǎn)進(jìn)一步增加。

CMBs病癥除了有一些共同群體的現(xiàn)象之外，其常見發(fā)病的部位依次表現(xiàn)在皮質(zhì)及皮質(zhì)下白質(zhì)，其次CMBs體現(xiàn)在基底核及丘腦、腦干，最后是小腦[3]。國外腦微出血研究人員Lee在針對(duì)CMBs多發(fā)性部位的研究當(dāng)中，發(fā)現(xiàn)CMBs與原發(fā)性腦內(nèi)出血之間的關(guān)系非常密切。皮質(zhì)及皮質(zhì)下白質(zhì)因?yàn)樯鲜龅年P(guān)系，所以皮質(zhì)及皮質(zhì)下白質(zhì)和腦微出血關(guān)聯(lián)強(qiáng)度最高，發(fā)病率也更高。除了Lee的研究之外，Ying-Fa Chen等醫(yī)學(xué)家在研究過程中，也發(fā)現(xiàn)了再M(fèi)RI檢測(cè)結(jié)果中，缺血性腦卒中的病患位于基底核和丘腦部位的CMBs病灶和pICH的病灶相關(guān)[4]。

導(dǎo)致腦微出血發(fā)病的病因因多數(shù)是因?yàn)楦哐獕?、淀粉樣血管變性等等危險(xiǎn)因素[5]。對(duì)于這些腦微出血病癥的相關(guān)因素，需要進(jìn)一步的研究探討，找到更加精準(zhǔn)的病因。根據(jù)研究顯示，CMBs除了和人的年齡、血壓、還有就是心臟疾病方面相關(guān)[6]。在近一兩年更有提出與低密度脂蛋白有關(guān)系，這些相關(guān)因素需要我們進(jìn)一步的探討。

3、CMBs發(fā)病機(jī)制與原理

當(dāng)前腦微出血因?yàn)槠渥陨聿“Y與出血性腦血管疾病的關(guān)聯(lián)性，所以其也成為預(yù)測(cè)腦血管疾病的因子之一[7]。所以CMBs受到了現(xiàn)代神經(jīng)科研究領(lǐng)域的高度關(guān)注，但是由于還未能夠根據(jù)臨床研究對(duì)CMBs進(jìn)行精準(zhǔn)定義，同時(shí)發(fā)病機(jī)制也還處在探討階段。

從當(dāng)前探討階段的研究結(jié)果可以得出，腦微出血是因?yàn)槲⒀艿氖艿綋p傷而引起的臨床病變，這種微出血血管損傷嚴(yán)重程度的提升，直接體現(xiàn)在病變的嚴(yán)重化，出血表現(xiàn)更為明顯。病理學(xué)研究結(jié)果中，我們發(fā)現(xiàn)CMBs病癥多數(shù)發(fā)現(xiàn)是位于腦內(nèi)微小動(dòng)脈或者是更細(xì)微動(dòng)脈瘤的旁邊，從而能夠推測(cè)出高血壓是導(dǎo)致形成腦微出血病癥的因素之一[8]。

4、腦微出血的危險(xiǎn)因素

隨著現(xiàn)代醫(yī)學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，MRI檢測(cè)新技術(shù)之磁敏感加權(quán)成像（SWI）在臨床醫(yī)學(xué)方面應(yīng)用范圍更為的廣泛。CMBs被認(rèn)為和認(rèn)知知障礙、腦實(shí)質(zhì)出血 、腦腦卒中、高血壓、糖尿病及動(dòng)脈粥樣硬化等等相關(guān)危險(xiǎn)因素有相關(guān)性[9]。在新醫(yī)學(xué)領(lǐng)域技術(shù)的支持下也可以進(jìn)一步研究CMBs，取得更好的進(jìn)展，為CMBs病因的診治、病癥防治以及預(yù)后判斷等方面帶來成效。

在前人的研究基礎(chǔ)上，可以看出CMBs與腦出血病癥表現(xiàn)有非常明顯的相關(guān)性 ，所以CMBs也是目前臨床醫(yī)學(xué)研究中對(duì)出血性微血管病進(jìn)行預(yù)測(cè)的一個(gè)指標(biāo)[10]?，F(xiàn)在醫(yī)學(xué)手段中，經(jīng)常采用的檢測(cè)CMBs的方法主要有：MRI檢查方法、血液指標(biāo)檢測(cè)方法、統(tǒng)計(jì)學(xué)方法、磁敏感加權(quán)成像（SWI）等方式方法[11]。

5、針對(duì)低密度脂蛋白（LDL）的CMBs分析

針對(duì)低密度脂蛋白(LDL)的CMBs分析是采用了MRI檢測(cè)新技術(shù)中SWI技術(shù)，結(jié)合血液指標(biāo)的檢測(cè)，最后統(tǒng)計(jì)學(xué)計(jì)算方式，對(duì)比觀察CMBs患者和無CMBs患者的數(shù)據(jù)[12]。從數(shù)據(jù)對(duì)照中進(jìn)行研究探討CMBs和LDL之間的作用關(guān)系。

分析研究發(fā)現(xiàn)，對(duì)比了CMBs患者與無CMBs對(duì)照組之間的纖維蛋白原水平變化方面沒有明顯的差別,也就是說CMBs病患自身具有的凝血機(jī)制沒有很大的變化[13]。但是我們從上面的表格當(dāng)中，可以看出CMBs病癥患者的低密度脂蛋白（LDL）較低，比無CMBs一組病患來得低。這一現(xiàn)象也表明證實(shí)了卒中強(qiáng)化降脂研究中國提出的，低水平LDL會(huì)導(dǎo)致腦微出血的發(fā)病率的增加 。

CMBs發(fā)病機(jī)制原理可能是因?yàn)楹侠淼难降慕档?，才?huì)導(dǎo)致維持小血管壁的完整性降低，微小血管受損發(fā)生[14]。低水平LDL會(huì)對(duì)小血管壁的完整性形成損壞，從而引起了血管周圍含鐵血黃素沉積 ，在MRI技術(shù)中顯示出了信號(hào)缺失的病癥 ,這也就是CMBs病癥發(fā)生的一個(gè)因素。

經(jīng)過國內(nèi)外醫(yī)學(xué)家的研究探討，有多例CMBs病患病癥體現(xiàn)為信號(hào)缺失，然后導(dǎo)致了微小血管旁邊的含鐵血黃素沉積，這個(gè)進(jìn)一步的證實(shí)了上面的CMBs發(fā)病因素理論[15]。同時(shí)經(jīng)過上面的討論，得出CMBs 患者自身的總膽固醇（CHOL） 水平來得更好。CHOL水平高對(duì)高血壓影響大，會(huì)導(dǎo)致微小血管的舒張功能降低，血管收縮反應(yīng)是由于ET釋放，使得小血管的通透性也增加了，引起腦微出血的概率增加。

6、高血壓

從上面的研究分析當(dāng)中，可以得出一個(gè)結(jié)論腦微出血相關(guān)影響因素包含了血脂的影響,所以對(duì)CMBs患者來說，必須把血脂水平維持在一個(gè)正常范疇，防止腦微出血的嚴(yán)重化[16]。從研究分析中發(fā)現(xiàn)，那些CMBs患者和沒有患上CMBs患者之間，在年齡、高血壓病、糖尿病、腔隙性腦梗塞 、舒張壓 、收縮壓、以及LDL 等心腦血管危險(xiǎn)因素的癥狀表現(xiàn)上都有所差異。

影響CMBs計(jì)數(shù)的因素有高血壓、 腔隙性腦梗塞 、收縮壓、 舒張壓有關(guān)聯(lián)。CMBs的分級(jí)與年齡 、高血壓、腔隙性腦梗塞、 收縮壓 、舒張壓有關(guān)聯(lián)[17]。把病患針對(duì)有無CMB對(duì)比，進(jìn)行與心腦血管等因素的二分類回歸統(tǒng)計(jì)分析中，可以看出高血壓以及腔隙性腦梗塞等危險(xiǎn)因素，對(duì)CMBs 的發(fā)生概率影響是明顯的，所以高血壓對(duì)動(dòng)脈硬化影響，也對(duì)CMBs產(chǎn)生關(guān)聯(lián)性。

7、腦微出血與其他腦血管病

因?yàn)槟X白質(zhì)中血液供源于各深穿支動(dòng)脈，這些微小動(dòng)脈是腦終末動(dòng)脈，微小動(dòng)脈之間之間側(cè)支循環(huán)來得稀疏或者沒有循環(huán)， 一旦末端微小血管出現(xiàn)了病變，就會(huì)導(dǎo)致腦腦白質(zhì)區(qū)域血液循環(huán)工學(xué)的變化，使得腦室旁出現(xiàn)水腫與酸中毒發(fā)炎，這也就導(dǎo)致伴隨LA患病率的增加[18]。CMBs的病因特征和LA病因特征都是屬于微小血管的病變范疇，根據(jù)這個(gè)可以推導(dǎo)出兩者之間的病理學(xué)原理是相似甚至共同。腦微血管（CMBs）發(fā)病會(huì)使得血管壁脆性更高，血管損傷容易出血，但是血管損傷未完全破裂的時(shí)候，也有可能導(dǎo)致節(jié)段性血管閉塞的發(fā)生，從而出現(xiàn)缺血性損傷的病癥現(xiàn)象。因此可以得出，CMBs病變能夠造成出血性腦損害，也可能會(huì)導(dǎo)致缺血性腦損害。

認(rèn)知功能是人腦神經(jīng)中樞中的一項(xiàng)高級(jí)功能。隨著老齡化的日益增多，人群中患有認(rèn)知功能障礙與癡呆現(xiàn)象的人也越來越多了。CMBs和認(rèn)知功能之間關(guān)系與相互的作用，也是CMBs相關(guān)因素研究一個(gè)方向。臨床研究表現(xiàn)中可以看出CMBs患者發(fā)病和前額部、執(zhí)行功能的損傷有影響，所以CMBs病癥研究對(duì)長(zhǎng)期認(rèn)知功能的影響體現(xiàn)出發(fā)生概率的預(yù)示作用[19]。

在臨床醫(yī)學(xué)中抗血小板聚集治療在針對(duì)動(dòng)脈硬化性疾病預(yù)防治療中運(yùn)用范圍廣。經(jīng)過對(duì)上千例高齡患者的針對(duì)性研究中，發(fā)現(xiàn)了沒有服用抗血栓藥物的高齡患者在MRI檢測(cè)檢查中，腦微出血（CMBs）癥狀出現(xiàn)更為普遍[20]。但是大量服用抗血栓藥物也會(huì)導(dǎo)致后期CMBs現(xiàn)象更為明顯。負(fù)責(zé)本次CMBs與抗血栓藥物關(guān)系研究的醫(yī)者認(rèn)為，對(duì)于一些患心臟病或者中風(fēng)的患者來說，抗血栓藥物使用效果還是利大于弊。但是對(duì)于另一些特殊人群，例如CMBs患者而言，一些抗血栓藥物的長(zhǎng)期使用還是弊端顯著的。

從上面的討論中，我們可以得出，雖然腦微出血和其他腦血管疾病有一定的共通性。但是由于從宏觀大血管病和微觀小血管病之間還是存在著差異性。在治療方面的共同性還有有所差別的，所以關(guān)于CMBs的治療還需進(jìn)一步的研究探索。

8、結(jié)語與展望

腦微出血（cerebral microbleeds CMBs）作為一種新形態(tài)的腦小血管病癥，使得我們對(duì)腦血管基本方面的認(rèn)識(shí)從整體走入細(xì)節(jié)，從針對(duì)大血管關(guān)注轉(zhuǎn)變?yōu)樾⊙芗膊〉难芯?。CMBs病癥是醫(yī)學(xué)新技術(shù)MRI推廣使用之后提出的一種形態(tài)學(xué)變化，其臨床病癥的表現(xiàn)和多個(gè)危險(xiǎn)因素相關(guān)，更加精準(zhǔn)的發(fā)病機(jī)制原理需要進(jìn)一步的臨床研究討論。

CMBs多個(gè)相關(guān)因素在國內(nèi)外的研究文獻(xiàn)中都有提高與證明，本文中進(jìn)一步針對(duì)CMBs因素進(jìn)行探討與研究。雖然針對(duì)CMBs的探討有了階段性的進(jìn)展，但對(duì)其機(jī)制的研究樣本還是不夠全面，在其診斷、防治、治療與預(yù)后等方面還需要進(jìn)一步研究實(shí)踐。相信隨著醫(yī)學(xué)技術(shù)的發(fā)展，能夠在以后找到更好的突破口，完全了解和治療CMBs。

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精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)綜述范文第2篇

《中國醫(yī)院知識(shí)倉庫》2004年被衛(wèi)生部科教司評(píng)定為查新數(shù)據(jù)庫，新聞出版總署主管，中國學(xué)術(shù)期刊（光盤版）電子雜志社編輯出版。根據(jù)專業(yè)需求，本中心協(xié)議訂閱了3種數(shù)據(jù)庫：《CHKD期刊全文數(shù)據(jù)庫》（1994年至今）收錄了1994年以來我國公開出版的生物醫(yī)學(xué)類專業(yè)期刊和相關(guān)專業(yè)期刊，整刊1500多種，部分刊4000多種，累計(jì)文獻(xiàn)量達(dá)430多萬篇，每年新增50多萬篇。內(nèi)含各科進(jìn)展、動(dòng)態(tài)、綜述、概況類文章10萬余篇，臨床病例病案報(bào)道86萬多篇，最新治療措施44萬余例；《CHKD期刊全文數(shù)據(jù)庫》（1994之前）收錄了我國重要醫(yī)學(xué)學(xué)術(shù)期刊467種，回溯范圍至各刊創(chuàng)刊，共收錄文獻(xiàn)66萬多篇；《CHKD博碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫》收錄1999年至今全國博士培養(yǎng)單位的優(yōu)秀博、碩士學(xué)位論文近8萬篇，是目前國內(nèi)相關(guān)資源最完備、收錄質(zhì)量最高、連續(xù)動(dòng)態(tài)更新的中國生物醫(yī)學(xué)類博碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫。1．2基層文獻(xiàn)資源需求調(diào)查結(jié)果2011年初，筆者設(shè)計(jì)了《預(yù)防醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)資源需求調(diào)查表》，對(duì)全省89個(gè)縣（市、區(qū)）疾控中心的預(yù)防醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)資源狀況進(jìn)行調(diào)查，結(jié)果不容樂觀。全省有獨(dú)立圖書情報(bào)室并有專職人員的單位僅1家，其他單位多附屬辦公室，既無專人也未進(jìn)行規(guī)范管理，整體上專業(yè)文獻(xiàn)資源貧乏。專業(yè)人員文獻(xiàn)查找主要源于互聯(lián)網(wǎng)（100．0％）。有77．8％（7／9）的設(shè)區(qū)市、52．6％（20／38）的縣級(jí)市和區(qū)、35．7％（15／42）的縣有局域網(wǎng)。如何讓基層單位科研人員能全方位掌握所需文獻(xiàn)信息面臨挑戰(zhàn)。

1共享優(yōu)勢(shì)

新媒體是網(wǎng)絡(luò)技術(shù)支撐下出現(xiàn)的媒體形態(tài)，可分為網(wǎng)絡(luò)新媒體、移動(dòng)新媒體和數(shù)字新媒體［1］。目前以門戶網(wǎng)站、搜索引擎、簡(jiǎn)易信息聚合（RSS）、電子郵件／即時(shí)通訊／電子書、網(wǎng)絡(luò)雜志／電子雜志等為主。融合的寬帶信息網(wǎng)絡(luò)，是各種新媒體形態(tài)依托的共性基礎(chǔ)。終端移動(dòng)性，是新媒體發(fā)展的重要趨勢(shì)。相對(duì)于報(bào)刊、戶外、廣播、電視4大傳統(tǒng)媒體，新媒體被形象地稱為“第5媒體”。依托它可便捷地實(shí)現(xiàn)預(yù)防醫(yī)學(xué)信息文獻(xiàn)實(shí)時(shí)精準(zhǔn)傳播。任何情報(bào)文獻(xiàn)的學(xué)術(shù)價(jià)值，都是在流動(dòng)中形成與體現(xiàn)，在共享中最終實(shí)現(xiàn)。

2共享思路

理論上一個(gè)長(zhǎng)遠(yuǎn)的合理文獻(xiàn)信息的資源共享體系，包括共建與共知。共建是共享的物質(zhì)基礎(chǔ)，共知又是共建和共享的理論基礎(chǔ)，三者相互依存，缺一不可。資源共享的手段是館際合作，通過館際互借、網(wǎng)上文獻(xiàn)傳遞、原文復(fù)制和聯(lián)合咨詢達(dá)到資源共知共享，帶動(dòng)資源優(yōu)化配置，拓展共享的渠道，提高共享效率，保證共享的后續(xù)發(fā)展。目前我省各縣（市、區(qū)）疾控機(jī)構(gòu)共享的路線基本以本中心文獻(xiàn)信息庫為主體，依托網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的新媒體呈放射狀傳播。隨著交流的頻繁與深入，不斷梳理溝通渠道，加強(qiáng)了解與協(xié)作，文獻(xiàn)信息共享服務(wù)途徑將由單向輸出逐步演變?yōu)閷?shí)際意義上的共知、共建與共享，做到以文獻(xiàn)信息資源的共享，來促進(jìn)實(shí)體與虛擬館藏文獻(xiàn)信息資源的豐富與發(fā)展。新媒體具有全天候和全覆蓋性的特征，可使不同區(qū)域網(wǎng)絡(luò)連接起來，實(shí)現(xiàn)廣域范圍的資源共享。調(diào)查顯示，我省基層單位均擁有互聯(lián)網(wǎng)，工作人員基本可在崗位上自由上網(wǎng)，這為文獻(xiàn)信息的傳播提供了硬件服務(wù)支持。具體操作思路如下。

2．1設(shè)立聯(lián)系窗口

可在中心網(wǎng)站設(shè)立一扇和圖書情報(bào)室的聯(lián)系窗口，成為與基層單位科研人員、圖書情報(bào)人員業(yè)務(wù)聯(lián)系的紐帶，及時(shí)接收和回應(yīng)科研人員對(duì)預(yù)防醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)信息的需求。為了使專業(yè)人員能夠更方便快捷地閱讀到本中心網(wǎng)站的最新信息，網(wǎng)站可推出RSS聚合資訊服務(wù)，利用互聯(lián)網(wǎng)支撐下的新媒體傳播渠道，圍繞預(yù)防醫(yī)學(xué)工作性質(zhì)及當(dāng)前的工作任務(wù)，不斷補(bǔ)充豐富RSS訂閱源，對(duì)預(yù)防醫(yī)學(xué)專業(yè)信息加以及時(shí)、廣泛、深度的挖掘與規(guī)范化的學(xué)科整合，豐富虛擬文獻(xiàn)信息資源，科研人員可有的放矢地瀏覽查詢最新信息與科研動(dòng)態(tài)，避免在茫茫網(wǎng)絡(luò)中毫無頭緒、費(fèi)時(shí)費(fèi)力。

2．2通過微搏共享

可利用微博實(shí)現(xiàn)文獻(xiàn)信息共享。據(jù)新華網(wǎng)報(bào)道，微博注冊(cè)用戶2011年底已超過3億。用戶可以通過網(wǎng)頁、WAP頁面、手機(jī)短信消息（字?jǐn)?shù)140字以內(nèi)）或上傳圖片，即時(shí)瀏覽最新信息，隨時(shí)隨地參與分享與討論。一些有影響力的醫(yī)藥衛(wèi)生媒體和部分省市的疾控中心，•72•海峽預(yù)防醫(yī)學(xué)雜志2012年6月第18卷第3期StraitJPrevMed，Jun2012，Vol．18，No．3已在新浪開設(shè)官方認(rèn)證的微博交流渠道：例如健康報(bào)官方微博北京市疾控中心長(zhǎng)沙市疾控中心等。還可同步申請(qǐng)微博的官方網(wǎng)盤，它是一款云存儲(chǔ)網(wǎng)盤，用來存儲(chǔ)海量文件，并支持分享文檔、音樂、視頻等任意文件到微博、郵箱、QQ／MSN等?？蒲腥藛T利用它可同步分享預(yù)防醫(yī)學(xué)情報(bào)訊息，保存到微盤的文件可自動(dòng)同步到電腦、手機(jī)等設(shè)備，無需攜帶電腦、移動(dòng)硬盤，只要能聯(lián)網(wǎng)，隨時(shí)隨地即可訪問到圖文并茂的專業(yè)文獻(xiàn)信息。

2．3提供PDF文獻(xiàn)

在為基層科研人員提供實(shí)體館藏的醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)信息服務(wù)時(shí)，可利用掃描儀將讀者急需的文獻(xiàn)轉(zhuǎn)換成PDF格式，通過各類網(wǎng)絡(luò)郵箱傳送到讀者的終端接收器。PDF頁面最大優(yōu)點(diǎn)是保證文獻(xiàn)文本的準(zhǔn)確性與相關(guān)圖像的精準(zhǔn)性。

2．4信息咨詢服務(wù)

精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)綜述范文第3篇

>> 基于LDA模型和SVM的文本分類研究 基于隨機(jī)森林的文本分類研究 基于Bayes算法的網(wǎng)頁文本分類研究 基于粗糙集的文本分類方法研究 基于推拉策略的文本分類增量學(xué)習(xí)研究 文本分類特征降維研究綜述 基于優(yōu)化類中心分類算法的文本分類研究 基于文本分類的果農(nóng)短信分類 文本分類算法研究 2統(tǒng)計(jì)的文本分類特征選擇方法的研究'> 基于χ2統(tǒng)計(jì)的文本分類特征選擇方法的研究 文本分類及算法綜述 基于潛在語義分析和改進(jìn)的HS-SVM的文本分類模型研究 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Web文本分類的研究 基于向量空間模型的文本分類系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn) 基于HowNet的VSM模型擴(kuò)展在文本分類中的應(yīng)用研究 基于蟻群智能算法的文本分類研究 基于KNN的中文文本分類反饋學(xué)習(xí)研究 基于模糊VSM和RBF網(wǎng)絡(luò)文本分類方法的研究與實(shí)現(xiàn) 基于語言模型的藏文文本分類研究 基于K―means算法的文本分類技術(shù)研究 常見問題解答 當(dāng)前所在位置：l）和結(jié)構(gòu)化文本（.xml）。按文本的篇幅可劃分為長(zhǎng)文本和短文本。無論是什么類型的待分類文本，首先都要進(jìn)行預(yù)處理操作，包括分詞、去停用詞、詞根還原等，其目的是去掉對(duì)分類不起作用的噪音數(shù)據(jù)。然后從預(yù)處理后的文本中提取關(guān)鍵詞，構(gòu)成關(guān)鍵詞詞典。關(guān)鍵詞詞典的作用有兩個(gè)：一是計(jì)算關(guān)鍵詞的權(quán)重，將其表示為機(jī)器可理解的文本向量。二是利用關(guān)鍵詞構(gòu)建和擴(kuò)充本體庫。待分類文本集的篇幅不同，其選擇的特征處理過程也不同。長(zhǎng)文本預(yù)處理后得到的文本表示是高維稀疏的特征向量，需要選擇合適算法對(duì)向量進(jìn)行特征降維，去掉噪音數(shù)據(jù)，留下對(duì)文本分類有較大貢獻(xiàn)的特征數(shù)據(jù)。對(duì)于廣告標(biāo)語、新聞標(biāo)題等短文本進(jìn)行預(yù)處理后得到低維特征向量，其中包含的索引項(xiàng)缺少可利用的信息，可通過從本體庫中獲取對(duì)分類有價(jià)值的關(guān)鍵詞，為向量添加額外的新特征輔助分類過程。預(yù)處理模塊在整個(gè)文本分類過程中起著非常重要的作用，特征向量的好與壞直接影響著文本分類的精準(zhǔn)度和分類性能。

1.2 本體模塊

本體模塊位于整個(gè)分類框架的中間層，是框架的核心部分，也是整個(gè)分類系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)。本體有多種用途，可以利用本體庫中的標(biāo)準(zhǔn)本體文件或是手工構(gòu)建的本體作為背景知識(shí)，提供語義信息構(gòu)建分類模型，也可以利用本體對(duì)特征向量進(jìn)行降維（長(zhǎng)文本）或添加主題詞擴(kuò)充特征向量（短文本），提高分類效率，當(dāng)然本體中包含的信息越完備，取得的分類結(jié)果越準(zhǔn)確。

1.3 分類模塊

分類模塊主要是利用傳統(tǒng)分類算法或本體構(gòu)建分類模型，其主要功能是實(shí)現(xiàn)分類，對(duì)未知文本進(jìn)行判別，將其劃分到所屬的類別中。

2 關(guān)鍵技術(shù)研究動(dòng)態(tài)

2.1 特征處理

近年來，特征處理過程（對(duì)高維特征向量進(jìn)行降維和對(duì)稀疏特征向量進(jìn)行擴(kuò)充）越來越多地被人們重視，高維稀疏的特征空間中缺少對(duì)分類給力的特征項(xiàng)，包含過多冗余信息和噪音數(shù)據(jù)，對(duì)分類效果起反作用。從知識(shí)發(fā)現(xiàn)的角度看，識(shí)別出預(yù)測(cè)結(jié)果中的低維特征是非常有用的，消除無關(guān)和冗余的數(shù)據(jù)特征，提高數(shù)據(jù)挖掘的效率，改善預(yù)測(cè)精準(zhǔn)性等學(xué)習(xí)性能。

特征降維[9]是從初始高維特征集合中選出低維特征集合，并根據(jù)一定的評(píng)估準(zhǔn)則最優(yōu)化縮小特征空間的過程，主要有特征選擇和特征重構(gòu)兩類。特征選擇的本質(zhì)是對(duì)原高維特征空間的約簡(jiǎn)，即在不損傷分類精度的前提下，盡量減少特征空間中的索引項(xiàng)的數(shù)目，降低向量空間的維數(shù)。較為典型的特征選擇方法有文檔頻度、互信息、信息增益、X2統(tǒng)計(jì)量等。Yang yiming[10-11]等人在reuters-21578和一部分Reuters Corpus Version1（RCV1）語料庫上分別采用文檔頻度、互信息、信息增益、X2統(tǒng)計(jì)量等方法對(duì)特征向量進(jìn)行降維，然后用Naive Bayesian, Rocchio, kNN和SVM等分類算法進(jìn)行多角度實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明SVM和X2統(tǒng)計(jì)的組合方法優(yōu)于其它的方法。特征重構(gòu)[12]又稱特征抽取，是基于特征項(xiàng)之間的語義相關(guān)性、類內(nèi)文本聚合程度、類間離散程度的影響力等方面因素，對(duì)文本特征集進(jìn)行壓縮，把原來的特征向量轉(zhuǎn)換成為一個(gè)不同的更緊湊的新低維空間。例如主成成分分析（PCA），線性區(qū)分分析（LDA），潛在語義索引（LSI）等。

還有其他降維方法，如利用通用本體和領(lǐng)域本體提供的概念層次語義結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)降維。采用本體中概念及概念間的語義關(guān)系并結(jié)合潛在語義索引算法對(duì)特征空間進(jìn)行降維，可以提高分類性能。文獻(xiàn)[13]提出基于WordNet語義詞典和隱含語義索引(LSI)模型的英文文本分類方法，用WordNet中語義集代替單詞構(gòu)成特征向量，然后利用LSI模型進(jìn)一步深入挖掘語義集的概念間的深層聯(lián)系，將語言知識(shí)和概念索引有效地融合到文本向量空間的表示中，對(duì)特征向量進(jìn)行降維，并分別用Naive Bayes和簡(jiǎn)單向量距離算法實(shí)現(xiàn)分類，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明準(zhǔn)確率都隨著語義分析的深入逐步提高，充分表明語義挖掘?qū)ξ谋痉诸惖闹匾?。文獻(xiàn)[14]也利用WordNet通用本體和潛在語義索引算法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)信息檢索中的文檔向量進(jìn)行降維，取得較好的效果，該方法也適用于大規(guī)模的文檔集。文獻(xiàn)[15]利用潛在語義索引和領(lǐng)域本體實(shí)現(xiàn)文本特征的降維和分類，該方法適用于對(duì)領(lǐng)域內(nèi)的文本集分類。近年來，基于分形的方法也得到人們關(guān)注[16]。采用分形的思想，可以較準(zhǔn)確地估計(jì)出數(shù)據(jù)的本征維[17]，為進(jìn)一步地降維提供指導(dǎo)性的參考。

對(duì)于新聞標(biāo)題，廣告語，電影預(yù)告等短文本進(jìn)行預(yù)處理后得到稀疏的特征向量，缺少對(duì)分類給力的特征項(xiàng)，為解決其稀疏問題除了要去掉冗余和噪音特征項(xiàng)外，還需要利用語義詞典或本體對(duì)文本向量進(jìn)行特征擴(kuò)充，添加對(duì)分類起正面作用的特征項(xiàng)，輔助指導(dǎo)分類。文獻(xiàn)[18]提出一個(gè)基于短文本的半監(jiān)督的分類通用框架，適用于從Web搜索結(jié)果到醫(yī)學(xué)等眾多不同領(lǐng)域的文本分類。利用潛在主題分析模型如pLSA、LDA等和機(jī)器學(xué)習(xí)方法如最大熵和支持向量機(jī)等，從大規(guī)模外部語料庫中抽取出潛在主題詞擴(kuò)充特征向量，提高分類器的覆蓋范圍。

2.2 分類模型

隨著本體的發(fā)展，近年來有許多國內(nèi)外學(xué)者將本體引入到文本挖掘的各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域，基于本體的分類是研究熱點(diǎn)之一，下面通過幾個(gè)典型實(shí)例進(jìn)一步說明該研究的特點(diǎn)及進(jìn)展。

Gu等人[19]提出一個(gè)基于SARS本體的文本分類模型，利用本體中層次概念結(jié)構(gòu)構(gòu)建向量空間模型，為分類提供領(lǐng)域知識(shí)。同時(shí)從預(yù)處理后的文本集中抽取出主題詞構(gòu)成詞典，用來不斷擴(kuò)充和完善SARS本體，一方面可以構(gòu)建本體向量，另一方面可以解決傳統(tǒng)分類方法中存在的特征向量的高維稀疏問題?；谠摲诸惸Ｐ蜆?gòu)建的原型系統(tǒng)，對(duì)200篇有關(guān)SARS信息的文檔進(jìn)行分類，其分類結(jié)果的精準(zhǔn)率和召回率最高分別可達(dá)到0.93和0.95。

Probowo[20]等人根據(jù)DDC（Dewey Decimal Classification）和LCC（Library ofCongress Classification）的特點(diǎn)，建立了一種DDC-LCC映射關(guān)系，利用基于DDC和LCC兩種分類模式的Web網(wǎng)頁構(gòu)建本體庫，并映射到DDC和LCC兩個(gè)分類模式，給出了DDC-LCC和基于本體的分類模式之間的映射的形式化定義。這種映射關(guān)系能夠提供度量Web網(wǎng)頁和類別的相似度的方法，并結(jié)合本體中的概念與實(shí)例的語義關(guān)系和層次結(jié)構(gòu)關(guān)系，輔助對(duì)Web網(wǎng)頁進(jìn)行分類，取得較好效果。

Song[21]等人在2005年提出了一種利用Web網(wǎng)頁中抽取的語法知識(shí)構(gòu)建領(lǐng)域本體的方法，并利用領(lǐng)域本體的層次結(jié)構(gòu)、概念特征及概念間的關(guān)系和屬性等領(lǐng)域知識(shí)對(duì)Web網(wǎng)頁分類。首先利用自然語言處理技術(shù)對(duì)Web文檔進(jìn)行詞性標(biāo)注和語法分析等預(yù)處理，抽取出重要概念術(shù)語構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)，進(jìn)而利用層次結(jié)構(gòu)的語義關(guān)系構(gòu)建領(lǐng)域本體。然后對(duì)從Web網(wǎng)頁中抽取的概念術(shù)語進(jìn)行權(quán)重計(jì)算構(gòu)建文本向量，通過計(jì)算文本向量與本體構(gòu)成的類別向量之間的相似度實(shí)現(xiàn)對(duì)在線的Web網(wǎng)頁進(jìn)行自動(dòng)實(shí)時(shí)分類。與傳統(tǒng)的貝葉斯分類器和TF-IDF分類器進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比，分別對(duì)從雅虎的經(jīng)濟(jì)新聞網(wǎng)站抽取的Cooperatives，employment，F(xiàn)inance，Marketing，Organizations，Trades等幾個(gè)類別的文本集進(jìn)行分類實(shí)驗(yàn)，三個(gè)分類器的F1指標(biāo)平均值分別為0.92，0.82，0.79，基于本體的分類器有效地提高了分類性能。

2007年，文獻(xiàn)[22]提出一個(gè)基于本體的Web文檔的分類方法和自動(dòng)構(gòu)建本體的方法，并對(duì)分類后的文檔進(jìn)行排序。基于WordNet的同義詞集用經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸釫MD（Earth Mover’s Distance）算法計(jì)算概念的相似度，根據(jù)相似度得分對(duì)已有的本體進(jìn)行擴(kuò)充和維護(hù)，然后把本體作為類別向量對(duì)Web文檔進(jìn)行實(shí)時(shí)分類，最后用排序算法對(duì)分類結(jié)果中的Web文檔集合進(jìn)行排序，為信息檢索提供基礎(chǔ)。分別采用KNN和SVM算法對(duì)從網(wǎng)站上搜集的2000個(gè)Web文檔進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，本文提出的方法得到召回率和精準(zhǔn)率明顯優(yōu)于KNN方法，召回率與SVM算法相比相當(dāng)略有提高，但精準(zhǔn)率約有降低。

文獻(xiàn)[15]提出一個(gè)文本分類的通用框架，并將潛在語義索引算法（LSI）和領(lǐng)域本體引入到該框架中實(shí)現(xiàn)對(duì)領(lǐng)域內(nèi)文本集進(jìn)行分類。潛在語義索引算法可以有效解決特征向量的高維和稀疏的問題，提高文本分類的精確度。領(lǐng)域本體具有豐富的領(lǐng)域內(nèi)專用術(shù)語，可以為分類提供背景知識(shí)。利用潛在語義索引算法和領(lǐng)域本體實(shí)現(xiàn)的分類器可以有效的提高分類的性能，其精準(zhǔn)率、召回率和F1度量值的平均值都略高于傳統(tǒng)樸素貝葉斯分類器的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

文獻(xiàn)[23]將本體知識(shí)作為背景知識(shí)應(yīng)用到文本表示中，實(shí)現(xiàn)對(duì)文本的分類。對(duì)XML文本進(jìn)行解析，從XML文本的元素中抽取術(shù)語構(gòu)建特征向量，并充分利用XML文本的特殊結(jié)構(gòu)，并對(duì)其進(jìn)行標(biāo)注，將文本標(biāo)簽及標(biāo)簽路徑結(jié)構(gòu)也作為特征用來擴(kuò)展文本向量，并結(jié)合通用本體WordNet構(gòu)建更豐富特征的特征向量，即將twings和tag paths的信息添加到文本向量中，并找出與twings和tag paths的信息相對(duì)應(yīng)的WordNet中的同義詞集合，對(duì)一詞多義和多詞同義現(xiàn)象進(jìn)行詞義消解。如doctor有兩個(gè)詞義，醫(yī)生和博士，分別與WordNet中的兩個(gè)同義詞集{dentist, therapist, psychologist }和{professor, associated}相對(duì)應(yīng)，要結(jié)合上下文的背景確定選擇哪個(gè)同義詞集，擴(kuò)充特征向量。該方法對(duì)XML文本進(jìn)行分類取得較好的分類效果。

2.3 性能評(píng)測(cè)

2.3.1 數(shù)據(jù)集

對(duì)分類模型進(jìn)行性能評(píng)價(jià)的前提是在相同的運(yùn)行平臺(tái)上對(duì)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)文本集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。目前常用的標(biāo)準(zhǔn)文本集有Reuters-21578，20-Newgroups及其他文本集等。Reuters-21578 文本集是目前國際上比較常用的標(biāo)準(zhǔn)語料庫[24]，來源于1987年路透社的新聞專線的新聞材料，主要用于文本分類系統(tǒng)測(cè)試，該語料庫分為135個(gè)類別，共包含21578篇文本。20-Newgroups[25]是卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的McCallum等開發(fā)的Rainbow系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫，有20個(gè)類的新聞組討論英文文章分別存放在20個(gè)目錄下，每個(gè)目錄的名字作為一個(gè)新聞組類別，每類大約1000篇文本。對(duì)于不同的分類方法進(jìn)行性能評(píng)測(cè)也可以采用特定領(lǐng)域的文本集如茶領(lǐng)域文本、酒領(lǐng)域文本等。

2.3.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)

經(jīng)過分類后可以產(chǎn)生四種結(jié)果，如表1所示。

其中TC表示本屬于該類別，且被正確地判斷為屬于該類別的文本數(shù)；TW表示為本不屬于該類別，卻被錯(cuò)誤地判斷為屬于該類別的文本數(shù)；FC表示本屬于該類別，卻被錯(cuò)誤地判斷不屬于該類別的文本數(shù)，F(xiàn)W表示本不屬于該類別，也被正確地判斷不屬于該類別的文本數(shù)。

通常采用精準(zhǔn)率（precision），召回率（recall），正確率（accuracy），錯(cuò)誤率（fallout），誤差率（error）等評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)分類器的性能進(jìn)行評(píng)測(cè)[26]。其公式如下：

precision=TC/(TC+FC),

recall=TC/(TC+TW),

accuracy=(TC+FW)/(TC+FC+TW+FW),

fallout=TW/(FC+TW),

error=(TW+FC)/(TC+FC+TW+FW)

要對(duì)分類器的整體性能進(jìn)行評(píng)測(cè)，采用F1_Measure度量[27]指標(biāo)，其公式如(1)所示。其中，β是召回率和精準(zhǔn)率的相對(duì)權(quán)重。β等于1時(shí)兩者同等重要，β大于1時(shí)，精準(zhǔn)率更重要一些，β小于1時(shí)召回率更重要一些。

（1）

F1度量指標(biāo)是對(duì)精準(zhǔn)率和召回率兩個(gè)指標(biāo)的綜合，分別反映分類效果的兩個(gè)不同方面，它們是互為消長(zhǎng)的關(guān)系，不可能兩全其美，其精準(zhǔn)率高，召回率低，反之亦然。根據(jù)分類實(shí)驗(yàn)的具體情況，在兩者之間取得一個(gè)平衡點(diǎn)，使分類的精準(zhǔn)率和召回率都取得較高值，β通常取值為1/2和1。

3 主要挑戰(zhàn)及研究進(jìn)展

3.1 領(lǐng)域本體的構(gòu)建不完善

基于本體的分類方法主要是利用領(lǐng)域本體或通用本體對(duì)領(lǐng)域內(nèi)的數(shù)據(jù)的描述，從中獲取知識(shí)或規(guī)則指導(dǎo)分類，領(lǐng)域本體構(gòu)建的完善與否將直接影響分類的性能。目前已建立了一系列的領(lǐng)域本體的構(gòu)建工程方法，涌現(xiàn)出許多理論、技術(shù)、描述語言和構(gòu)建工具。但是手工構(gòu)建本體需要用戶逐個(gè)輸入大量知識(shí)，費(fèi)時(shí)費(fèi)力，是一項(xiàng)繁瑣而辛苦的任務(wù)，還會(huì)導(dǎo)致知識(shí)獲取的瓶頸，要構(gòu)建完備的領(lǐng)域本體也是許多研究學(xué)者一直著力解決的難題。因此，如何降低構(gòu)建本體的開銷，根據(jù)已有數(shù)據(jù)資源實(shí)現(xiàn)半自動(dòng)化或自動(dòng)化構(gòu)建本體，這是本體學(xué)習(xí)所要研究的內(nèi)容，是一個(gè)具有重要研究?jī)r(jià)值的課題[28]。

3.2 領(lǐng)域本體可重用性差

本體的目的就是知識(shí)的重用和共享，但領(lǐng)域本體必須是依賴特定領(lǐng)域的，才能具有良好的領(lǐng)域知識(shí)表達(dá)能力，領(lǐng)域本體的可重用性一直是一個(gè)難以解決問題。

不同本體的構(gòu)建者開發(fā)的本體所描述的領(lǐng)域可能相關(guān)或重疊，使用的建模方法、建模工具和建模描述語言也不盡相同，從而形成大量異構(gòu)本體。如何在構(gòu)建新本體時(shí)重用現(xiàn)有的本體，實(shí)現(xiàn)對(duì)本體的重用、更新和維護(hù)已經(jīng)成為本體領(lǐng)域新的研究熱點(diǎn)，本體標(biāo)準(zhǔn)化和模塊化構(gòu)建可以為解決本體的可重用性和面向特定領(lǐng)域提供一種新思路。如何找出多個(gè)已有本體之間存在的語義聯(lián)系，對(duì)多個(gè)領(lǐng)域本體進(jìn)行映射和合并，這就是本體集成所研究的內(nèi)容，即集成不同組織開發(fā)的不同語言和不同組織方式的本體，以解決不同應(yīng)用中的信息異構(gòu)問題，也是目前研究的一個(gè)熱點(diǎn)[29]。

3.3 通用本體缺少領(lǐng)域術(shù)語

較為典型的通用本體有HowNet[30]，WordNet[31]等。HowNet又稱知網(wǎng)，是一個(gè)用于自然語言處理的在線常識(shí)知識(shí)庫，包含中文詞典中概念之間的關(guān)系，屬性之間的關(guān)系以及與中文對(duì)應(yīng)的英文的概念及屬性關(guān)系，常用來輔助對(duì)中文文本進(jìn)行分類。WordNet是美國普林斯頓大學(xué)認(rèn)知科學(xué)實(shí)驗(yàn)室的George A.Miller 教授負(fù)責(zé)開發(fā)的基于心理語言學(xué)規(guī)則的英文詞典，它以同義詞集為單位組織信息，對(duì)查詢結(jié)果的演繹比較符合人類思維定式。許多研究學(xué)者根據(jù)WordNet的特點(diǎn)，將其應(yīng)用到文本分類中作為背景知識(shí)指導(dǎo)分類，已經(jīng)取得了一定的成果。通用本體不但可以結(jié)合分類算法構(gòu)建分類模型，還可以對(duì)文本向量進(jìn)行特征處理，能有效提高特征向量中的特征項(xiàng)對(duì)分類所起到的正面作用。通用本體是通用詞匯的集合，包含的詞匯量很多，涉及范圍廣，但缺少對(duì)特定領(lǐng)域的專業(yè)詞匯的描述，不適合指導(dǎo)特定領(lǐng)域的文本分類。領(lǐng)域本體可以彌補(bǔ)通用本體的不足，綜合采用通用本體和領(lǐng)域本體可以更好的提高分類的性能。

3.4 本體的推理能力利用不充分

Perez[32]等人認(rèn)為本體中包含類，關(guān)系，函數(shù)，公理和實(shí)例等5個(gè)基本建模元語，可以從不同層次的形式化模式上給出領(lǐng)域內(nèi)的概念與概念之間相互關(guān)系，提供對(duì)該領(lǐng)域知識(shí)的共同理解。其中公理是對(duì)本體中概念及其關(guān)系的約束，是對(duì)知識(shí)進(jìn)行推理和驗(yàn)證的基礎(chǔ)，而OWL（Web Ontology Language）本體描述語言是基于描述邏輯的形式化的本體描述方法，具有強(qiáng)大的演繹推理能力，利用推理機(jī)制進(jìn)行分類并結(jié)合本體中用于描述屬性和類型的詞匯，會(huì)進(jìn)一步提高分類效果。然而，本體中強(qiáng)大的機(jī)器推理機(jī)制的功能并沒有完全發(fā)揮出來，對(duì)本體中概念、實(shí)例和屬性等特征也缺乏深層次的語義分析，本體中概念關(guān)系、實(shí)例、屬性類型等特征對(duì)分類過程所起的作用不大。如何充分利用本體所提供的機(jī)器推理機(jī)制及深層次的語義關(guān)系，實(shí)現(xiàn)對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘是研究學(xué)者關(guān)注的熱點(diǎn)問題。

4 總結(jié)

本文提出一個(gè)基于本體庫的文本分類通用框架，并分別從特征處理，分類模型和性能評(píng)測(cè)等多方面歸納總結(jié)了現(xiàn)有基于本體的文本分類研究中存在一些問題及研究進(jìn)展，希望上述工作可以給相關(guān)的文本分類的研究提供有益的參考。

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精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)綜述范文第4篇

關(guān)鍵詞：人工智能 心血管 超聲

大數(shù)據(jù)是現(xiàn)代醫(yī)學(xué)模式的重要特征。在這種醫(yī)療模式下，要求醫(yī)療人員在確?；颊甙踩徒】档耐瑫r(shí)追求效率的最大化[1]。對(duì)于高分辨率的醫(yī)學(xué)影像成像，集中體現(xiàn)在醫(yī)務(wù)人員快速、準(zhǔn)確、有效地解釋影像數(shù)據(jù)（包括肉眼可見和不可見），挖掘利于診斷和治療的有用信息。在此背景下，人工智能（artificial intelligence,AI）應(yīng)運(yùn)而生，它為促進(jìn)圖像采集、測(cè)量、報(bào)告和隨后的臨床路徑以及影像和臨床數(shù)據(jù)的整合提供了有效手段[2]。心血管影像的精確性成為AI臨床應(yīng)用中的主要領(lǐng)域之一，本文對(duì)此作一綜述。

1 人工智能及其在醫(yī)學(xué)上的應(yīng)用

AI是一個(gè)廣義的術(shù)語，指的是機(jī)器或計(jì)算程序執(zhí)行具有人類智能特征的任務(wù)的能力，如模式識(shí)別和解決問題的能力等。AI可以通過彌補(bǔ)人類智能，使現(xiàn)有醫(yī)療診斷和預(yù)后價(jià)值最大化，同時(shí)使醫(yī)師負(fù)擔(dān)最小化，從而顯著改善健康診療過程和結(jié)果。AI在臨床實(shí)踐中的應(yīng)用預(yù)示著醫(yī)學(xué)領(lǐng)域一個(gè)更為劇烈變化時(shí)代的到來，在影像學(xué)方面尤其如此。一項(xiàng)通過分析科學(xué)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫的研究[3]發(fā)現(xiàn)，目前AI在醫(yī)學(xué)的研究領(lǐng)域主要集中在大數(shù)據(jù)分析、腦卒中康復(fù)、心臟手術(shù)和醫(yī)療診斷和預(yù)后預(yù)測(cè)等方面。其中，用于醫(yī)學(xué)診斷、預(yù)后預(yù)測(cè)和分類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)是主要熱點(diǎn)，占所有文獻(xiàn)的26%；而未來最引人關(guān)注的研究主題是基于AI的微創(chuàng)手術(shù)。然而，關(guān)于AI數(shù)據(jù)管理、模型可靠性、模型臨床效用驗(yàn)證等問題尚未進(jìn)行廣泛研究。

2 人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)法

大數(shù)據(jù)是一個(gè)經(jīng)常用來描述大量收集數(shù)據(jù)的術(shù)語，如來自大型生物信息庫的基因組數(shù)據(jù)、電子健康記錄檔案和大型研究隊(duì)列數(shù)據(jù)以及影像學(xué)掃描數(shù)據(jù)等。AI系統(tǒng)通過識(shí)別和提取一組觀測(cè)數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)集）的模式來自主獲取知識(shí)的過程稱為機(jī)器學(xué)習(xí)（machine learning,ML）。ML是人工智能的一個(gè)組成部分，描述為計(jì)算機(jī)從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)的過程，并在沒有事先知識(shí)的情況下執(zhí)行預(yù)定的任務(wù)[4]。機(jī)器學(xué)習(xí)可以進(jìn)一步分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)，這取決于用于學(xué)習(xí)的樣本是否完全標(biāo)記、部分標(biāo)記或未標(biāo)記。ML的典型例子是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，后者基于人類大腦的神經(jīng)元及其連接，神經(jīng)元之間的相互依賴關(guān)系反映出不同的權(quán)重，每個(gè)神經(jīng)元接受多個(gè)輸入，所有的輸入一起決定了神經(jīng)元的激活。通過樣本訓(xùn)練找到這些合適權(quán)重的過程就是學(xué)習(xí)。學(xué)習(xí)過程的復(fù)雜性和所需的樣本量隨著神經(jīng)元數(shù)量的增加而增加。由于計(jì)算能力和樣本大小的限制，機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的成功依賴于從原始樣本中手工提取特征來減少神經(jīng)元的數(shù)量。為了解決這一問題，人們提出了深度學(xué)習(xí)的方法，即自動(dòng)學(xué)習(xí)代表性的樣本。深度學(xué)習(xí)是指一種特別強(qiáng)大的ML方法，它利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人類的認(rèn)知，常用于影像模式識(shí)別和分類。

模型訓(xùn)練是所有ML類型的共同過程，它是利用模型分析所提供的數(shù)據(jù)中的各種特性來學(xué)習(xí)如何生成輸出標(biāo)簽的過程[5]。如在超聲心動(dòng)圖中，一個(gè)模型可以分析各種特征，如左心室壁厚度和左心室射血分?jǐn)?shù)，以確定患者是否具有特定的條件。然而，在分析中包含不相關(guān)的特征可能會(huì)導(dǎo)致模型過度擬合，從而在呈現(xiàn)新數(shù)據(jù)集時(shí)降低其準(zhǔn)確性。這強(qiáng)調(diào)了擁有一個(gè)能夠代表總體的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的重要性。數(shù)據(jù)集的質(zhì)量對(duì)于最終ML模型的質(zhì)量至關(guān)重要。盡管ML算法可以使用小數(shù)據(jù)集或大數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，但大數(shù)據(jù)集可以最大限度地提高訓(xùn)練算法的內(nèi)部和外部有效性，降低過度擬合的風(fēng)險(xiǎn)。正確模型的選擇通常取決于操作員的專業(yè)知識(shí)、數(shù)據(jù)集的性質(zhì)和最終人工智能系統(tǒng)的目的。

3 人工智能在心血管超聲的應(yīng)用

心血管成像領(lǐng)域，包括超聲心動(dòng)圖、心臟計(jì)算機(jī)斷層掃描、心臟磁共振成像和核成像，具有復(fù)雜的成像技術(shù)和高容量的成像數(shù)據(jù)，處于精準(zhǔn)心臟病學(xué)革命的前沿。然而，在基于AI的臨床轉(zhuǎn)化方法中，心血管成像一直落后于腫瘤學(xué)等其他領(lǐng)域。人工智能在超聲心動(dòng)圖中的應(yīng)用包括自動(dòng)心室定量和射血分?jǐn)?shù)計(jì)算、應(yīng)變測(cè)量和瓣膜形態(tài)及功能評(píng)估以及ML在心臟疾病自動(dòng)診斷中的應(yīng)用。

3.1 心室定量和EF自動(dòng)化。

自動(dòng)心室量化和EF計(jì)算的算法旨在提供準(zhǔn)確、快速和可重復(fù)的心尖視圖分類、解剖標(biāo)志檢測(cè)、心室壁分割和心內(nèi)膜跟蹤。有研究[6]比較了AI軟件自動(dòng)測(cè)量（AutoEF）和手工追蹤雙平面Simpson法測(cè)量左室EF的準(zhǔn)確性，并與心臟MRI進(jìn)行了比較。結(jié)果表明AutoEF與手動(dòng)雙平面Simpson法測(cè)得的EF相關(guān)性較好，且與MRI相關(guān)性良好，但AutoEF低估了左室舒張末期容積（EDV）和收縮期末期容積（ESV）。此外，在不同切面，測(cè)量的準(zhǔn)確性存在差異，以胸骨旁長(zhǎng)軸切面的準(zhǔn)確性最高，達(dá)96%，而在心尖切面時(shí)整體精度降低（84%）。腔室定量和左室EF測(cè)量的中位數(shù)絕對(duì)偏差在15%～17%，其中ESV的絕對(duì)偏差最小；左房容積和左室EDV被高估。

3.2 心肌運(yùn)動(dòng)和應(yīng)變測(cè)量。

Kusunose等[7]研究發(fā)現(xiàn)與傳統(tǒng)二維超聲心動(dòng)圖相比，利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可更好的檢測(cè)區(qū)域壁運(yùn)動(dòng)異常并區(qū)分冠狀動(dòng)脈梗死區(qū)域。Cikes等[8]利用復(fù)雜超聲心動(dòng)圖數(shù)據(jù)（整個(gè)心動(dòng)周期的左室容積和變形數(shù)據(jù)，而不是單個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)）和臨床參數(shù)的ML算法識(shí)別心衰并對(duì)心臟再同步化治療的反應(yīng)進(jìn)行評(píng)估，證實(shí)通過整合臨床參數(shù)和全心周期成像數(shù)據(jù)，無監(jiān)督的ML可以為表型異質(zhì)性心力衰竭隊(duì)列提供一個(gè)有臨床意義的分類，并可能有助于優(yōu)化特定治療的反應(yīng)率。另有研究證實(shí)[9-10],ML算法有助于區(qū)分縮窄性心包炎、限制性心肌病以及肥厚性心肌的重塑。Zhang等[11]采用AI軟件和手工勾畫對(duì)左室心肌的縱向應(yīng)變進(jìn)行了比較研究。發(fā)現(xiàn)AI自動(dòng)測(cè)量的心肌全局縱向應(yīng)變與手動(dòng)應(yīng)變變化最小（絕對(duì)值為1.4%～1.6%）。

3.3 心臟瓣膜評(píng)估。

有學(xué)者[12]采用AI軟件對(duì)二尖瓣幾何形狀進(jìn)行測(cè)量，測(cè)量參數(shù)包括二尖瓣環(huán)面積、瓣環(huán)高度和寬度、瓣葉連合間距、前后葉長(zhǎng)度等。發(fā)現(xiàn)相對(duì)于常規(guī)超聲心動(dòng)圖，所有評(píng)估的成像參數(shù)均獲得了更好的觀察者間一致性，而且所花費(fèi)的時(shí)間明顯較少。Prihadi等[13]研究證實(shí)，經(jīng)食管超聲心動(dòng)圖AI軟件能夠精確地對(duì)主動(dòng)脈瓣結(jié)構(gòu)以及冠狀動(dòng)脈開口進(jìn)行測(cè)量和定位，且與多層螺旋CT的測(cè)量結(jié)果具有良好的相關(guān)性。

4 展望

在海量醫(yī)學(xué)信息和影像數(shù)字化日益積累的現(xiàn)代醫(yī)學(xué)時(shí)代，AI和ML為疾病診斷和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)等問題提供了新的解決方案。通過AI對(duì)超聲心動(dòng)圖數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)、建模和精確分析，可以幫助超聲醫(yī)師快速、準(zhǔn)確地處理大量心臟超聲影像學(xué)數(shù)據(jù)，既有利于應(yīng)對(duì)當(dāng)前醫(yī)療信息數(shù)量的急劇增長(zhǎng)，又有利于提高處理數(shù)據(jù)信息的能力。未來，針對(duì)AI的研究應(yīng)關(guān)注超聲圖像數(shù)據(jù)特征定義及其提取方法的標(biāo)準(zhǔn)化，以確?？赏茝V性和可再現(xiàn)性，促進(jìn)AI向更加個(gè)性化的醫(yī)療模式轉(zhuǎn)變。此外，AI系統(tǒng)與遠(yuǎn)程醫(yī)療等軟件的集成，將使智能心臟超聲診斷系統(tǒng)滲透到資源消耗負(fù)擔(dān)最繁重的地區(qū)，提高經(jīng)濟(jì)效益。

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精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)綜述范文第5篇

【關(guān)鍵詞】 膿毒性休克； 急性呼吸窘迫綜合征； 血管外肺水指數(shù)； 胸腔內(nèi)血容積指數(shù)； 液體管理

Extravascular Lung Water Index and Intrathoracic Blood Volume Index as Indicators of Sepsis Shock Patients with Acute Respiratory Distress Ayndrome/CHEN Jia-wei，CAI Yi-feng.//Medical Innovation of China，2017，14（02）：067-070

【Abstract】 Objective：To study the clinical application of extravascular lung water index（EVLWI） and intrathoracic blood volume index（ITBVI） as indicators of sepsis shock patients with acute respiratory distress ayndrome（ARDS）.Method：A total of 50 patients were divided into the control group and the observation group according to the random number table methods，25 cases in each group.The control group was given central venous pressure（CVP） for fluid management，while observation group was given PICCO hemodynamic for fluid management.The time and the rate in achieve EGDT target of two grouops were compared.APACHE Ⅱ，SOFA，noradrenaline dosage，serum lactic acid，respiratory parameters，serum creatinine，rate of mechanical ventilation，mechanical ventilation time，ICU stay time and 28-day mortality of two groups were compared 1 day and 3 days.Result：The ratio of achieving EGDT target in 6 hours of the observation group was significantly higher than that of the control group（P0.05）.APACHE Ⅱ，SOFA，noradrenaline dosage，serum lactic acid，respiratory parameters were significantly decreased 3 days after treatment in the observation group（P0.05）.Serum creatinine of the control group was significantly increased（P

【Key words】 Septic shock； Acute respiratory distress ayndrome； Extravascular lung water index； Intrathoracic blood volume index； Fluid management

First-author’s address：Chaozhou Central Hospital，Chaozhou 521000，China

doi：10.3969/j.issn.1674-4985.2017.02.017

膿毒性休克是一種組織血流分布異常引起的灌注不足的綜合征，且25%以上患者合并急性呼吸窘迫綜合征（acute respiratory ayndrome，ARDS）[1]。膿毒性休克患者常出現(xiàn)毛細(xì)血管滲漏，引起肺部滲出增加，進(jìn)而導(dǎo)致肺泡組織出現(xiàn)炎癥，損傷肺組織，病情進(jìn)一步惡化，并引起肺順應(yīng)性降低和嚴(yán)重的低氧血癥等臨床綜合征[2-3]。膿毒性休克合并ARDS是目前ICU主要死亡原因，嚴(yán)重威脅重癥患者的生命并影響其生存質(zhì)量，是重癥醫(yī)學(xué)科急需解決的難題[4-5]?？焖僖后w復(fù)蘇是臨床治療膿毒性休克合并ARDS有效手段之一，但對(duì)液體輸注量要求較嚴(yán)格，輸注量少，效果不佳，輸注過多會(huì)進(jìn)一步加重肺水腫程度[6]。因此如何精準(zhǔn)有效地對(duì)患者實(shí)施液體管理，以改善患者預(yù)后，是一個(gè)十分棘手的問題[7]。本研究以本院收治50例膿毒性休克合并ARDS患者為研究對(duì)象，分析EVLWI和ITBVI在膿毒性休克合并ARDS患者液體管理中的臨床應(yīng)用，現(xiàn)報(bào)道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料 選取2013年6月-2016年6月入住潮州市中心醫(yī)院重癥醫(yī)學(xué)科的50例膿毒性休克合并ARDS患者為研究對(duì)象，采用隨機(jī)數(shù)字表法將所有患者均分為兩組，即對(duì)照組和觀察組，每組25例。對(duì)照組中，男15例，女10例；年齡33～77歲，平均（58.4±10.7）歲；APACHE Ⅱ

評(píng)分：18～29分，平均（23.4±4.6）分；SOFA評(píng)分：5～13分，平均（9.5±3.4）分；糖尿病

7例，冠心病6例，高血壓13例，COPD 8例。觀察組中，男14例，女11例；年齡32～78歲，平均（59.2±11.3）歲；APACHE Ⅱ評(píng)分：19～30分，平均（24.5±4.8）分；SOFA評(píng)分：5～14分，平均（9.7±3.6）分；糖尿病8例，冠心病7例，高血壓11例，COPD 9例。兩組患者的性別、年齡、APACHE II評(píng)分、SOFA評(píng)及基礎(chǔ)疾病等一般資料比較，差異均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P>0.05），具有可比性。所選患者均自愿作為受試對(duì)象，并簽署知情同意書，方案獲得潮州市中心醫(yī)院倫理學(xué)委員會(huì)批準(zhǔn)并全過程跟蹤。

1.2 納入與排除標(biāo)準(zhǔn) （1）納入標(biāo)準(zhǔn)：①符合膿毒性休克的診斷標(biāo)準(zhǔn)[8]；②符合ARDS的診斷標(biāo)準(zhǔn)[9]。（2）排除標(biāo)準(zhǔn)：①患者年齡小于18周歲；②既往嚴(yán)重心功能不全、急性心肌梗死、心臟瓣膜病、心律失常、心源性休克、大面積肺不張和肺栓塞患者；③不能行股動(dòng)脈置管者。

1.3 方法 所有患者入院后均給予常規(guī)生命體征監(jiān)測(cè)，定時(shí)監(jiān)測(cè)CVP、尿量、血糖、血?dú)夥治觥⒀樗?，必要的呼吸支持，?qiáng)有力抗感染治療，積極液體復(fù)蘇，應(yīng)用血管活性藥物、嚴(yán)格控制血糖水平等處理。對(duì)照組：給予常規(guī)液體管理，即根據(jù)患者中心靜脈壓（CVP）、血壓、血氧飽和度等調(diào)整補(bǔ)液類型和速度。觀察組：采用脈搏指示連續(xù)心排血量監(jiān)測(cè)技術(shù)，以患者EVLWI和ITBVI為指標(biāo)指導(dǎo)調(diào)整補(bǔ)液類型和速度。

1.4 觀察指標(biāo) （1）早期評(píng)價(jià)指標(biāo)：早期目標(biāo)導(dǎo)向性治療（EGDT）6 h和24 h達(dá)標(biāo)率；（2）中期評(píng)價(jià)指標(biāo)：治療1 d和3 d后APACHE Ⅱ評(píng)分、SOFA評(píng)分、去甲腎上腺素用量、最高血清乳酸、呼吸參數(shù)（呼氣末正壓水平、呼吸頻率、順應(yīng)性、氧合指數(shù)）、血肌酐；（3）最終療效評(píng)價(jià)指標(biāo)：機(jī)械通氣率、機(jī)械通氣時(shí)間、住ICU時(shí)間及28 d病死率。

1.5 統(tǒng)計(jì)學(xué)處理 使用SPSS 11.0統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)所得數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，計(jì)量資料用（x±s）表示，比較采用t檢驗(yàn)；計(jì)數(shù)資料以率（%）表示，比較采用 字2檢驗(yàn)，以P

2 結(jié)果

2.1 兩組EGDT達(dá)標(biāo)率比較 觀察組6 h達(dá)標(biāo)率顯著高于對(duì)照組（P0.05），見表1。

2.2 兩組中期評(píng)價(jià)指標(biāo)比較 觀察組在3 d時(shí)APACHE Ⅱ評(píng)分、SOFA評(píng)分、去甲腎上腺素用量、血清乳酸和呼吸參數(shù)（呼氣末正壓水平、呼吸頻率、順應(yīng)性和氧合指數(shù)）顯著改善（P0.05）。觀察組患者血肌酐1 d和3 d比較，差異均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P>0.05），而對(duì)照組患者血肌酐增加顯著（P

2.3 兩組療效評(píng)價(jià)指標(biāo)比較 觀察組機(jī)械通氣率、機(jī)械通氣時(shí)間、住ICU時(shí)間及28 d病死率均顯著低于對(duì)照組（P

3 討論

膿毒性休克發(fā)病機(jī)制較為復(fù)雜，如受體與信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)學(xué)說、神經(jīng)內(nèi)分泌與免疫失調(diào)學(xué)說、腸道細(xì)菌移位學(xué)說、炎癥平衡失調(diào)與免疫瀑布學(xué)說及基因多態(tài)性學(xué)說等，但至今尚無統(tǒng)一認(rèn)識(shí)[10-11]。其基本病理變化為由病原微生物及其代謝產(chǎn)物在機(jī)體內(nèi)引起全身炎癥反應(yīng)，并導(dǎo)致微循環(huán)障礙及細(xì)胞與臟器代謝和功能損害。ARDS的基本病理變化為肺毛細(xì)血管內(nèi)皮和肺泡上皮通透性增加，造成彌漫性肺間質(zhì)及肺泡水腫，導(dǎo)致急性、進(jìn)行性低氧性呼吸功能不全或衰竭[12]。膿毒性休克治療分為兩個(gè)重要的階段：（1）黃金6 h復(fù)蘇集束化治療搶救階段；（2）白銀24 h管理集束化治療穩(wěn)定生命體征階段，維護(hù)臟器功能階段，改善細(xì)胞缺氧代謝階段[13]。早期目標(biāo)導(dǎo)向治療（early goal-directed therapy，EGDT）對(duì)膿毒性休克合并ARDS患者的治作用已取得普遍認(rèn)可，但靜脈輸液過度又會(huì)引起患者體內(nèi)液體失衡，進(jìn)一步加重肺間質(zhì)及肺泡水腫，影響氣體交換，導(dǎo)致病情惡化，延長(zhǎng)呼吸機(jī)的使用時(shí)間，更不利于疾病的控制[14]。因此，如何精準(zhǔn)地為患者提供足量的液體補(bǔ)充，同時(shí)防止進(jìn)一步加重肺水腫是臨床上亟需解決的問題[15]。

中心靜脈壓（CVP）是臨床上確定補(bǔ)液速度和補(bǔ)液量的重要依據(jù)之一，長(zhǎng)期以來作為膿毒性休克患者的血流動(dòng)力學(xué)評(píng)價(jià)和管理的重要指標(biāo)，但CVP同時(shí)又受多種因素的影響，因此以其為依據(jù)評(píng)估心臟前負(fù)荷水平顯得不夠精確，尤其是患者存在心臟功能障礙[16]。PICCO監(jiān)測(cè)技術(shù)是一種微創(chuàng)血流動(dòng)力學(xué)監(jiān)測(cè)技術(shù)，可通過對(duì)EVLWI、ITBVI等指標(biāo)的精確測(cè)定，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)患者血容量和血流動(dòng)力學(xué)參數(shù)變化，具有操作簡(jiǎn)單、微創(chuàng)及高效比等顯著優(yōu)點(diǎn)[17-18]。EVLWI主要包括肺泡內(nèi)液、細(xì)胞內(nèi)液和間質(zhì)內(nèi)液，該液體是經(jīng)由血管濾出進(jìn)入組織間隙，其量是由肺間質(zhì)靜水壓、肺毛細(xì)血管靜水壓、非毛細(xì)血管內(nèi)膠體滲透壓和肺間質(zhì)膠體滲透壓所共同決定。臨床上常以EVLWI數(shù)值表示肺水腫癥狀，即大于正常值表示液體量過多或出現(xiàn)肺水腫[19-20]。ITBVI可以直接以胸腔內(nèi)血容量反應(yīng)心臟的容量負(fù)荷，不受心肌順應(yīng)性及胸腔內(nèi)壓力等參數(shù)影響，以該指標(biāo)反應(yīng)心臟容量負(fù)荷更為準(zhǔn)確真實(shí)。本研究以膿毒性休克合并ARDS患者為研究對(duì)象，比較以EVLWI和ITBVI為指標(biāo)指導(dǎo)液體管理的臨床應(yīng)用與以CVP作為液體管理指標(biāo)指導(dǎo)液體管理的臨床差異。

本研究結(jié)果表明，觀察組患者6 h的EGDT達(dá)標(biāo)率顯著高于對(duì)照組患者（P0.05）。觀察組患者3 d時(shí)APACHE Ⅱ評(píng)分、SOFA 評(píng)分、去甲腎上腺素用量、最高血清乳酸和呼吸參數(shù)（呼氣末正壓水平、呼吸頻率、順應(yīng)性、氧合指數(shù)）顯著改善（P0.05）。觀察組患者血肌酐在3 d和1 d時(shí)比較，無顯著增加（P>0.05），而對(duì)照組患者血肌酐增加顯著（P

綜上所述，血管外肺水指數(shù)（EVLWI）和胸腔內(nèi)血容積指數(shù)（ITBVI）在評(píng)價(jià)和指導(dǎo)膿毒性休克合并急性呼吸窘迫綜合征（ARDS）患者的液體管理中的應(yīng)用效果顯著，可降低患者通氣時(shí)間、住ICU時(shí)間及28 d病死率，具有臨床應(yīng)用價(jià)值。

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