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精準醫(yī)學綜述范文第1篇

腦微出血（CMBs）是近年來醫(yī)學上提出的，關(guān)于亞臨床的終末期微小血管病變導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)病機制與原理方面出發(fā)，結(jié)合當前對腦微出血的研究，探討腦微出血的臨床表現(xiàn)，針對各類型觸發(fā)CMBs癥狀的相關(guān)因素臨床研究進行綜述。

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)，因為其在臨床醫(yī)學表現(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)為圓形或者是斑點狀的低信號或者是信號缺失的情況[1]，隨著醫(yī)學技術(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，但是因為更多缺少病癥樣本的研究和討論，至今還是因為缺乏更加精準的定位定義研究。

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的人群當中，在腦出血病人中導致CMBs發(fā)生的概率是最高的，多達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%。從上面這個數(shù)據(jù)中可以看出，臨床表現(xiàn)出來的腦出血會導致CMBs并況，危險進一步增加。

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CMBs多發(fā)性部位的研究當中，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)因為上述的關(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)學家在研究過程中，也發(fā)現(xiàn)了再MRI檢測結(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]。

導致腦微出血發(fā)病的病因因多數(shù)是因為高血壓、淀粉樣血管變性等等危險因素[5]。對于這些腦微出血病癥的相關(guān)因素，需要進一步的研究探討，找到更加精準的病因。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)因素需要我們進一步的探討。

3、CMBs發(fā)病機制與原理

當前腦微出血因為其自身病癥與出血性腦血管疾病的關(guān)聯(lián)性，所以其也成為預測腦血管疾病的因子之一[7]。所以CMBs受到了現(xiàn)代神經(jīng)科研究領域的高度關(guān)注，但是由于還未能夠根據(jù)臨床研究對CMBs進行精準定義，同時發(fā)病機制也還處在探討階段。

從當前探討階段的研究結(jié)果可以得出，腦微出血是因為微血管的受到損傷而引起的臨床病變，這種微出血血管損傷嚴重程度的提升，直接體現(xiàn)在病變的嚴重化，出血表現(xiàn)更為明顯。病理學研究結(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)微小動脈或者是更細微動脈瘤的旁邊，從而能夠推測出高血壓是導致形成腦微出血病癥的因素之一[8]。

4、腦微出血的危險因素

隨著現(xiàn)代醫(yī)學技術(shù)的進步，MRI檢測新技術(shù)之磁敏感加權(quán)成像（SWI）在臨床醫(yī)學方面應用范圍更為的廣泛。CMBs被認為和認知知障礙、腦實質(zhì)出血 、腦腦卒中、高血壓、糖尿病及動脈粥樣硬化等等相關(guān)危險因素有相關(guān)性[9]。在新醫(yī)學領域技術(shù)的支持下也可以進一步研究CMBs，取得更好的進展，為CMBs病因的診治、病癥防治以及預后判斷等方面帶來成效。

在前人的研究基礎上，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)學研究中對出血性微血管病進行預測的一個指標[10]。現(xiàn)在醫(yī)學手段中，經(jīng)常采用的檢測CMBs的方法主要有：MRI檢查方法、血液指標檢測方法、統(tǒng)計學方法、磁敏感加權(quán)成像（SWI）等方式方法[11]。

5、針對低密度脂蛋白（LDL）的CMBs分析

針對低密度脂蛋白(LDL)的CMBs分析是采用了MRI檢測新技術(shù)中SWI技術(shù)，結(jié)合血液指標的檢測，最后統(tǒng)計學計算方式，對比觀察CMBs患者和無CMBs患者的數(shù)據(jù)[12]。從數(shù)據(jù)對照中進行研究探討CMBs和LDL之間的作用關(guān)系。

分析研究發(fā)現(xiàn)，對比了CMBs患者與無CMBs對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制沒有很大的變化[13]。但是我們從上面的表格當中，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)象也表明證實了卒中強化降脂研究中國提出的，低水平LDL會導致腦微出血的發(fā)病率的增加 。

CMBs發(fā)病機制原理可能是因為合理的血脂水平的降低，才會導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會對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)中顯示出了信號缺失的病癥 ,這也就是CMBs病癥發(fā)生的一個因素。

經(jīng)過國內(nèi)外醫(yī)學家的研究探討，有多例CMBs病患病癥體現(xiàn)為信號缺失，然后導致了微小血管旁邊的含鐵血黃素沉積，這個進一步的證實了上面的CMBs發(fā)病因素理論[15]。同時經(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水平高對高血壓影響大，會導致微小血管的舒張功能降低，血管收縮反應是由于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中，可以得出一個結(jié)論腦微出血相關(guān)影響因素包含了血脂的影響,所以對CMBs患者來說，必須把血脂水平維持在一個正常范疇，防止腦微出血的嚴重化[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 等心腦血管危險因素的癥狀表現(xiàn)上都有所差異。

影響CMBs計數(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]。把病患針對有無CMB對比，進行與心腦血管等因素的二分類回歸統(tǒng)計分析中，可以看出高血壓以及腔隙性腦梗塞等危險因素，對CMBs 的發(fā)生概率影響是明顯的，所以高血壓對動脈硬化影響，也對CMBs產(chǎn)生關(guān)聯(lián)性。

7、腦微出血與其他腦血管病

因為腦白質(zhì)中血液供源于各深穿支動脈，這些微小動脈是腦終末動脈，微小動脈之間之間側(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，就會導致腦腦白質(zhì)區(qū)域血液循環(huán)工學的變化，使得腦室旁出現(xiàn)水腫與酸中毒發(fā)炎，這也就導致伴隨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)這個可以推導出兩者之間的病理學原理是相似甚至共同。腦微血管（CMBs）發(fā)病會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候，也有可能導致節(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，也可能會導致缺血性腦損害。

認知功能是人腦神經(jīng)中樞中的一項高級功能。隨著老齡化的日益增多，人群中患有認知功能障礙與癡呆現(xiàn)象的人也越來越多了。CMBs和認知功能之間關(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病癥研究對長期認知功能的影響體現(xiàn)出發(fā)生概率的預示作用[19]。

在臨床醫(yī)學中抗血小板聚集治療在針對動脈硬化性疾病預防治療中運用范圍廣。經(jīng)過對上千例高齡患者的針對性研究中，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導致后期CMBs現(xiàn)象更為明顯。負責本次CMBs與抗血栓藥物關(guān)系研究的醫(yī)者認為，對于一些患心臟病或者中風的患者來說，抗血栓藥物使用效果還是利大于弊。但是對于另一些特殊人群，例如CMBs患者而言，一些抗血栓藥物的長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，使得我們對腦血管基本方面的認識從整體走入細節(jié)，從針對大血管關(guān)注轉(zhuǎn)變?yōu)樾⊙芗膊〉难芯俊MBs病癥是醫(yī)學新技術(shù)MRI推廣使用之后提出的一種形態(tài)學變化，其臨床病癥的表現(xiàn)和多個危險因素相關(guān)，更加精準的發(fā)病機制原理需要進一步的臨床研究討論。

CMBs多個相關(guān)因素在國內(nèi)外的研究文獻中都有提高與證明，本文中進一步針對CMBs因素進行探討與研究。雖然針對CMBs的探討有了階段性的進展，但對其機制的研究樣本還是不夠全面，在其診斷、防治、治療與預后等方面還需要進一步研究實踐。相信隨著醫(yī)學技術(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。

參考文獻:

[1]黎杏群.腦出血中西醫(yī)現(xiàn)代研究與臨床.人民軍醫(yī)出版社,2012-04

[2]王崢.腦血管病發(fā)病因素的相關(guān)性研究.東南大學出版社,2011-09

[3]金永娟.李宏妹.朱文云等.高血脂對血細胞和血管內(nèi)皮細胞的損傷[J].中國微循環(huán)，2012,6（1）；22-24

[4]吳文海.缺血性腦卒中患者腦微出血的危險因素及其對認知功能的影響[J],浙江臨床醫(yī)學,2013年 第2期

[5]范慧敏,張微微,黃勇華等.缺血性腦血管病患者腦微出血的危險因素及其對認知功能的影響[J].中國腦血管病雜志,2011-08

[6]韋鐵民, 呂玲春, 周利民, 等. 腦微出血的磁共振診斷研究進展[J]. 中華醫(yī)學雜志, 2013, 93(025): 2007-2009.

[7]王小強, 吳君倉, 張繼, 等. 急性腦梗死患者腦微出血的相關(guān)危險因素分析[J]. 中華老年心腦血管病雜志, 2012, 14(4): 386-389.

[8]謝宗志, 李浩, 游潮. 腦出血早期血腫擴大的研究進展[J]. 中國腦血管病雜志, 2012, 9(008): 435-440.

[9]史蕙青. 腦微出血相關(guān)因素分析[J]. 中國實用神經(jīng)疾病雜志, 2012, 15(21): 18-19.

[10]程新旺, 周東. 腦微出血研究進展[J]. 華西醫(yī)學, 2012, 27(8): 1276-1279.

[11] 吉鳳, 王世民, 于蘭. 老年腦梗死患者伴腦微出血的臨床觀察[J]. 中華老年心腦血管病雜志, 2012, 14(1): 11-13.

[12]王小強, 吳君倉. 腦微出血對認知功能的影響及其發(fā)病機制研究進展[J]. 中華神經(jīng)科雜志, 2012, 45(003): 192-194.

[13]黃信全. 124 例缺血性腦血管病患者腦微出血相關(guān)危險因素分析[J]. 醫(yī)學綜述, 2013, 19(8): 1510-1511.

[14] 馮潔, 劉運海. 腦微出血研究進展[J]. 中國神經(jīng)免疫學和神經(jīng)病學雜志, 2012, 19(3): 157-160.

[15]王紹娟, 王利偉, 黃海青, 等. 磁敏感成像序列在腦微出血診斷中的價值[J]. 磁共振成像, 2013, 4(5): 335-338.

[16]劉毅, 師敬飛, 段云霞, 等. 缺血性卒中溶栓后出血預測因素的研究進展[J]. 中國腦血管病雜志, 2012, 9(009): 499-504.

[17]劉慧, 謝明. 腦梗死后出血轉(zhuǎn)化危險因素的相關(guān)性研究[J]. 中國當代醫(yī)藥, 2013, 19(30): 53-54.

[18]陳英道, 石勝良. 自發(fā)性腦出血早期血腫擴大危險因素最新研究進展[J]. 中風與神經(jīng)疾病雜志, 2012, 29(012): 1137-1139.

精準醫(yī)學綜述范文第2篇

《中國醫(yī)院知識倉庫》2004年被衛(wèi)生部科教司評定為查新數(shù)據(jù)庫，新聞出版總署主管，中國學術(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，累計文獻量達430多萬篇，每年新增50多萬篇。內(nèi)含各科進展、動態(tài)、綜述、概況類文章10萬余篇，臨床病例病案報道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)學學術(shù)期刊467種，回溯范圍至各刊創(chuàng)刊，共收錄文獻66萬多篇；《CHKD博碩士學位論文全文數(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)動態(tài)更新的中國生物醫(yī)學類博碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫。1．2基層文獻資源需求調(diào)查結(jié)果2011年初，筆者設計了《預防醫(yī)學文獻資源需求調(diào)查表》，對全省89個縣（市、區(qū)）疾控中心的預防醫(yī)學文獻資源狀況進行調(diào)查，結(jié)果不容樂觀。全省有獨立圖書情報室并有專職人員的單位僅1家，其他單位多附屬辦公室，既無專人也未進行規(guī)范管理，整體上專業(yè)文獻資源貧乏。專業(yè)人員文獻查找主要源于互聯(lián)網(wǎng)（100．0％）。有77．8％（7／9）的設區(qū)市、52．6％（20／38）的縣級市和區(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信息面臨挑戰(zhàn)。

1共享優(yōu)勢

新媒體是網(wǎng)絡技術(shù)支撐下出現(xiàn)的媒體形態(tài)，可分為網(wǎng)絡新媒體、移動新媒體和數(shù)字新媒體［1］。目前以門戶網(wǎng)站、搜索引擎、簡易信息聚合（RSS）、電子郵件／即時通訊／電子書、網(wǎng)絡雜志／電子雜志等為主。融合的寬帶信息網(wǎng)絡，是各種新媒體形態(tài)依托的共性基礎。終端移動性，是新媒體發(fā)展的重要趨勢。相對于報刊、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”。依托它可便捷地實現(xiàn)預防醫(yī)學信息文獻實時精準傳播。任何情報文獻的學術(shù)價值，都是在流動中形成與體現(xiàn)，在共享中最終實現(xiàn)。

2共享思路

理論上一個長遠的合理文獻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，共知又是共建和共享的理論基礎，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)上文獻傳遞、原文復制和聯(lián)合咨詢達到資源共知共享，帶動資源優(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)）疾控機構(gòu)共享的路線基本以本中心文獻信息庫為主體，依托網(wǎng)絡環(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，加強了解與協(xié)作，文獻信息共享服務途徑將由單向輸出逐步演變?yōu)閷嶋H意義上的共知、共建與共享，做到以文獻信息資源的共享，來促進實體與虛擬館藏文獻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)絡連接起來，實現(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)，這為文獻信息的傳播提供了硬件服務支持。具體操作思路如下。

2．1設立聯(lián)系窗口

可在中心網(wǎng)站設立一扇和圖書情報室的聯(lián)系窗口，成為與基層單位科研人員、圖書情報人員業(yè)務聯(lián)系的紐帶，及時接收和回應科研人員對預防醫(yī)學文獻信息的需求。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，利用互聯(lián)網(wǎng)支撐下的新媒體傳播渠道，圍繞預防醫(yī)學工作性質(zhì)及當前的工作任務，不斷補充豐富RSS訂閱源，對預防醫(yī)學專業(yè)信息加以及時、廣泛、深度的挖掘與規(guī)范化的學科整合，豐富虛擬文獻信息資源，科研人員可有的放矢地瀏覽查詢最新信息與科研動態(tài)，避免在茫茫網(wǎng)絡中毫無頭緒、費時費力。

2．2通過微搏共享

可利用微博實現(xiàn)文獻信息共享。據(jù)新華網(wǎng)報道，微博注冊用戶2011年底已超過3億。用戶可以通過網(wǎng)頁、WAP頁面、手機短信消息（字數(shù)140字以內(nèi)）或上傳圖片，即時瀏覽最新信息，隨時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•海峽預防醫(yī)學雜志2012年6月第18卷第3期StraitJPrevMed，Jun2012，Vol．18，No．3已在新浪開設官方認證的微博交流渠道：例如健康報官方微博北京市疾控中心長沙市疾控中心等。還可同步申請微博的官方網(wǎng)盤，它是一款云存儲網(wǎng)盤，用來存儲海量文件，并支持分享文檔、音樂、視頻等任意文件到微博、郵箱、QQ／MSN等。科研人員利用它可同步分享預防醫(yī)學情報訊息，保存到微盤的文件可自動同步到電腦、手機等設備，無需攜帶電腦、移動硬盤，只要能聯(lián)網(wǎng)，隨時隨地即可訪問到圖文并茂的專業(yè)文獻信息。

2．3提供PDF文獻

在為基層科研人員提供實體館藏的醫(yī)學文獻信息服務時，可利用掃描儀將讀者急需的文獻轉(zhuǎn)換成PDF格式，通過各類網(wǎng)絡郵箱傳送到讀者的終端接收器。PDF頁面最大優(yōu)點是保證文獻文本的準確性與相關(guān)圖像的精準性。

2．4信息咨詢服務

精準醫(yī)學綜述范文第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習研究 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)計的文本分類特征選擇方法的研究'> 基于χ2統(tǒng)計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的HS-SVM的文本分類模型研究 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的Web文本分類的研究 基于向量空間模型的文本分類系統(tǒng)的研究與實現(xiàn) 基于HowNet的VSM模型擴展在文本分類中的應用研究 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習研究 基于模糊VSM和RBF網(wǎng)絡文本分類方法的研究與實現(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文本和短文本。無論是什么類型的待分類文本，首先都要進行預處理操作，包括分詞、去停用詞、詞根還原等，其目的是去掉對分類不起作用的噪音數(shù)據(jù)。然后從預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：一是計算關(guān)鍵詞的權(quán)重，將其表示為機器可理解的文本向量。二是利用關(guān)鍵詞構(gòu)建和擴充本體庫。待分類文本集的篇幅不同，其選擇的特征處理過程也不同。長文本預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向量進行特征降維，去掉噪音數(shù)據(jù)，留下對文本分類有較大貢獻的特征數(shù)據(jù)。對于廣告標語、新聞標題等短文本進行預處理后得到低維特征向量，其中包含的索引項缺少可利用的信息，可通過從本體庫中獲取對分類有價值的關(guān)鍵詞，為向量添加額外的新特征輔助分類過程。預處理模塊在整個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度和分類性能。

1.2 本體模塊

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

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，其主要功能是實現(xiàn)分類，對未知文本進行判別，將其劃分到所屬的類別中。

2 關(guān)鍵技術(shù)研究動態(tài)

2.1 特征處理

近年來，特征處理過程（對高維特征向量進行降維和對稀疏特征向量進行擴充）越來越多地被人們重視，高維稀疏的特征空間中缺少對分類給力的特征項，包含過多冗余信息和噪音數(shù)據(jù)，對分類效果起反作用。從知識發(fā)現(xiàn)的角度看，識別出預測結(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，改善預測精準性等學習性能。

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)一定的評估準則最優(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)是對原高維特征空間的約簡，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)計量等方法對特征向量進行降維，然后用Naive Bayesian, Rocchio, kNN和SVM等分類算法進行多角度實驗，結(jié)果表明SVM和X2統(tǒng)計的組合方法優(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，對文本特征集進行壓縮，把原來的特征向量轉(zhuǎn)換成為一個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域本體提供的概念層次語義結(jié)構(gòu)實現(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特征空間進行降維，可以提高分類性能。文獻[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模型進一步深入挖掘語義集的概念間的深層聯(lián)系，將語言知識和概念索引有效地融合到文本向量空間的表示中，對特征向量進行降維，并分別用Naive Bayes和簡單向量距離算法實現(xiàn)分類，實驗結(jié)果表明準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浴Ｎ墨I[14]也利用WordNet通用本體和潛在語義索引算法，實現(xiàn)了對信息檢索中的文檔向量進行降維，取得較好的效果，該方法也適用于大規(guī)模的文檔集。文獻[15]利用潛在語義索引和領域本體實現(xiàn)文本特征的降維和分類，該方法適用于對領域內(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，可以較準確地估計出數(shù)據(jù)的本征維[17]，為進一步地降維提供指導性的參考。

對于新聞標題，廣告語，電影預告等短文本進行預處理后得到稀疏的特征向量，缺少對分類給力的特征項，為解決其稀疏問題除了要去掉冗余和噪音特征項外，還需要利用語義詞典或本體對文本向量進行特征擴充，添加對分類起正面作用的特征項，輔助指導分類。文獻[18]提出一個基于短文本的半監(jiān)督的分類通用框架，適用于從Web搜索結(jié)果到醫(yī)學等眾多不同領域的文本分類。利用潛在主題分析模型如pLSA、LDA等和機器學習方法如最大熵和支持向量機等，從大規(guī)模外部語料庫中抽取出潛在主題詞擴充特征向量，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)外學者將本體引入到文本挖掘的各個應用領域，基于本體的分類是研究熱點之一，下面通過幾個典型實例進一步說明該研究的特點及進展。

Gu等人[19]提出一個基于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，為分類提供領域知識。同時從預處理后的文本集中抽取出主題詞構(gòu)成詞典，用來不斷擴充和完善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。基于該分類模型構(gòu)建的原型系統(tǒng)，對200篇有關(guān)SARS信息的文檔進行分類，其分類結(jié)果的精準率和召回率最高分別可達到0.93和0.95。

Probowo[20]等人根據(jù)DDC（Dewey Decimal Classification）和LCC（Library ofCongress Classification）的特點，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例的語義關(guān)系和層次結(jié)構(gòu)關(guān)系，輔助對Web網(wǎng)頁進行分類，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構(gòu)建領域本體的方法，并利用領域本體的層次結(jié)構(gòu)、概念特征及概念間的關(guān)系和屬性等領域知識對Web網(wǎng)頁分類。首先利用自然語言處理技術(shù)對Web文檔進行詞性標注和語法分析等預處理，抽取出重要概念術(shù)語構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)，進而利用層次結(jié)構(gòu)的語義關(guān)系構(gòu)建領域本體。然后對從Web網(wǎng)頁中抽取的概念術(shù)語進行權(quán)重計算構(gòu)建文本向量，通過計算文本向量與本體構(gòu)成的類別向量之間的相似度實現(xiàn)對在線的Web網(wǎng)頁進行自動實時分類。與傳統(tǒng)的貝葉斯分類器和TF-IDF分類器進行實驗對比，分別對從雅虎的經(jīng)濟新聞網(wǎng)站抽取的Cooperatives，employment，F(xiàn)inance，Marketing，Organizations，Trades等幾個類別的文本集進行分類實驗，三個分類器的F1指標平均值分別為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[22]提出一個基于本體的Web文檔的分類方法和自動構(gòu)建本體的方法，并對分類后的文檔進行排序。基于WordNet的同義詞集用經(jīng)驗模式分解EMD（Earth Mover’s Distance）算法計算概念的相似度，根據(jù)相似度得分對已有的本體進行擴充和維護，然后把本體作為類別向量對Web文檔進行實時分類，最后用排序算法對分類結(jié)果中的Web文檔集合進行排序，為信息檢索提供基礎。分別采用KNN和SVM算法對從網(wǎng)站上搜集的2000個Web文檔進行實驗，本文提出的方法得到召回率和精準率明顯優(yōu)于KNN方法，召回率與SVM算法相比相當略有提高，但精準率約有降低。

文獻[15]提出一個文本分類的通用框架，并將潛在語義索引算法（LSI）和領域本體引入到該框架中實現(xiàn)對領域內(nèi)文本集進行分類。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。領域本體具有豐富的領域內(nèi)專用術(shù)語，可以為分類提供背景知識。利用潛在語義索引算法和領域本體實現(xiàn)的分類器可以有效的提高分類的性能，其精準率、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驗結(jié)果。

文獻[23]將本體知識作為背景知識應用到文本表示中，實現(xiàn)對文本的分類。對XML文本進行解析，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)，并對其進行標注，將文本標簽及標簽路徑結(jié)構(gòu)也作為特征用來擴展文本向量，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的信息相對應的WordNet中的同義詞集合，對一詞多義和多詞同義現(xiàn)象進行詞義消解。如doctor有兩個詞義，醫(yī)生和博士，分別與WordNet中的兩個同義詞集{dentist, therapist, psychologist }和{professor, associated}相對應，要結(jié)合上下文的背景確定選擇哪個同義詞集，擴充特征向量。該方法對XML文本進行分類取得較好的分類效果。

2.3 性能評測

2.3.1 數(shù)據(jù)集

對分類模型進行性能評價的前提是在相同的運行平臺上對統(tǒng)一的標準文本集進行實驗。目前常用的標準文本集有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準語料庫[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)測試，該語料庫分為135個類別，共包含21578篇文本。20-Newgroups[25]是卡內(nèi)基梅隆大學的McCallum等開發(fā)的Rainbow系統(tǒng)的標準數(shù)據(jù)庫，有20個類的新聞組討論英文文章分別存放在20個目錄下，每個目錄的名字作為一個新聞組類別，每類大約1000篇文本。對于不同的分類方法進行性能評測也可以采用特定領域的文本集如茶領域文本、酒領域文本等。

2.3.2 評價指標

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)。

通常采用精準率（precision），召回率（recall），正確率（accuracy），錯誤率（fallout），誤差率（error）等評價指標對分類器的性能進行評測[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)

要對分類器的整體性能進行評測，采用F1_Measure度量[27]指標，其公式如(1)所示。其中，β是召回率和精準率的相對權(quán)重。β等于1時兩者同等重要，β大于1時，精準率更重要一些，β小于1時召回率更重要一些。

（1）

F1度量指標是對精準率和召回率兩個指標的綜合，分別反映分類效果的兩個不同方面，它們是互為消長的關(guān)系，不可能兩全其美，其精準率高，召回率低，反之亦然。根據(jù)分類實驗的具體情況，在兩者之間取得一個平衡點，使分類的精準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)及研究進展

3.1 領域本體的構(gòu)建不完善

基于本體的分類方法主要是利用領域本體或通用本體對領域內(nèi)的數(shù)據(jù)的描述，從中獲取知識或規(guī)則指導分類，領域本體構(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輸入大量知識，費時費力，是一項繁瑣而辛苦的任務，還會導致知識獲取的瓶頸，要構(gòu)建完備的領域本體也是許多研究學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)資源實現(xiàn)半自動化或自動化構(gòu)建本體，這是本體學習所要研究的內(nèi)容，是一個具有重要研究價值的課題[28]。

3.2 領域本體可重用性差

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

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)建新本體時重用現(xiàn)有的本體，實現(xiàn)對本體的重用、更新和維護已經(jīng)成為本體領域新的研究熱點，本體標準化和模塊化構(gòu)建可以為解決本體的可重用性和面向特定領域提供一種新思路。如何找出多個已有本體之間存在的語義聯(lián)系，對多個領域本體進行映射和合并，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，以解決不同應用中的信息異構(gòu)問題，也是目前研究的一個熱點[29]。

3.3 通用本體缺少領域術(shù)語

較為典型的通用本體有HowNet[30]，WordNet[31]等。HowNet又稱知網(wǎng)，是一個用于自然語言處理的在線常識知識庫，包含中文詞典中概念之間的關(guān)系，屬性之間的關(guān)系以及與中文對應的英文的概念及屬性關(guān)系，常用來輔助對中文文本進行分類。WordNet是美國普林斯頓大學認知科學實驗室的George A.Miller 教授負責開發(fā)的基于心理語言學規(guī)則的英文詞典，它以同義詞集為單位組織信息，對查詢結(jié)果的演繹比較符合人類思維定式。許多研究學者根據(jù)WordNet的特點，將其應用到文本分類中作為背景知識指導分類，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，還可以對文本向量進行特征處理，能有效提高特征向量中的特征項對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，但缺少對特定領域的專業(yè)詞匯的描述，不適合指導特定領域的文本分類。領域本體可以彌補通用本體的不足，綜合采用通用本體和領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]等人認為本體中包含類，關(guān)系，函數(shù)，公理和實例等5個基本建模元語，可以從不同層次的形式化模式上給出領域內(nèi)的概念與概念之間相互關(guān)系，提供對該領域知識的共同理解。其中公理是對本體中概念及其關(guān)系的約束，是對知識進行推理和驗證的基礎，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，具有強大的演繹推理能力，利用推理機制進行分類并結(jié)合本體中用于描述屬性和類型的詞匯，會進一步提高分類效果。然而，本體中強大的機器推理機制的功能并沒有完全發(fā)揮出來，對本體中概念、實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、實例、屬性類型等特征對分類過程所起的作用不大。如何充分利用本體所提供的機器推理機制及深層次的語義關(guān)系，實現(xiàn)對文本數(shù)據(jù)進行深度挖掘是研究學者關(guān)注的熱點問題。

4 總結(jié)

本文提出一個基于本體庫的文本分類通用框架，并分別從特征處理，分類模型和性能評測等多方面歸納總結(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。

參考文獻：

[1] Sebastiani Fabrizio. Machine Learning in Automated Text Categorization [J]. ACM Computing Surveys, 2002,34(1):1-47.

[2] Lewis D D. Naive (Bayes) at forty：The Independence assumption in information retrieval[C]//Proc of the 10th European Conference on Machine Learning. Chemnitz, Germany, 1998:4-15.

[3] Yang Yiming, Liu Xin. A Re-examination of Text Categorization Methods[C]//Proceedings of the 22th Annual ACM International Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR-99).Berkeley, CA, 1999.42-49.

[4] Joachims T.Text categorization with support vector machines：Learning with Many Relevant Features[C]//Proceedings of European conference on Machine learning.1998.1-7.

[5] Wiener E, Pedersen J O, Weigend A S.A Neural Network Approach to Topic Spotting[C]//Proc of the 4th annual Symposium on Document Analysis and Information Retrieval.1995.317-332.

[6] 蘇金樹，張博鋒，徐昕.基于機器學習的文本分類技術(shù)研究發(fā)展[J].計算機軟件學報,2006,17(9):1848-1859.

[7] 孫娜.基于本體和潛在語義索引算法的文本分類方法研究[D].長春:東北師范大學,2009.

[8] Yang Xi-quan, Sun Na, Zhang Ye, et al. General Framework for Text Classification based on Domain Ontology [C]//Proc of 3rd International Workshop on Semantic Media Adaptation and Personalization, 2008:147-152.

[9] 胡潔.高維數(shù)據(jù)特征降維研究綜述[J].計算機應用研究,2008-9,25(9):2601-2606.

[10] Yang Timing, Pedersen J O. A comparative study on feature selection in text categorization[C]//Fisher DH. Proceedings of the 14th International Conference on Machine Learning.Nashville：Morgan Kaufmann Publishers, 1997.412-420.

.

[11] Rogati Monica, Yang Yiming．High-Performing feature selection for text classification[C]//DavidG, Kalpakis K, Sajda Q,et al．Proceedings of the 11th ACM International Conference on Information and Knowledge Management．McLean：ACM Press,2002.659-661．

[12] 劉海峰,王元元,張學仁,等.文本分類中基于位置和類別信息的一種特征降維方法[J].計算機應用研究,2008,25(8):2292-2294.

[13] LV Lin, LIU Yu-shu, LIU Yan. Realizing English Text Classification with Semantic Set Index Method[J]. Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications, 2006(2):22-25.

[14] Pavel Moravec, Michal Kolovrat, Vaclav Snasel.LSI vs.Wordnet Ontology in Dimension Reduction for Information Retrieval[C].Snasel C V,Pokorny J,Richta K.Dateso Technical University of Ostrava, Dept of Computer Science, 2004.18-26.

[15] Xi-Quan Yang, Na Sun. The application of latent semantic indexing and ontology in text classification[J]. International Journal of Innovative Computing, Information and Control(IJICIC)，2009, 5(12):1-9.

[16] Camastra F, Vinciarelli A. Estimating the Intrinsic Dimension of Data with a Fractal-based Method[J]. IEEE Transaction On Pattern Analysis and Machine Intelligence,2002,24(10)：1404-1407．

[17] Tolle c R, Mc Junkin T R, Gorisch D J．Suboptimal Minimum cluster Volume cover-based Method for Measuring Fractal Dimension[J]. IEEE Transaction Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2003,25(1):32-41．

[18] Xuan-Hieu Phan, Le-Minh Nguyen, Susumu Horiguchi. Learning to Classify Short and Sparse Text & Web with Hidden Topics from Large-scale Data Collections[C]. WWW 2008 / Refereed Track: Data Mining-Learning, Beijing, China,2008:91-100.

[19]Huazhen Gu, Kuanjiu Zhou. Text Classification Based on Domain Ontology[J]. Journal of Communication and Computer, 2006,3(5):29-32.

[20] Prabowo Rudy, Jackson Mike, Burden Peter, et al. Ontology-Based Automatic Classification for the Web Pages: Design, Implementation and Evaluation[C]//Proc of the 3rd International Conference on Web Information Systems Engineering, IEEE Computer Science,2002.182-191.

[21] Song Mu―Hee，Lim Soo?Yeon，Kang Dong-Jin，et a1．Automatic Classification of Web Pages based on the concept of Domain Ontology[C]//Proceedings of the 12th Asia-Pacific Software Engineering Conference(APSEC’05)，IEEE Computer Science，2005．645-651.

[22] Fang Jun，Guo Lei，Wang Xiao Dong,et a1．Ontology―Based Automatic Classification and Ranking for Web documents[C]//Proceedings of 4th International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery(FSKD 2007)，IEEE Computer Science.2007:627-631.

[23] Martin Theobald, Ralf Schenkel, Gerhard Weikum. Exploiting Structure, Annotation, and Ontological Knowledge for Automatic Classification of XML[C]//Data International Workshop on the Web and Databases (WebDB).San Diego, California, 2003:1-6.

[24] David D.Lewis.Reuters-21578 text categorization test collection Distribution 1.0 README file(v1.2)[EB/OL].[1997-09-06]/~lewis.

[25] McCallum，Andrew Kachites. Bow:A toolkit for statistical language modeling, text retrieval, classification and clustering[EB/OL].[1998-09-12]cs.cum.edu/-mccallum/bow.

[26] Xiaoxun Zhang, Xueying Wang, Honglei Guo,et al. FloatCascade Learning for Fast Imbalanced Web Mining[C].WWW 2008 / Refereed Track: Data Mining - Learning,April 21-25,2008,Beijing,China,71-80.

[27] 李保利,陳玉忠，俞士汶.信息抽取研究綜述[J].計算機工程與應用,2003(10):1-5.

[28] 杜小勇,李曼,王珊.本體學習研究綜述[J].軟件學報,2006,17(9):1837-1847.

[29] 范莉婭,王愛民,肖田元.本體集成方法評價指標體系及其應用研究[J].計算機集成制造系統(tǒng),2007,13(5):911-917.

[30] 董振東,董強.知網(wǎng). HowNet. 1999-03. /

精準醫(yī)學綜述范文第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)療人員在確保患者安全和健康的同時追求效率的最大化[1]。對于高分辨率的醫(yī)學影像成像，集中體現(xiàn)在醫(yī)務人員快速、準確、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）應運而生，它為促進圖像采集、測量、報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臨床應用中的主要領域之一，本文對此作一綜述。

1 人工智能及其在醫(yī)學上的應用

AI是一個廣義的術(shù)語，指的是機器或計算程序執(zhí)行具有人類智能特征的任務的能力，如模式識別和解決問題的能力等。AI可以通過彌補人類智能，使現(xiàn)有醫(yī)療診斷和預后價值最大化，同時使醫(yī)師負擔最小化，從而顯著改善健康診療過程和結(jié)果。AI在臨床實踐中的應用預示著醫(yī)學領域一個更為劇烈變化時代的到來，在影像學方面尤其如此。一項通過分析科學網(wǎng)數(shù)據(jù)庫的研究[3]發(fā)現(xiàn)，目前AI在醫(yī)學的研究領域主要集中在大數(shù)據(jù)分析、腦卒中康復、心臟手術(shù)和醫(yī)療診斷和預后預測等方面。其中，用于醫(yī)學診斷、預后預測和分類的神經(jīng)網(wǎng)絡和支持向量機是主要熱點，占所有文獻的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、模型臨床效用驗證等問題尚未進行廣泛研究。

2 人工智能的機器學習法

大數(shù)據(jù)是一個經(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列數(shù)據(jù)以及影像學掃描數(shù)據(jù)等。AI系統(tǒng)通過識別和提取一組觀測數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)集）的模式來自主獲取知識的過程稱為機器學習（machine learning,ML）。ML是人工智能的一個組成部分，描述為計算機從經(jīng)驗中學習的過程，并在沒有事先知識的情況下執(zhí)行預定的任務[4]。機器學習可以進一步分為監(jiān)督學習、半監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習，這取決于用于學習的樣本是否完全標記、部分標記或未標記。ML的典型例子是人工神經(jīng)網(wǎng)絡，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，每個神經(jīng)元接受多個輸入，所有的輸入一起決定了神經(jīng)元的激活。通過樣本訓練找到這些合適權(quán)重的過程就是學習。學習過程的復雜性和所需的樣本量隨著神經(jīng)元數(shù)量的增加而增加。由于計算能力和樣本大小的限制，機器學習應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，人們提出了深度學習的方法，即自動學習代表性的樣本。深度學習是指一種特別強大的ML方法，它利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模擬人類的認知，常用于影像模式識別和分類。

模型訓練是所有ML類型的共同過程，它是利用模型分析所提供的數(shù)據(jù)中的各種特性來學習如何生成輸出標簽的過程[5]。如在超聲心動圖中，一個模型可以分析各種特征，如左心室壁厚度和左心室射血分數(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)的特征可能會導致模型過度擬合，從而在呈現(xiàn)新數(shù)據(jù)集時降低其準確性。這強調(diào)了擁有一個能夠代表總體的訓練數(shù)據(jù)集的重要性。數(shù)據(jù)集的質(zhì)量對于最終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)集進行訓練，但大數(shù)據(jù)集可以最大限度地提高訓練算法的內(nèi)部和外部有效性，降低過度擬合的風險。正確模型的選擇通常取決于操作員的專業(yè)知識、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用

心血管成像領域，包括超聲心動圖、心臟計算機斷層掃描、心臟磁共振成像和核成像，具有復雜的成像技術(shù)和高容量的成像數(shù)據(jù)，處于精準心臟病學革命的前沿。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等其他領域。人工智能在超聲心動圖中的應用包括自動心室定量和射血分數(shù)計算、應變測量和瓣膜形態(tài)及功能評估以及ML在心臟疾病自動診斷中的應用。

3.1 心室定量和EF自動化。

自動心室量化和EF計算的算法旨在提供準確、快速和可重復的心尖視圖分類、解剖標志檢測、心室壁分割和心內(nèi)膜跟蹤。有研究[6]比較了AI軟件自動測量（AutoEF）和手工追蹤雙平面Simpson法測量左室EF的準確性，并與心臟MRI進行了比較。結(jié)果表明AutoEF與手動雙平面Simpson法測得的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，測量的準確性存在差異，以胸骨旁長軸切面的準確性最高，達96%，而在心尖切面時整體精度降低（84%）。腔室定量和左室EF測量的中位數(shù)絕對偏差在15%～17%，其中ESV的絕對偏差最小；左房容積和左室EDV被高估。

3.2 心肌運動和應變測量。

Kusunose等[7]研究發(fā)現(xiàn)與傳統(tǒng)二維超聲心動圖相比，利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡可更好的檢測區(qū)域壁運動異常并區(qū)分冠狀動脈梗死區(qū)域。Cikes等[8]利用復雜超聲心動圖數(shù)據(jù)（整個心動周期的左室容積和變形數(shù)據(jù)，而不是單個數(shù)據(jù)點）和臨床參數(shù)的ML算法識別心衰并對心臟再同步化治療的反應進行評估，證實通過整合臨床參數(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)性心力衰竭隊列提供一個有臨床意義的分類，并可能有助于優(yōu)化特定治療的反應率。另有研究證實[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軟件和手工勾畫對左室心肌的縱向應變進行了比較研究。發(fā)現(xiàn)AI自動測量的心肌全局縱向應變與手動應變變化最小（絕對值為1.4%～1.6%）。

3.3 心臟瓣膜評估。

有學者[12]采用AI軟件對二尖瓣幾何形狀進行測量，測量參數(shù)包括二尖瓣環(huán)面積、瓣環(huán)高度和寬度、瓣葉連合間距、前后葉長度等。發(fā)現(xiàn)相對于常規(guī)超聲心動圖，所有評估的成像參數(shù)均獲得了更好的觀察者間一致性，而且所花費的時間明顯較少。Prihadi等[13]研究證實，經(jīng)食管超聲心動圖AI軟件能夠精確地對主動脈瓣結(jié)構(gòu)以及冠狀動脈開口進行測量和定位，且與多層螺旋CT的測量結(jié)果具有良好的相關(guān)性。

4 展望

在海量醫(yī)學信息和影像數(shù)字化日益積累的現(xiàn)代醫(yī)學時代，AI和ML為疾病診斷和風險預測等問題提供了新的解決方案。通過AI對超聲心動圖數(shù)據(jù)進行預測、建模和精確分析，可以幫助超聲醫(yī)師快速、準確地處理大量心臟超聲影像學數(shù)據(jù)，既有利于應對當前醫(yī)療信息數(shù)量的急劇增長，又有利于提高處理數(shù)據(jù)信息的能力。未來，針對AI的研究應關(guān)注超聲圖像數(shù)據(jù)特征定義及其提取方法的標準化，以確保可推廣性和可再現(xiàn)性，促進AI向更加個性化的醫(yī)療模式轉(zhuǎn)變。此外，AI系統(tǒng)與遠程醫(yī)療等軟件的集成，將使智能心臟超聲診斷系統(tǒng)滲透到資源消耗負擔最繁重的地區(qū)，提高經(jīng)濟效益。

參考文獻

[1]Oikonomou EK,Siddique M,Antoniades C.Artificial intelligence in medical imaging:A radiomic guide to precision phenotyping of cardiovascular disease[J].Cardiovasc Res,2020,Feb 24;cvaa021.

[2]Dey D,Slomka PJ,Leeson P,et al.Artificial Intelligence in Cardiovascular Imaging:JACC State-of-the-Art Review[J].J Am Coll Cardiol,2019,73(11):1317-1335.

[3]Tran BX,Latkin CA,Vu GT,et al.The Current Research Landscape of the Application of Artificial Intelligence in Managing Cerebrovascular and Heart Diseases:A Bibliometric and Content Analysis[J].Int J Environ Res Public Health,2019,16(15):2699.

[4]Gandhi S,Mosleh W,Shen J,et al.Automation,machine learning,and artificial intelligence in echocardiography:A brave new world[J].Echocardiography,2018,35(9):1402-1418.

[5]Alsharqi M,Woodward WJ,Mumith JA,et al.Artificial intelligence and echocardiography[J].Echo Res Pract,2018,5(4):R115-R125.

[6]Xu B,KocyigitD,Grimm R,et al.Applications of artificial intelligence in multimodality cardiovascular imaging:A state-of-theart review[J].Prog Cardiovasc Dis,2020,19;S0033-0620(20)30060-8.

[7]Kusunose K,Abe T,Haga A,et al.A Deep Learning Approach for Assessment of Regional Wall Motion Abnormality From Echocardiographic Images[J].JACC Cardiovasc Imaging,2020,13(2 Pt 1):374-381.

[8]Cikes M,Sanchez-Martinez S,Claggett B,et al.Machine learningbased phenogrouping in heart failure to identify responders to cardiac resynchronization therapy[J].Eur J Heart Fail,2019,21(1):74-85.

[9]Narula S,Shameer K,Salem Omar AM,et al.Machine-Learning Algorithms to Automate Morphological and Functional Assessments in 2D Echocardiography[J].J Am Coll Cardiol,2016,68(21):2287-2295.

[10]Sengupta PP,Huang YM,Bansal M,et al.Cognitive machine-learning algorithm for cardiac imaging:a pilot study for differentiating constrictive pericarditis from restrictive cardiomyopathy[J].Circ Cardiovasc Imaging 2016,9(6):e004330.

[11]Zhang J,Gajjala S,Agrawal P,et al.Fully automated echocardiogram interpretation in clinical practice[J].Circulation,2018,138(16):1623-1635.

精準醫(yī)學綜述范文第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)毛細血管滲漏，引起肺部滲出增加，進而導致肺泡組織出現(xiàn)炎癥，損傷肺組織，病情進一步惡化，并引起肺順應性降低和嚴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)學科急需解決的難題[4-5]。快速液體復蘇是臨床治療膿毒性休克合并ARDS有效手段之一，但對液體輸注量要求較嚴格，輸注量少，效果不佳，輸注過多會進一步加重肺水腫程度[6]。因此如何精準有效地對患者實施液體管理，以改善患者預后，是一個十分棘手的問題[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用，現(xiàn)報道如下。

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)學科的50例膿毒性休克合并ARDS患者為研究對象，采用隨機數(shù)字表法將所有患者均分為兩組，即對照組和觀察組，每組25例。對照組中，男15例，女10例；年齡33～77歲，平均（58.4±10.7）歲；APACHE Ⅱ

評分：18～29分，平均（23.4±4.6）分；SOFA評分：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評分：19～30分，平均（24.5±4.8）分；SOFA評分：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評分、SOFA評及基礎疾病等一般資料比較，差異均無統(tǒng)計學意義（P>0.05），具有可比性。所選患者均自愿作為受試對象，并簽署知情同意書，方案獲得潮州市中心醫(yī)院倫理學委員會批準并全過程跟蹤。

1.2 納入與排除標準 （1）納入標準：①符合膿毒性休克的診斷標準[8]；②符合ARDS的診斷標準[9]。（2）排除標準：①患者年齡小于18周歲；②既往嚴重心功能不全、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，定時監(jiān)測CVP、尿量、血糖、血氣分析、血乳酸，必要的呼吸支持，強有力抗感染治療，積極液體復蘇，應用血管活性藥物、嚴格控制血糖水平等處理。對照組：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)測技術(shù)，以患者EVLWI和ITBVI為指標指導調(diào)整補液類型和速度。

1.4 觀察指標 （1）早期評價指標：早期目標導向性治療（EGDT）6 h和24 h達標率；（2）中期評價指標：治療1 d和3 d后APACHE Ⅱ評分、SOFA評分、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、順應性、氧合指數(shù)）、血肌酐；（3）最終療效評價指標：機械通氣率、機械通氣時間、住ICU時間及28 d病死率。

1.5 統(tǒng)計學處理 使用SPSS 11.0統(tǒng)計軟件對所得數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，計量資料用（x±s）表示，比較采用t檢驗；計數(shù)資料以率（%）表示，比較采用 字2檢驗，以P

2 結(jié)果

2.1 兩組EGDT達標率比較 觀察組6 h達標率顯著高于對照組（P0.05），見表1。

2.2 兩組中期評價指標比較 觀察組在3 d時APACHE Ⅱ評分、SOFA評分、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)計學意義（P>0.05），而對照組患者血肌酐增加顯著（P

2.3 兩組療效評價指標比較 觀察組機械通氣率、機械通氣時間、住ICU時間及28 d病死率均顯著低于對照組（P

3 討論

膿毒性休克發(fā)病機制較為復雜，如受體與信號轉(zhuǎn)導學說、神經(jīng)內(nèi)分泌與免疫失調(diào)學說、腸道細菌移位學說、炎癥平衡失調(diào)與免疫瀑布學說及基因多態(tài)性學說等，但至今尚無統(tǒng)一認識[10-11]。其基本病理變化為由病原微生物及其代謝產(chǎn)物在機體內(nèi)引起全身炎癥反應，并導致微循環(huán)障礙及細胞與臟器代謝和功能損害。ARDS的基本病理變化為肺毛細血管內(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，導致急性、進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重要的階段：（1）黃金6 h復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，維護臟器功能階段，改善細胞缺氧代謝階段[13]。早期目標導向治療（early goal-directed therapy，EGDT）對膿毒性休克合并ARDS患者的治作用已取得普遍認可，但靜脈輸液過度又會引起患者體內(nèi)液體失衡，進一步加重肺間質(zhì)及肺泡水腫，影響氣體交換，導致病情惡化，延長呼吸機的使用時間，更不利于疾病的控制[14]。因此，如何精準地為患者提供足量的液體補充，同時防止進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）是臨床上確定補液速度和補液量的重要依據(jù)之一，長期以來作為膿毒性休克患者的血流動力學評價和管理的重要指標，但CVP同時又受多種因素的影響，因此以其為依據(jù)評估心臟前負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)測技術(shù)是一種微創(chuàng)血流動力學監(jiān)測技術(shù)，可通過對EVLWI、ITBVI等指標的精確測定，實時監(jiān)測患者血容量和血流動力學參數(shù)變化，具有操作簡單、微創(chuàng)及高效比等顯著優(yōu)點[17-18]。EVLWI主要包括肺泡內(nèi)液、細胞內(nèi)液和間質(zhì)內(nèi)液，該液體是經(jīng)由血管濾出進入組織間隙，其量是由肺間質(zhì)靜水壓、肺毛細血管靜水壓、非毛細血管內(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)血容量反應心臟的容量負荷，不受心肌順應性及胸腔內(nèi)壓力等參數(shù)影響，以該指標反應心臟容量負荷更為準確真實。本研究以膿毒性休克合并ARDS患者為研究對象，比較以EVLWI和ITBVI為指標指導液體管理的臨床應用與以CVP作為液體管理指標指導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達標率顯著高于對照組患者（P0.05）。觀察組患者3 d時APACHE Ⅱ評分、SOFA 評分、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時比較，無顯著增加（P>0.05），而對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）在評價和指導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用效果顯著，可降低患者通氣時間、住ICU時間及28 d病死率，具有臨床應用價值。

參考文獻

[1]吳明，馮永文，曾晶晶，等.肺開放對外科嚴重膿毒癥引起的ARDS血管外肺水指數(shù)的影響[J].廣東醫(yī)學，2010，31（22）：2924-2926.

[2]陳齊紅，鄭瑞強，林華，等.不同液體管理策略對感染性休克患者病死率的影響[J].中國危重病急救醫(yī)學，2011，23（3）：142-145.

[3]雷涌，江利黎，陳萍.ICU感染性休克病死危險因素及相應的臨床治療措施分析[J].中國醫(yī)學創(chuàng)新，2013，10（33）：41-43.

[4]白春學，董春玲，蔣進軍.急性呼吸窘迫綜合征的診斷現(xiàn)狀和改進[J].內(nèi)科理論與實踐，2010，5（6）：455-459.

[5]韋妍飛，曹莉.PICCO容量指標在感染性休克液體復蘇中的臨床應用[J].醫(yī)學綜述，2015，21（7）：1223-1225.

[6]蔣豐智，覃鐵和.高齡膿毒性休克患者PICCO測定結(jié)果分析[J].中國急救醫(yī)學，2012，32（10）：940-943.

[7]孫曉義，王心杰，張芝晶.不同液體管理策略對急性呼吸窘迫綜合征患者血管外肺水指數(shù)的影響[J].中國急救醫(yī)學，2011，31（9）：781-785.

[8]中華醫(yī)學會重癥醫(yī)學分會.中國嚴重膿毒癥/膿毒性休克治療指南（2014）[J].全科醫(yī)學臨床與教育，2015，13（4）：365-367.

[9] Force A D T，Ranieri V M，Rubenfeld G D，et al.Acute respiratory distress syndrome：the Berlin Definition[J].JAMA，2012，307（23）：2526-2533.

[10]郭俊，王夜明.去甲腎上腺素、多巴胺對感染性休克患者胃黏膜pH值的影響[J].中國醫(yī)學創(chuàng)新，2015，12（29）：80-83.

[11]李宙，覃鐵和，王首紅，等.PiCCO在ARDS合并感染性休克的老年患者早期目標導向治療中的應用[J].實用醫(yī)學雜志，2012，28（14）：2373-2775.

[12]王建忠.急性呼吸窘迫綜合征患者不同營養(yǎng)支持方式臨床效果分析[J].海南醫(yī)學院學報，2012，18（6）：799-801.

[13]胡世華，蔣文新，楊艷霞，等.限制性液體管理對急性呼吸窘迫綜合征患者的肺保護作用[J].廣東醫(yī)學，2014，35（18）：2881-2884.

[14]黃志剛，顧東明，王勇，等.液體負平衡對感染性體克合并急性肺損傷患者早期復蘇及預后的影響[J].現(xiàn)代生物醫(yī)學進展，2016，16（4）：720-722，726.

[15]勇，賈文釵，王征，等.血管外肺水指數(shù)和胸腔內(nèi)血容積指數(shù)在嚴重肺部感染合并感染性休克患者液體管理中的意義[J].中國呼吸與危重監(jiān)護雜志，2013，12（4）：344-348.

[16]張靚靚，王永杰，宋海濤，等.血管外肺水指數(shù)和胸腔內(nèi)血容積指數(shù)在感染性休克合并ARDS患者液體管理中的指導意義[J].中國老年學雜志，2014，11（34）：6305-6307..

[17]林燕金，陳甘海，李金庭，等.PICCO技術(shù)在老年重型顱腦損傷患者液體管理中的應用研究[J].中國醫(yī)學創(chuàng)新，2014，11（15）：52-54.

[18]王智鈞，韓全國，劉永宏，等.ITBVI、EVLWI在老年重部外傷手術(shù)中液體復蘇的應用研究[J].中國醫(yī)學創(chuàng)新，2015，12（19）：33-35.

[19]葉寧，駱雪萍，鐘榮，等.嚴重膿毒癥患者循環(huán)功能指標與血管外肺水指數(shù)的相關(guān)性探討[J].山東醫(yī)藥，2013，53（4）：51-53.