基于极限学习机的胰岛素评价模型

为了正确评价胰岛素在人体血糖调节中的重要作用,提出搭建一种基于极限学习机(extreme learning machine,ELM)方法的胰岛素评价预测模型.提出的胰岛β细胞功能评价方法,选取了人体空腹时的血糖浓度、空腹胰岛素浓度、糖耐量实验后的血糖浓度和胰岛素浓度等14个生理数据作为输入参数,对早期胰岛素分泌指数、胰岛素线下面积、胰岛β细胞功能指数、释放效应曲线4个指标进行预测.仿真结果表明:ELM模型能较好地进行结果预测,拟合优度在0.8以上;与反向传播(back propagation,BP)神经网络对比,ELM模型能更好更准确地评价胰岛素分泌情况,具有良好的应用价值.     

不同糖耐量人群尿C肽肌酐比值与胰岛β细胞功能和胰岛素抵抗的关系研究

目的探讨不同糖耐量人群尿C肽肌酐比值与胰岛β细胞功能和胰岛素抵抗的关系.方法选取内分泌科就诊患者,根据75 g葡萄糖耐量检查结果分为正常糖耐量组72例,糖调节受损组54例,Ⅱ型糖尿病组94例.行静脉葡萄糖耐量实验,检测0~10 min胰岛素水平,计算急性胰岛素反应(AIR3-5)、0~10 min胰岛素曲线下面积(AUC)、稳态模型胰岛素抵抗指数(HOMA-IR)、胰岛β细胞功能指数(HOMA-β);留取受试者清晨空腹第1次、第2次尿液样和24 h尿样本,酶法检测尿肌酐值,化学发光法检测C肽水平,计算C肽肌酐比值.结果糖调节受损组、Ⅱ型糖尿病组空腹血糖、餐后2 h血糖、空腹胰岛素、餐后2 h胰岛素、糖化血红蛋白、HOMA-IR均明显高于正常糖耐量组,差异具有统计学意义(P0.05);而肾小球滤过率在3组间差异无统计学意义(P0.05).糖调节受损组、Ⅱ型糖尿病组AIR3-5、AUC、HOMA-β、第1次尿C肽肌酐比值、第2次尿C肽肌酐比值、24 h尿C肽明显高于正常糖耐量组,差异具有统计学意义(P0.05).第1次和第2次尿C肽/尿肌酐比值与AIR3-5,AUC,HOMA-β呈负相关,与HOMA-IR呈正相关,其中以第2次C肽尿肌酐比值相关性最佳.结论尿C肽肌酐比值在Ⅱ型糖尿病及糖调节受损个体中明显升高,且与胰岛β细胞第一时相分泌功能、胰岛素抵抗有直接相关性.     

非酒精性脂肪肝患者的胰岛素抵抗和胰岛β细胞功能的临床研究

目的 探讨非酒精性脂肪肝(NAFLD)患者胰岛β细胞功能和胰岛素抵抗性的特征.方法 研究对象根据75 g口服葡萄糖耐量试验及超声的结果分为2组,对照组:60例糖耐量正常者, NAFLD组:60例糖耐量正常NAFLD者.采用HOMA-IR和Matsuda指数(MI)评估胰岛素抵抗性,采用HOMA-β、早相及晚相胰岛素分泌指数评估胰岛β细胞功能.结果 NAFLD组的HOMA-IR均高于对照组(P ＜ 0.05), NAFLD组的MI均低于对照组(P ＜ 0.05);NAFLD组的早相胰岛素分泌指数低于对照组(P ＜ 0.05),NAFLD组的HOMA-β及晚相胰岛素分泌指数与对照组相比均无显著性差异.结论 糖耐量正常NAFLD患者存在胰岛素抵抗,其胰岛β细胞早相胰岛素分泌已受损.     

基因芯片研究小檗碱对胰岛素抵抗卵巢颗粒细胞基因表达的影响

应用基因芯片技术研究小檗碱对胰岛素抵抗卵巢颗粒细胞基因表达谱的影响。方法采用胰岛素信号转导通路调节糖代谢的关键分子——PI-3K的特异性阻断剂沃漫青霉素作用于猪卵巢颗粒细胞,人工诱导胰岛素抵抗(IR)的细胞模型;同时应用小檗碱作用在细胞模型上,作用48h后提取细胞总RNA,应用猪全基因组单通道芯片对样本基因进行筛查,得出差异表达基因数据并进行分析。结果显示,中药小檗碱作用模型细胞后差异表达基因42个。差异表达基因主要涉及的功能有:物质代谢、炎症与免疫反应、信号转导等。由此可得出结论:小檗碱可通过多种途径在基因水平上对胰岛素抵抗卵巢颗粒细胞起作用。     

基于信息扩散和BP网络的黄土边坡稳定性分析

目的探讨基于信息扩散原理的BP神经网络的黄土边坡稳定性评价模型。方法收集黄土地区24组黄土边坡实例,采用模糊信息优化处理中的信息扩散原理,建立各评价因子与安全系数之间的模糊关系,并在此基础上建立与BP神经网络相结合的评价模型。结果建立的评价模型对4组预测样本的预测结果,效果良好,较好地解决了样本过少或含有矛盾样本的问题。结论该模型在黄土边坡稳定性评价中比普通神经网络具有更高的实用性和有效性。     

基于BP神经网络的高校实验技术人员绩效评价模型

针对高校实验技术人员绩效评价具有多目标、多层次和多因素等特点,提出基于BP神经网络的高校实验技术人员绩效评价模型,并进仿真实验。该模型将实验技术人员的评价指标量化后作为输入层,以实际评价结果为输出目标,通过样本训练BP神经网络,运用训练好的BP神经网络对实验技术员的绩效进行综合评价。该模型输出值与实际目标值及真实评价值都相当接近,得到较为满意的评价结果。     

不同体重指数代谢综合征患者外周血iNKT细胞的变化及与内脏脂肪指数的相关性

目的探讨不同体重指数代谢综合征(MS)患者外周血恒定自然杀伤T(iNKT)细胞频率和功能的变化及其与内脏脂肪指数(VAI)的相关性。方法入选80例MS患者,根据体重指(BMI)数不同分为:MS-1组,BMI≥25kg/m~2,43例;MS-2组,(25BMI≥18.5)kg/m~2,37例,收集相关临床资料及生化指标,用酶联免疫吸附法检测血清s CD163水平,用流式细胞仪检测外周血iNKT细胞频率及其分泌IFN-γ、IL-4的功能,计算稳态模型胰岛素抵抗指数(HOMA-IR)、胰岛素分泌指数(HOMA-β)及内脏脂肪指数(VAI)。结果各MS组外周血iNKT细胞频率及IL-4~+iNKT比例明显低于对照组(P0.05),MS-1组iNKT细胞频率及IL-4~+iNKT比例低于MS-2组(P0.05);各MS组IFN-γ~+iNKT比例高于对照组(P0.05),MS-1组IFN-γ~+iNKT比例高于MS-2组(P0.05);MS危险因素的logistic回归分析显示,iNKT细胞频率、HOMA-IR、VAI进入回归方程。结论MS患者外周血iNKT细胞频率下降、功能改变,iNKT细胞的变化与慢性炎症、胰岛素抵抗及内脏脂肪蓄积相关,参与MS的发病过程。     

基于BP神经网络的空洞型采空区稳定性评价研究

通过分析空洞型采空区稳定性的影响因素,依照BP神经网络原理,构建出适合空洞型采空区稳定性评价的BP神经网络模型。再通过收集到的空洞型采空区稳定性样本对所构建的BP神经网络进行训练,得出空洞型采空区稳定性评价BP神经网络模型,并应用检测样本测试其准确性。并以陕北讨老乌素煤矿采空区为例,应用训练好的BP神经网络模型对其进行预测评价,最终得到了与实际情况吻合的结果。     

基于多种检测数据的轨道状态BP神经网络评定方法研究

为了有效利用多种检测数据来综合评价轨道的状态,本文应用BP神经网络技术建立了轨道状态评定方法,并采用MATLAB软件编制了具有自学习功能的评价软件。BP神经网络应用于轨道状态的评价中,其学习样本、规模及代表起关键作用,通过大量的样本训练,对未知样本神经网络模型的评价具有较高的准确性。理论分析与算例的结果表明,该评价方法是可行的、有效的,为解决轨道状态评定提供了一条新的途径。     

粗糙集神经网络理论在矿井通风系统评价中的应用

针对矿井通风系统神经网络评价法中建立样本的不稳定性问题,开展了基于粗糙集和BP神经网络理论的通风系统综合评价研究。以某矿井通风系统为研究对象,应用粗糙集数据分析系统对矿井通风系统评价指标的原始数据样本的分类质量进行了检验;在此基础上,基于人工神经网络理论,建立了矿井通风系统的粗糙集神经网络评价模型,从而形成了一种新的基于粗糙集神经网络理论的矿井通风系统评价方法。研究结果表明,经过模型的数据检验和应用性验证,其理论评价结果与实际情况相符,且网络总误差小于0.004;这说明基于粗糙集神经网络的综合评价方法在矿井通风系统评价中有很好的实际应用效果。