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TSGF与AFP对原发性肝癌的诊断特异性、灵敏度分析 总被引:5,自引:0,他引:5
分析探讨TSGF与AFP检测在原发性肝癌诊断中的特异性和灵敏度,以及对原发性肝癌的早期诊断价值.采用分光光度法检测TSGF,包括87例原发性肝癌(男性54例、女性33例、平均年龄67岁)、67例继发性肝癌(男性42例、女性25例、平均年龄63岁),同时用化学发光法检测AFP.对照检测179例肝病患者的TSGF、AFP(肝硬化患者74例、慢性乙型肝炎105例).其结果TSGF对原发性肝癌的敏感性(86.2%)高于AFP(71.4%)有显著性差异(P<0.05);TSGF对继发性肝癌的敏感性(88.1%)高于AFP(35.8%)有显著性差异(P<0.05);二者联合检测敏感性提高至94.3%.由此证明TSGF对恶性肿瘤的检测兼有早期性和广谱性,对原发性肝癌其灵敏度高于AFP,特异性低于AFP.二者联合检测显著提高对原发性肝癌诊断的特异性和灵敏度,对原发性肝癌早期诊断有重要的参考价值. 相似文献
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在经济飞速发展的今天,高层建筑越来越多,深基坑随之成为热门研究课题,但在复杂地质条件下深基坑止水帷幕施工技术仍不够成熟,常常对建设项目造成较大的安全事故和经济损失。 相似文献
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设f为超越亚纯函数,本文考虑f的多项式P[f]的高阶导数的Picard例外值。另外,对于f(f~(k))~n改进了Tse C K和Yang C C的结果。 相似文献
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地球气候骤变,洪水泛滥,约那斯身兼宇航员和气象学家两职,在飞船中监测地球大气的变化。后来,飞船不幸失事,约那斯落入阿尔卑斯山区一处军事禁区,发现了一群与世隔绝的青年…… 相似文献
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在取心、岩石物理实验的基础上,采用统计方法对雷64区的岩性进行研究,将其分为砂质细砾岩和不等粒砂岩两大类.利用直方图法优选出识别这两大类岩性的敏感测井曲线,并且依据优选出来的敏感测井曲线,建立了用于识别砂质细砾岩和不等粒砂岩的测井响应交会图法、决策树模型、系统聚类模型.通过对上述三种模型进行精度分析,发现决策树模型的精度要高于测井响应交会图法和系统聚类模型.同时利用所建立的两种决策树模型对雷71井进行岩性识别,将识别结果与实际取心对比,发现综合判断准确率均大于85%.结果表明,给出的决策树模型可很好地用于该地区砂砾岩储层的岩性识别. 相似文献
89.
手机等移动智能终端在全社会的普及,使得数字内容的生产能力下沉到社会各个层面,形成了多源、自主、原生的互联网媒体内容制造格局;而以社交媒体、自媒体为代表的各类新兴媒体的蓬勃发展,使得数字内容的传播能力极大增强,大量衍生内容在敏感、热点、重要事件的报道传播中产生。互联网资讯具有海量、内容质量参差不齐、观点多极等特点。如何将价值导向对正确的、信息披露准确的资讯进行精准推荐,维护和促进社会公平正义,成为司法领域的新问题和新挑战。推荐系统有效解决了用户在海量信息中难以高效获得信息的问题。基于内容的推荐技术通过分析用户以往感兴趣的项目,经计算得到相似的项目,再将相似度最高的若干项目推送给用户。推荐系统中应用最广泛的是协同过滤推荐算法(collaborative filtering,CF),该概念最早于1992年由GOLDBERG等在开发Tapestry邮件过滤系统时首次提出,其核心思想是运用算法对用户的历史行为数据进行分析,挖掘出用户的兴趣偏好,根据不同的兴趣偏好对用户进行类别划分并推荐相似偏好的物品。当前,个性化推荐已经在电子商务、影视作品、餐饮美食、新闻资讯等领域获得了较为广泛的应用。"京东"的推荐起步于2012年,当时的产品推荐是基于规则匹配进行的,整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落,部落与部落之间没有任何工程、算法的交集。"淘宝"从2013年推出了"个性化推荐"即"千人千面"的推荐引擎,利用用户的一些行为,通过算法推测出用户可能喜欢的东西。"美团"构建了世界上最大的菜品知识库,为200多万商家、3亿多件商品绘制了知识图谱,并为2.5亿用户画像,构建了世界上用户规模最大的O2O智能推荐平台。"豆瓣"利用社交行为分析解决推荐问题,如基于用户相同行为的协同过滤技术、友邻推荐等,也是个性化推荐的一个补充。社交化推荐的引入,可以解决因单纯产品内容推荐导致推荐范围越来越窄的问题。"今日头条"的个性化推荐算法基于投票方法,其核心理念就是投票,每个用户一票,喜欢哪篇文章就把票投给哪篇文章,经过统计,最后得到的结果很可能是此类人群里最好的文章,并把这篇文章推荐给同类人群用户。该方法看起来似乎很简单,但实际上需要基于对海量用户行为的数据挖掘与分析。系统动力学是一门基于系统论、控制论与信息论,并借助计算机模拟技术的交叉学科,其通过系统的视角,进行结构化动态分析和模型模拟,擅长分析高阶、非线性时变和复杂系统,采用定性与定量相结合的方法,适合对资讯个性化推荐这种动态复杂过程进行分析。针对司法工作相关资讯的个性化推荐问题,应用系统动力学理论,对影响资讯推荐效果的重要因素在Vensim软件中进行建模仿真,构建包括用户量、文章量、标签数量和各子系统之间影响的因果反馈模型和存量流量模型,建立系统动力学方程模型,经仿真对相关因素进行敏感性分析。结果表明,文章量、设置的特征化标签和对文章的兴趣点因子等都对推荐效果有重要影响,这是在设计推荐系统时需要重点考虑的因素,也是解决推荐系统冷启动、实时性和"信息茧房"等关键问题的重要途径。基于系统动力学进行资讯个性化推荐研究,可以积极有效地应对司法领域资讯披露面临的挑战,提高精准推荐效果。 相似文献
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