研究目的:評(píng)估中國(guó)炎癥性腸�。╥nflammatory bowel disease,IBD）患者的出凝血情況,分析出凝血指標(biāo)在預(yù)測(cè)IBD疾病狀態(tài)和輔助IBD病診斷分型中的效能。研究方法:本研究納入了2011年3月到2016年6月期間987名住院IBD患者和1027名健康對(duì)照,分析比較IBD患者與對(duì)照組血常規(guī)及凝血五項(xiàng)的結(jié)果。采用相關(guān)性分析、多元線性回歸明確IBD患者出凝血指標(biāo)與疾病狀態(tài)的關(guān)系。使用受試者工作曲線（receiver operating curve,ROC）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（artificial neural network,ANN）、支持向量機(jī)（support vector machine,SVM）分析出凝血指標(biāo)在輔助IBD診斷分型中的價(jià)值。研究結(jié)果:和對(duì)照組相比,IBD患者血小板計(jì)數(shù)增加,平均血小板體積減小,大血小板比率降低,血小板分布寬度變窄,血小板壓積升高,凝血酶原時(shí)間及部分凝血活酶時(shí)間延長(zhǎng),纖維蛋白原水平增高,國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化指數(shù)增加（所有p值均小于0.001）。IBD患者出凝血異常情況與血清學(xué)活動(dòng)度顯著相關(guān)（幾乎所有p值均小于0.05）。潰瘍性結(jié)腸炎（ulcerativ... 

【文章來源】：上海交通大學(xué)上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：104 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

人工神經(jīng)元模式圖

上海交通大學(xué)博士學(xué)位論文具有其他優(yōu)勢(shì)。（1）對(duì)數(shù)據(jù)容錯(cuò)性高。（2）對(duì)于輸入變量和輸出變量之明確的情況，使用 ANN 能夠發(fā)現(xiàn)復(fù)雜的非線性關(guān)系。（3）在數(shù)據(jù)量足下，ANN 能夠找到輸入量和輸出量之間幾乎所有可能存在關(guān)系，非監(jiān)學(xué)習(xí)甚至能發(fā)現(xiàn)一些原先沒有預(yù)料到的關(guān)系。（4）ANN 有多種結(jié)構(gòu)和夠適應(yīng)不同的使用場(chǎng)景[57, 58]。當(dāng)然 ANN 也存在不足之處。（1）ANN要求比較高，輸入變量和輸出變量的設(shè)計(jì)、初始 ANN 結(jié)構(gòu)的選擇、參需要需要豐富的經(jīng)驗(yàn)。（2）建立預(yù)測(cè)模型耗時(shí)較長(zhǎng)且不穩(wěn)定，如果樣，訓(xùn)練組一個(gè)很小的變化可能建立完全不同的模型。（3）ANN 的中間是個(gè)權(quán)重和閾值賦予相當(dāng)于一個(gè)“黑盒”，無法確定中間過程意味著一也難以追溯問題所在。（4）ANN 和很多分析方法一樣能夠找到相關(guān)性，輸入量和輸出量之間是否存在因果關(guān)系。

IBD患者和對(duì)照組出凝血狀態(tài)比較

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3394149