简介：目的制作犬迷走神经性心房颤动模型，评价可行性和持续性。方法针状电极分别插入颈部双侧迷走神经干，以3V-5V的电压／10Hz-20Hz的频率，刺激双侧迷走神经，在心率出现明显下降后，给予频率为10Hz-20Hz，电压为3V-5V的快速脉冲起搏刺激右心房，诱发心房颤动。结果迷走神经刺激的平均电压／频率为4.4V±0．7V／16．8Hz±3．3Hz，心率由基础的（171±26）次／分降为（97±8）次／分；在给予平均电压／频率为3．5V±0．6V／11．5Hz±2．2Hz的右心房起搏刺激后，36只杂种犬中31只（86．1％）成功诱发出持续性心房颤动，且在保持迷走神经刺激下，持续时间超过90分钟。结论本实验建立的犬迷走神经性心房颤动模型容易诱发，持续时间长，为评估抗心率失常药物对心房颤动的作用提供可靠的方法。

简介：摘要目的建立大鼠坐骨神经牵拉损伤动物模型，观察神经牵拉损伤后大鼠坐骨神经功能，电生理及病理学变化。方法24只清洁级健康大鼠以简单随机化分为对照组(A)，轻(B)、中(C)、重度(D)牵拉组4组，每组6只。选择左侧坐骨神经暴露，A组暴露神经10 min后关闭伤口，B、C和D组使用不同拉力牵拉坐骨神经干10 min后关闭伤口。分别检测各组损伤肢体坐骨神经功能指数、滚轮运动试验及热刺激试验、神经靶肌肉复合肌肉动作电位及坐骨神经牵拉节段组织病理学变化。组间比较采用t检验。结果SFI测量结果表明，神经损伤后2周，重度组(-100.042±4.667)完全丧失神经功能，中度组(-65.250±23.705)具有部分神经功能，轻度组(-26.792±18.762)神经功能完全恢复。重度组(t＝200.900，P<0.0001)及中度组(t＝4.830，P<0.05)与对照组比较差异均有统计学意义，轻度组与对照组比较差异无统计学意义(t＝2.246，P>0.05)。CMAP测量发现重度组的神经传导被完全阻断，中度损伤组的动作电位在损伤后20 d前下降，并在损伤后20 d开始恢复。重度组(10.250±7.146)与对照组比较差异有统计学意义(t＝198.900，P<0.01)，中度组(39.875±20.259)与对照组比较(t＝ 8.944，P<0.05)，轻度组(86.125±9.094)与对照组比较无统计学意义(t＝1.980，P>0.05)。滚轮运动实验结果轻度牵拉组(2.692±0.240)，10 d后逐渐恢复正常，中度(1.891±0.328)及重度(0.804±0.280)恢复不明显。各组与对照组比较差异均有统计学意义(t＝11.330、12.220、30.490，P<0.01)。热刺激实验发现损伤后对热反应明显降低并且重度组无恢复，各组与对照组比较差异均有统计学意义(t＝3.623、8.994、215.749，P<0.05)。结论以拉力为参数可以稳定地建立不同程度的坐骨神经牵拉性损伤动物模型。

简介：摘要目的探索基于多参数MRI的放射组学特征和神经网络模型在区分宫颈癌淋巴结转移的效能。材料与方法回顾性分析178例宫颈癌并提取9个临床及病理特征，经过方差分析进而提取3个特征进入模型。两位观察者分别用软件勾勒得到感兴趣容积，提取到428个放射组学特征。放射组学特征结合临床及病理特征建模：分别组成428维、437维、431维模型。通过Python库的torch和sklearn构建并评价神经网络模型和支持向量机模型。组内相关系数(intraclass correlation coefficient，ICC)来评估观察者之间的信度，使用分类准确率、敏感度、特异度和受试者特征曲线下面积(area under the receiver operating characteristics curve，AUC)用来衡量检测模型性能。使用sklearn中的metrics.roc_curve函数绘制ROC曲线，通过最大约登指数(Youden index)确定最佳界值，并进行诊断效能评估。结果两位观察者ICC为0.819、观察者内ICC为0.796。431维神经网络模型AUC为0.882，在测试集中该模型的分类准确率、敏感度和特异度分别为0.810、0.840和0.741，优于其他模型。结论基于多参数MRI的神经网络模型可有效地预测宫颈癌淋巴结转移。

简介：摘要目的探讨卷积神经网络（CNN）在胸部CT肋骨骨折诊断中应用的准确性和可行性。方法收集2017年5月至2019年5月于山西白求恩医院行胸部CT检查的305例肋骨骨折患者的影像资料，经过图像裁剪构建包含5类胸部CT肋骨骨折图像数据集，共7433张图像，作为训练组数据，在深度学习caffe框架下采用Faster R-CNN和Yolov3模型对数据集进行训练和测试。另选取同期肋骨骨折患者20例，裁剪后144幅包含肋骨骨折的CT图像作为验证组，由两位高年资主任医师阅片并确定肋骨骨折类型及部位等作为诊断标准，分别使用Faster R-CNN、Yolov3模型进行验证，同时两位CT医师对验证组图像进行判读。比较3种方法的诊断准确率、诊断一致性及阅片时间。结果验证组144幅CT图像共包含162处骨折，骨折类型包括双侧骨皮质断裂71处、外侧骨皮质断裂38处、内侧骨皮质断裂21处、骨皮质屈曲骨折12处、其他类型骨折20处。Faster R-CNN模型、Yolov3模型、CT医师诊断肋骨骨折的总准确率分别为95.68%（155/162）、83.33%（135/162）、96.30%（156/162），组间比较差异有统计学意义（P<0.001）。Kappa一致性检验显示，Faster R-CNN模型及CT医师的诊断一致性较好（Kappa=0.851，P=0.012）。CT医师、Faster R-CNN模型、Yolov3模型平均每幅图阅片时间分别为（11.57±5.80）s、（0.52±0.15）s、（0.054±0.003）s，组间比较差异有统计学意义（P<0.01）。结论利用深度卷积神经网络识别胸部CT肋骨骨折具有可行性，诊断总准确率与有经验的CT医师相当，而阅片速度更优。

简介：摘要目的建立儿童神经源性膀胱（NB）发生上尿路损害的预测模型并验证其效能。方法以2011年1月至2021年12月重庆医科大学附属儿童医院收治的143例NB住院患儿及郑州大学第一附属医院收治的84例NB住院患儿为研究对象，将前者设为训练集，后者设为验证集，对两者的一般参数进行比较。通过Lasso回归和多因素logistic回归分析筛选出NB患儿发生上尿路损害的危险因素，将危险因素纳入并建立列线图预测模型。分别在训练集和验证集中对模型进行内部和外部验证，采用受试者工作特征曲线下面积（AUC）验证模型的准确性。结果纳入的227例NB患儿中，男121例、女106例，年龄（10.2±3.8）岁。训练集和验证集之间除年龄外其他参数差异均无统计学意义（均P>0.05）；Lasso回归和多因素logistic回归分析显示：逼尿肌漏尿点压（DLPP）≥40 cmH2O（OR=4.76，95%CI：2.01~11.26，1 cmH2O=0.098 kPa）、伴有膀胱过度活动（OAB）（OR=3.08，95%CI：1.34~7.04）、膀胱顺应性（BC）<20 ml/cmH2O（OR=3.65，95%CI：1.41~9.47）、既往泌尿系感染史（OR=2.73，95%CI：1.09~6.81）以及腹压或其他排尿方式（OR=2.86，95%CI：1.20~6.82）是NB患儿发生上尿路损害的危险因素（均P<0.05）；使用上述参数建立儿童NB发生上尿路损害的列线图模型并进行内部和外部验证，训练集和验证集的AUC值分别为0.84（95%CI：0.77~0.91）和0.86（95%CI：0.79~0.94）。结论本研究构建的儿童NB上尿路损害预测模型有较高的准确度和临床适用性，可帮助临床医生早期发现高危患儿并及时进行干预。

简介：在专家评价数据基础上,针对＂教学做一体＂课程评价的非线性特征以及课程评估体系中存在的诸多非定量的因素,建立了BP神经网络评价模型。利用BP神经网络进行＂教学做一体＂课程评价的方法可操作性强,可以克服传统评价方法主观性过强的缺点,具有较广泛的实用性。

简介：在调水工程中,如果泵站站前水位过低,会危及泵站安全,如果水位过高,会危及周边安全,因此探寻调水工程中河渠湖库水位变化显得尤为重要.以南水北调东线山东段南四湖为研究区域,寻求不同起调水位、出入流量、泵站开启时间差的调水方案下泵前水位变化规律.先利用耦合模型对不同的调水方案进行数值模拟,然后选取23组调水方案及其数值模拟所得的泵前水位作为样本训练BP神经网络,建立BP神经网络调蓄水位预测模型并进行验证,最后利用预测模型对不同调水方案进行泵前水位预测.结果表明,BP神经网络预测模型具有很强的预测能力,预测模型结果与耦合模型结果泵前水位基本吻合,水深相对误差小于9.15%,而模型计算效率提升96.67%.

简介：假设人脑存储着肢体的几何和动力学模型，以一个多层感知网络代表这个内部模型，仿真了在三种不同情况下人体肘关节韵律运动：1)内部模型的参数与肢体的几何和动力学模型参数完全匹配，2)上述参数不匹配，3)存在外界干扰．仿真结果显示模型的参数不匹配是导致肢体韵律运动误差的主要原因．由此可见，运动学习过程就是内部模型不断更新以匹配肢体几何和动力学模型的过程．

简介：基于解的充分必要条件,提出一类广义变分不等式问题的神经网络模型.通过构造Lyapunov函数,在适当的条件下证明了新模型是Lyapunov稳定的,并且全局收敛和指数收敛于原问题的解.数值试验表明,该神经网络模型是有效的和可行的.

简介：摘要由于烘丝生产前操作工需要根据生产经验预测入口含水率，然而车间内环境温湿度、烘丝前工序设备状态等条件的变化，导致烘前含水率变化较大，仅靠经验预测烘前含水率，预测结果误差较大，导致操作工设置参数不合理，出口含水率波动较大，影响产品的感观质量。因此，本文通过对历史数据进行分析处理后，采用RBF神经网络，建立烘前含水率预测模型，并在烘丝工序操作终端增加人机交互界面，操作工选择工单信息、输入相应的参数即可完成烘丝入口含水率的预测，预测结果误差为，可以满足生产要求。

简介：为早期诊断川崎痛,应用BP神经网络原理建立川崎病的诊断模型.以156例川崎病与非川崎病患者的体温、皮疹、口腔黏膜改变、实验室检查结果等9项指标等作为BP神经网络的输入参数,在MATLAB7程序中对其中随机抽取的90例学习样本进行训练并建模.以剩余的66例作为测试样本进行预测,结果表明该模型对川崎病和非川崎病的预测准确率分别为97.4％、92.9％,提示此模型可有效地判别出川崎病与非川崎病,可用于川崎病的早期辅助诊断.

简介：目的：建立一种稳定可靠、操作简单的不完全性脊髓损伤动物模型，并对其神经功能进行初步评价。方法将50只SD大鼠随机分为模型组、假手术组。采用改良钳夹法建立大鼠脊髓损伤模型，观察不同时间点大鼠行为学运动功能（BBB）评分、脊髓组织形态变化及损伤段脊髓的细胞凋亡因子半胱氨酸蛋白酶3（Caspase-3）阳性细胞表达的情况。结果模型组大鼠各时间点BBB评分均明显低于假手术组（P＜0.05），假手术组各时间点大鼠脊髓组织中Caspase-3阳性细胞表达明显低于模型组（P＜0.05）。结论成功制备了稳定可靠、操作简单的不完全性脊髓损伤动物模型。

简介：利用机动飞行目标轨迹可预测飞行目标实时位置,针对灰色模型对快速飞行目标轨迹预测不准确的问题,引入神经元理论判断飞行目标状态,通过机器学习掌握飞行目标转弯模型,从而更准确地对飞行目标转弯进行预测。首先,分析了灰色模型预测方法的工作原理和特点;然后,借助反向传播(BP)神经元模型可判断飞行特征的优势,将灰色模型与神经元网络模型进行了结合;最后,通过仿真试验表明该飞行目标预测法可对飞行目标进行精准监视和控制。

简介：目的：建立单纯庖疹病毒1型（herpessimplexvirustype1，HSV-I）感染造成的面神经麻痹动物模型，研究HSV-I与面神经麻痹之间的关系。方法：Balb／c小鼠66只，切断双侧面神经耳后支，右侧神经断端接种HSV-1，左侧接种胎牛血清作为对照。观察小鼠全身情况、双侧面肌运动的对称性；颞骨连续切片HE染色；颞外段面神经锇酸染色：双侧面神经、脑干、三叉神经节、脊髓行PCR检测HSV-1DNA片断。结果：28只小鼠（4242％）于接种后2-5d发生右侧面神经麻痹，病程持续3-6d后恢复。38只未发生面神经麻痹。与对侧比较，颞骨连续切片显示面神经麻痹鼠右侧神经肿胀、神经周围间隙变小、

简介：摘要影响边坡稳定性的因素复杂，导致很难利用传统的方法定量的描述边坡的稳定性。人工神经网络模型的优势在于可以利用系统的整体性质而不依赖于明确的关系。本文利用已发表的滑坡或边坡的数据应用于人工神经网络模型，以此预测滑坡的稳定性，并与传统的极限平衡法和最大似然估计法法得到的结果进行比较。结果表明人工神经网络方法预测边坡的稳定状况是可行的。

简介：运用烟草知识对烟叶进行初步分类,以经过标准化处理的常规化学指标和烟叶评吸指标为依据,由训练样本集得到最佳的网络参数,在此基础上对检验样本进行了烟叶品质的识别.提出了利用3层BP人工神经网络识别烟叶品质的方法.人工神经网络用于烟叶品质识别,结果与实际符合良好.该方法优于传统的识别方法,也优于文献报道的识别误差.

简介：介绍采用BP，RBF和Elman神经网络计算制冷剂物性参数的方法。以R11，R134a和近共沸混合制冷剂R410A为研究对象，分别建立三种制冷剂的BP，RBF和Elman网络饱和物性参数计算模型。根据该模型由已知温度求各制冷剂在饱和气和饱和液状态下的其他物性参数值，通过与REFPROP软件计算结果进行对比，证明BP，RBF和Elman神经网络物性计算模型具有很高的精度，可以用于物性参数的计算，是一种新的物性计算方法。

简介：摘要在电力市场中，风电所占电网的比例越来越大。但由于风的波动及其不可控性，风电场的发电量也在随机变化，风速是影响产能最直接最根本的因素，所以很有必要对其进行预测。本文采用RBF人工神经网络模型对未来短时间风速进行预测。通过对风速反复训练与检测来选择一组合适的模型参数，并对模型进行了误差分析。研究结果表明，使用RBF神经网络对未来风速进行短时间预测能够达到较好效果。

简介：文章通过BP神经网络对山西省农民人均纯收入进行预测,根据1994年-2013年山西省农民人均纯收入及影响收入因素值数据建立了两种预测模型,并采用MATLAB软件实现了模型的构建、训练和仿真。仿真结果表明,预测模型具有较好的拟合度。

简介：听神经病谱系障碍（auditoryneuropathyspectrumdisorder，ANSD堤一种具有特殊临床表现的听功能障碍疾病，其主要表现为时域听觉处理能力的下降，外毛细胞功能不受影响。听力学表现包括：反映内毛细胞及听觉传导通路功能的听性脑干反应（auditorybrainstemresponse，ABR）严重异常甚至缺失，主要反映外毛细胞功能的诱发性耳声发射（evokedotoacousticemission，EOAE）正常或基本正常，言语识别率相对于纯音听阈不成比例地下降等。