成年人心肌肌鈣蛋白Ⅰ和血清膽紅素參考值的地理環(huán)境分布
發(fā)布時間:2021-09-19 04:42
心肌肌鈣蛋白Ⅰ(cTnⅠ)和血清膽紅素(SBIL)參考值都是臨床醫(yī)學上重要的醫(yī)學檢測指標。心肌肌鈣蛋白Ⅰ參考值常常是作為心臟方面疾病的診斷指標之一,是具有高靈敏度且能夠反映機體心肌細胞損傷程度的參考值指標。而血清膽紅素參考值是作為肝膽疾病的診斷指標之一,且目前越來越多的用于輔助診斷心臟方面重要疾病。關于心肌肌鈣蛋白Ⅰ和血清膽紅素參考值的影響因素的研究主要是基于生理因素方面,但是其與地理環(huán)境之間仍有著密不可分的關系,所以本文從地理環(huán)境影響的角度思考,探尋地理環(huán)境因素與心肌肌鈣蛋白Ⅰ和血清膽紅素這兩項醫(yī)學參考值的聯(lián)系和機制,并建立與之相關的預測模型,進一步對其機理進行深入探討和為醫(yī)學診斷提供便利。本篇研究通過搜集全國范圍內的286個市縣26759例健康成年人心肌肌鈣蛋白Ⅰ實測值和267個市縣26980例健康成年人血清膽紅素實測值,對其加以統(tǒng)計整理,在此基礎上建立預測模型對全國范圍內的其他市(縣)進行預測;選取地理位置指標、地勢指標、氣候指標和土壤指標四大類地理指標。其中包括經(jīng)度、緯度、海拔和年平均氣溫等25項亞指標。運用相關分析定量研究心肌肌鈣蛋白Ⅰ和血清膽紅素參考值與地理環(huán)境因素的關系。...
【文章來源】:陜西師范大學陜西省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:74 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖3-1心肌肌鈣蛋白I參考值空間自相關分析圖??Fig.3-1?Diagram?of?spatial?autocorrelation?analysis?of?cTnl?reference?values??
?Ranttero?Clustered??圖3-1心肌肌鈣蛋白I參考值空間自相關分析圖??Fig.3-1?Diagram?of?spatial?autocorrelation?analysis?of?cTnl?reference?values??3.1.3血清膽紅素樣本數(shù)據(jù)的空間自相關結果??本研究搜集了全國267個城市,共獲取26980個樣本點的健康成年人血清膽??紅素實測值數(shù)據(jù)。通過使用ArcGIS10.5軟件對心血清膽紅素數(shù)據(jù)進行空間自相關??檢測,在此之前首先要完成樣本數(shù)據(jù)的空間信息賦予,最后分析心血清膽紅素的??Moran’s/指數(shù)。如圖3-2空間自相關的結果顯示,Moran’s/指數(shù)為3.182,全局自??相關系數(shù)Z值為10.988,大于0.01的置信水平值2.58,表明檢測的樣本數(shù)據(jù)隨機??分布的可能性小于1%。P值為0.000。整個結果呈現(xiàn)出血清膽紅素參考值數(shù)據(jù)具有??很強的空間自相關性,在空間上具有統(tǒng)計顯著的聚集特征。這說明中國健康成年??人血清膽紅素與地理環(huán)境因素之間并不是獨立的,而是存在很強的相關性。因此??完全可以對其進行空間分布規(guī)律的研究。??15??
向量機主要包括支持向量分類機(SVC)和支持向量回歸機(SVR),本研究主要??建立在支持向量回歸機的模型之上。??隨著科學技術的不斷發(fā)展,對支持向量機技術的研究領域在不斷的擴大,深??度也在持續(xù)加深,支持向量機技術己廣泛應用于圖像的識別、信號和基因圖譜的??處理等方面。并為數(shù)據(jù)的分析、挖掘和修復、信息壓縮、因子篩選等方面提供了??相應的技術支持,充分顯示出其極大的優(yōu)勢。??4.2.2健康成年人心肌肌鈣蛋白I參考值的SVM預測模型??將樣本數(shù)據(jù)中的健康成年人心肌肌鈣蛋白I參考值作為因變量,即輸出變量,??與之相關顯著的7項地理環(huán)境因素作為自變量,即輸入變量。通過在Clementine??12.0軟件中建立數(shù)據(jù)流,分別選擇四種核函數(shù)進行運算,其核函數(shù)分別為??Polynomial函數(shù)、Linear函數(shù)、Sigmoid函數(shù)和RBF函數(shù)。由于各函數(shù)的使用條件??或者選值范圍等均會有差異之處,進行計算得出的預測結果也會略有不同,所以??必須對四種核函數(shù)預測出的結果進行效果分析和變量重要性分析。如圖4-1,為支??持向量機模型基本流程示意圖。??
本文編號:3401038
【文章來源】:陜西師范大學陜西省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:74 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖3-1心肌肌鈣蛋白I參考值空間自相關分析圖??Fig.3-1?Diagram?of?spatial?autocorrelation?analysis?of?cTnl?reference?values??
?Ranttero?Clustered??圖3-1心肌肌鈣蛋白I參考值空間自相關分析圖??Fig.3-1?Diagram?of?spatial?autocorrelation?analysis?of?cTnl?reference?values??3.1.3血清膽紅素樣本數(shù)據(jù)的空間自相關結果??本研究搜集了全國267個城市,共獲取26980個樣本點的健康成年人血清膽??紅素實測值數(shù)據(jù)。通過使用ArcGIS10.5軟件對心血清膽紅素數(shù)據(jù)進行空間自相關??檢測,在此之前首先要完成樣本數(shù)據(jù)的空間信息賦予,最后分析心血清膽紅素的??Moran’s/指數(shù)。如圖3-2空間自相關的結果顯示,Moran’s/指數(shù)為3.182,全局自??相關系數(shù)Z值為10.988,大于0.01的置信水平值2.58,表明檢測的樣本數(shù)據(jù)隨機??分布的可能性小于1%。P值為0.000。整個結果呈現(xiàn)出血清膽紅素參考值數(shù)據(jù)具有??很強的空間自相關性,在空間上具有統(tǒng)計顯著的聚集特征。這說明中國健康成年??人血清膽紅素與地理環(huán)境因素之間并不是獨立的,而是存在很強的相關性。因此??完全可以對其進行空間分布規(guī)律的研究。??15??
向量機主要包括支持向量分類機(SVC)和支持向量回歸機(SVR),本研究主要??建立在支持向量回歸機的模型之上。??隨著科學技術的不斷發(fā)展,對支持向量機技術的研究領域在不斷的擴大,深??度也在持續(xù)加深,支持向量機技術己廣泛應用于圖像的識別、信號和基因圖譜的??處理等方面。并為數(shù)據(jù)的分析、挖掘和修復、信息壓縮、因子篩選等方面提供了??相應的技術支持,充分顯示出其極大的優(yōu)勢。??4.2.2健康成年人心肌肌鈣蛋白I參考值的SVM預測模型??將樣本數(shù)據(jù)中的健康成年人心肌肌鈣蛋白I參考值作為因變量,即輸出變量,??與之相關顯著的7項地理環(huán)境因素作為自變量,即輸入變量。通過在Clementine??12.0軟件中建立數(shù)據(jù)流,分別選擇四種核函數(shù)進行運算,其核函數(shù)分別為??Polynomial函數(shù)、Linear函數(shù)、Sigmoid函數(shù)和RBF函數(shù)。由于各函數(shù)的使用條件??或者選值范圍等均會有差異之處,進行計算得出的預測結果也會略有不同,所以??必須對四種核函數(shù)預測出的結果進行效果分析和變量重要性分析。如圖4-1,為支??持向量機模型基本流程示意圖。??
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