李晓
- 作品数：3 被引量：25H指数：1
- 供职机构：日照市人民医院更多>>
- 相关领域：医药卫生更多>>
- 一种能净化处理异味的检验科样本废弃物收集装置
- 本实用新型公开了一种能净化处理异味的检验科样本废弃物收集装置，包括底座机构和收集机构，收集机构固定安装在底座机构的上端，打开开关使得抽气泵运行，利用连接管和集气罩能够对收集框内的气体进行抽入到处理箱内，利用活性炭吸附层和...
- 李晓
- 文献传递
- 基于机器学习构建肺腺癌骨转移自动化模型
- 2024年
- 目的采用机器学习算法对关键变量进行识别,并对肺腺癌(LUAD)患者骨转移风险进行预测。方法回顾性分析2019年1月至2022年6月淮南东方医院集团附属肿瘤医院收治的132例确诊非小细胞肺癌(NSCLC)患者的临床资料,包括是否发生骨转移、年龄、性别、病理类型、吸烟状况、T分期、N分期、骨转移前是否有其他部位的转移,以及癌胚抗原(CEA)、碱性磷酸酶(ALP)、鳞状细胞癌抗原(SCCA)、糖类抗原125(CA125)、细胞角蛋白19片段抗原21-1(CYFRA21-1)、神经元特异性烯醇化酶(NSE)、钙(CA)水平。采用LASSO回归分析方法来筛选与骨转移相关的关键特征,并将其用于构建6种机器学习模型,另收集63例NSCLC患者的临床数据用于模型的外部验证。不同模型的预测性能通过受试者工作特征曲线(ROC曲线)来评估。校准曲线和DCA曲线用于验证所建模型的准确性和获益能力。使用SHAP包对logistic模型进行解释。结果LASSO回归分析最终筛选了4个重要变量,包括性别、N分期、CEA水平和糖类抗原CA125水平。在6种机器学习模型中,logistic模型在训练集(AUC=0.710)、测试集(AUC=0.705)和外部验证集(AUC=0.655)均具有最佳的预测效能和稳定性。SHAP图显示在logistic模型中4个变量的权重从高到低依次为CEA、性别、T分期和CA125。成功构建了LUAD骨转移的机器学习模型和网页计算器。结论logistic预测模型可以识别LUAD骨转移高风险患者,这有助于临床医生指导高危患者做出适当预防措施。
- 李晓李侠葛静刘亚锋张鑫陈英
- 关键词：非小细胞肺癌骨转移
- 中国病毒性肝炎流行状况GIS空间分析被引量：25
- 2016年
- 目的从空间自相关角度分析我国2004-2013年病毒性肝炎流行状况。方法运用ArcGIS10.2软件空间自相关分析方法对中国病毒性肝炎疫情数据进行空间显示和统计分析。结果病毒性肝炎发病率空间分布图和空间自相关分析结果显示,2004-2013年病毒性肝炎发病存在高发区和低发区,存在空间聚集性;局部Local Moran's I自相关分析结果表明,青海、宁夏、甘肃为高高值(HH)聚集区,山东、江苏为低低值(LL)聚集区。结论我国病毒性肝炎具有明显的地域分布,存在空间聚集性,对其形成原因和相关机制进一步探索。
- 李扬耿爱生汪心海尹德芬李晓焦华安孙梦绮
- 关键词：病毒性肝炎聚集性
