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影响学员实验性运动病的生理、心理因素探讨被引量：3: 2007年; 目的探讨影响个体运动病的生理、心理因素。方法实验前运用艾森克人格问卷(EPQ)、卡特尔16项人格因素问卷(16PF)、特质应对方式问卷(TCSQ)、防御方式问卷(DSQ)及一般情况调查表对学员进行调查和观察;运用平衡秋千实验观察学员的运动病反应程度。结果无反应组和有反应组人格量表内外向分量表得分差异有统计学意义(P<0.05),无反应组和有反应组人格量表的神经质分量表(情绪的稳定与不稳定)得分差异接近有统计学意义(P=0.05),学员的一般状况及某些生理因素与其运动病程度之间进行Kendall's Tau-b相关检验,结果有统计学意义(P<0.05或P<0.01)。结论人格、自我心理感受及某些生理因素影响学员的运动病反应程度,对运动病的预测、预防可以从这些方面着手。; 沈兴华蒋春雷虞慧婷黄俊龙王云霞包瀛春王尔贵; 关键词：运动病学员生理因素心理因素

应用ROC曲线下面积对两相关诊断试验进行评价和比较被引量：83: 2006年; 目的:阐明两相关诊断试验的评价及比较的方法,为新的诊断试验的临床应用提供科学依据。方法:通过ROC曲线下面积来对两相关诊断试验进行评价和比较,用拟合双正态模型的参数法来估计ROC曲线下面积,并通过对前列腺癌的两种诊断试剂的分析来说明方法的应用。结果:采用ROC曲线的方法,得到的对照试剂两指标Free-PSA、Total-PSA ROC曲线下面积分别为0.92、0.90,检测试剂相应指标的ROC曲线下面积分别为0.91、0.89,2个试剂相应指标ROC曲线下面积的差异无统计学意义,经等效性检验Z值分别为2.73、2.78,相应的P值为0.006 4、0.005 4,有统计学意义。结论:2个诊断试剂的分析表明均具有较好的诊断性能,其诊断准确度相同,同时也表明采用ROC曲线下面积可方便地对两诊断试验进行评价和比较。; 宋花玲贺佳虞慧婷李玲; 关键词：ROC曲线下面积等效

96例胰头癌根治术患者术后生存率影响因素分析被引量：2: 2005年; 目的:探讨以区域淋巴结廓清为重点的胰头癌根治术后生存率的主要影响因素。方法:采用Cox模型分析1996～2004年间的96例以区域淋巴结廓清为重点的胰头癌根治术患者术后生存率与性别、年龄、手术时间、术中出血量、输血量、CA199水平、肿瘤大小、肿瘤组织学分型、淋巴结转移等指标的关系。结果:全组无手术死亡。96例患者术后1、2、3、5年的存活病例数分别为55、30、15、7例,1、2、3、5年累积生存率分别为78.1%、54.9%、37.0%、23.1%。患者术后生存率与肿瘤大小(P<0.0001)、肿瘤组织学分型(P=0.0005)、有无淋巴结转移(P=0.0092)显著相关,而与其他指标无显著相关性。结论:胰头癌的肿瘤大小、组织学分型以及是否有淋巴结转移对手术预后有重要影响;在重视胰头癌早期诊断的同时,加强手术彻底性对提高胰头癌的长期生存率至关重要。; 张怡杰胡先贵唐岩刘瑞金钢邵成浩何天霖虞慧婷; 关键词：胰腺肿瘤外科手术淋巴结廓清生存率

基于贝叶斯网络的原发性肝癌预后影响因素相互关系研究被引量：4: 2008年; 目的运用贝叶斯网络(Bayesian network,BNT)分析肝癌病人资料,探索肝癌预后影响因素间的相互关系。方法依据最小描述长度(Mini mal Description Length,MDL)准则学习网络结构,对完整数据运用极大似然估计(Maxi mumlikelihood esti mation,MLE)获得网络参数,对含有缺失值的数据运用期望最大化(Expectation Maxi mization,EM)算法进行参数学习,并与完整数据的MLE估计进行比较,衡量BNT学习含有缺失值数据的能力。结果通过对含有1441个样本的肝癌资料的学习,构建了一个含有49个结点,62条有向边的BNT模型,并获得各结点参数。网络中的有向边反映肝癌预后影响因素之间的相互作用或影响,网络参数反映其强度。分析了直接影响肝癌预后和分期的指标,并依据网络参数,判断肝癌分期及预后情况。结论BNT模型具有较强的处理缺失数据的能力,应用BNT分析肝癌病人资料,揭示了影响肝癌预后的多因素间,多层次的多重因果关系,并从概率角度定量描述各因素间的影响强度。; 虞慧婷吴骋柳伟伟贺佳; 关键词：原发性肝癌贝叶斯网络

贝叶斯网络在临床及微阵列数据分析中的应用: 近年大量研究表明癌症是多因素的疾病，不仅与病人所处的环境和自身体征有关，它还是多基因参与的一种渐进积累转化性疾病，疾病的变化首先就发生在基因水平上。因此结合临床资料与基因表达谱数据对癌症进行综合分析，将从宏观与微观两个角...; 虞慧婷; 关键词：肝癌胃癌基因芯片贝叶斯网络微阵列数据分析; 文献传递

基因调控网络模型构建方法被引量：13: 2006年; 基因调控网络的研究从基因之间相互作用的角度揭示复杂的生命现象,是功能基因组学研究的重要内容,也是当前生物信息学研究的前沿。基因芯片技术在生物信息学中的应用为基因调控网络的研究提供大量可供研究与分析的基础数据。本文介绍了基因调控网络的起源与近年来的发展情况,详细说明了基因调控网络构建的前提与基本原理,并分析几种经典调控网络模型:布尔网络模型、线性及非线性模型和贝叶斯网络模型,阐述各种模型构建的基本原理和算法,结合基因芯片的数据特点,探讨各种模型的优缺点及其适用情况,对各种网络模型进行分析与总结。; 虞慧婷吴骋柳伟伟付旭平贺佳; 关键词：基因调控网络非线性模型贝叶斯模型

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虞慧婷