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基于人工智能的安氏Ⅱ类患者正畸拔牙决策研究

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基于人工智能的安氏Ⅱ类患者正畸拔牙决策研究

作者：张若妍中国人民解放军空军军医大学

学位级别：硕士

【目的】本研究分别通过建立机器学习和深度学习模型,探究使用人工智能辅助医生判断安氏II类正畸患者是否需要拔牙矫治的准确率,基于专家经验为经验不足的医生在方案制定的问题上提供了参考。【方法】1、根据纳入和排除标准筛选2016年至... 详细信息

【目的】本研究分别通过建立机器学习和深度学习模型,探究使用人工智能辅助医生判断安氏II类正畸患者是否需要拔牙矫治的准确率,基于专家经验为经验不足的医生在方案制定的问题上提供了参考。【方法】1、根据纳入和排除标准筛选2016年至2023年期间在空军军医大学口腔医院正畸科就诊、被诊断为安氏II类并具有完整病例资料的患者共444例。建立“专业知识+嵌入式模块+统计学方法”相结合的特征筛选模式,人工提取相应特征后输入逻辑回归、随机森林、支持向量机、多层感知器和线性判别分析等五种机器学习模型。基于专家经验进行拔牙矫治或非拔牙矫治的数据标注,其中拔牙矫治的定义为,患者的治疗方案中需要拔除至少一颗非第三磨牙或多生牙的恒牙;非拔牙矫治的定义为,患者所接受的任何治疗方案均不包括恒牙的拔除(第三磨牙或多生牙除外)。将训练集和测试集按照1:1进行划分后,通过测试集输出结果与专家方案进行比对,对模型的准确率、精确率、召回率、F1值、受试者工作特征曲线(Receiver Operating Characteristic Curve,ROC)等方面进行评价,并研究了各个特征在模型判断时所占权重的排序。2、选取空军军医大学口腔医院正畸科于2016-2023年期间参与正畸治疗的852例已取得了良好的正畸治疗结果的安氏II类初诊患者的影像资料,根据Resnet50的初步筛选,确定建立口内侧位照片数据集、口外侧位照片数据集及包含以上两种数据资料的融合数据集。首先进行图片大小调整和感兴趣区域裁剪等预处理,然后分别输入所建立的单通道或双通道深度学习模型。单通道模型使用Resnet34、Alex Net、Mobile Net和VGGNet四种深度学习模型框架,训练集与测试集比例为4:1;双通道使用Alexnet及Shuffle Transformer两种模型框架,训练集和测试集比例为3:1,并在特征提取后加入融合层进行口内与口外特征的早融合。训练过程中实时输出测试集准确率结果,训练完成后输出模型的混淆矩阵、ROC曲线并进行了梯度加权类激活映射分析,以提供一种可视化的方式来理解模型的决策依据。【结果】1、在机器学习模型中,五种机器学习算法对安氏II类患者拔牙决策判断准确率最高的是线性判别分析和逻辑回归模型,准确率均为81%;多层感知器和支持向量机准确率较低,为76%。逻辑回归模型的AUC值最高,为0.9。从拔牙矫治组和非拔牙矫治组分别来看,非拔牙矫治组的精确率更高,拔牙矫治组的召回率更高。在两种准确率最高的模型中,非拔牙矫治组的F1值均高于拔牙矫治组。对不同特征的权重值排序进行分析,逻辑回归排在前十位的特征分别是:spee曲线、性别、上颌拥挤度、覆牙合、覆盖、LL-EP、L1-NB、下颌拥挤度、UL-EP、OP-SN。线性判别分析中所占比例最高的前三位特征超过第四位及以后特征的20倍权重值,这三项分别为:SNB、SNA和ANB。性别这一特征在各个机器学习模型中所占权重差异较大,在逻辑回归、支持向量机和线性判别分析中权重值均比较高,而在随机森林中则很低。2、在深度学习模型中,Alexnet模型在口内侧位数据集、口外侧位数据集及口内口外融合数据集中都表现出了最佳的准确率,准确率分别为84.3%、85.8%和82%,AUC值分别为0.92、0.90和0.84。VGGnet和Resnet34模型分别在口内单通道模型和口外单通道模型中表现较好,Mobilenet模型在各数据集上的表现均不理想。双通道融合模型中,除了Alexnet以外,使用基于自注意力机制的Shuffle Transformer模型也可以达到80.8%的准确率。从拔牙组和非拔牙组分别来看,对于口内数据集拔牙组准确率均高于非拔牙组;在口外数据集中,Alexnet模型对非拔牙病例识别更准确,Resnet34和VGGnet对拔牙病例识别更准确。对于双通道模型,Alexnet对非拔牙组的判断更加准确,而Shuffle Transformer对拔牙组的判断更准确。类激活图显示在口内侧位照片中,安氏II类患者是否需要拔牙矫治与黏膜转折处的牙周组织及牙齿的位置有关;在口外侧位照片中,则与鼻唇角和颏唇沟的信息较为相关,与临床实际比较符合。【结论】1、基于逻辑回归模型及线性判别分析的机器学习模型能够在较大样本中根据人工提取的特征数据对安氏II类患者是否需要拔牙矫治进行初步判断,最高准确率可达81%,对非拔牙病例的判断准确率高于拔牙病例。逻辑回归对特征赋予的权重更符合实际临床思维。2、基于Alexnet等深度学习网络架构可以搭建一个“端对端”的拔牙智能决策系统,根据口内及口外侧位照片判断不同面突度的安氏II类患者是否需要拔牙矫治。横向对比的四个深度学习模型中,Alexnet模型的总体准确率最高,

关键词：人工智能机器学习深度学习安氏Ⅱ类正畸拔牙矫治

基于传统工艺的高中化学逆向教学设计实践研究

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基于传统工艺的高中化学逆向教学设计实践研究

作者：张若妍伊犁师范大学

学位级别：硕士

上市公司女性董事长与员工薪酬水平——基于中国民营控股上市公司的实证研究

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上市公司女性董事长与员工薪酬水平——基于中国民营控股上市公司...

作者：张若妍四川大学

学位级别：硕士

随着经济发展,社会进步,越来越多的女性走入职场,行业中涌现出一批又一批优秀的女性企业家,她们在全球经济中扮演着越来越重要的作用。由此,专家学者们逐步注意到性别差异带来的行为特性差异,高管性别对公司的影响的相关研究逐渐增多。... 详细信息

随着经济发展,社会进步,越来越多的女性走入职场,行业中涌现出一批又一批优秀的女性企业家,她们在全球经济中扮演着越来越重要的作用。由此,专家学者们逐步注意到性别差异带来的行为特性差异,高管性别对公司的影响的相关研究逐渐增多。在大多数对高管性别的研究文献中,学者们主要是将女性高管界定为女性高管团队整体来进行考量,对在企业中拥有最高决策权的女性董事长缺乏相应的关注,对职位层级差异影响企业行为的研究较少。论文针对我国民营上市公司,以女性董事长对企业员工薪酬水平的影响为研究对象,考虑影响员工薪酬的特定因素和女性董事长在公司治理方面的特定优势,对员工总福利的显性因素——员工薪酬,进行实证研究,探究女性董事长对员工薪酬水平的影响,讨论职场中女性董事长性别的作用机制,分析性别多元化环境以及女性董事长性别优势对员工薪酬的影响。对员工总福利的显隐两性因素进行分析,试图在物质和非物质两个层面分析女性董事长对员工总福利的影响。论文采用多元线性回归模型检验女性董事长对员工薪酬水平的影响,实证结果表明:女性董事长与员工平均薪酬之间存在相关关系;女性董事长企业员工薪酬水平显著低于男性董事长企业。此外,女性董事长任期时长、公司规模、行业、成长性、均对薪酬水平存在影响。研究发现,女性董事长对员工总福利存在积极影响,但在员工薪酬这一显性因素影响并不明显,相较于物质层面,女性董事长的性别特质对员工福利待遇影响多体现在精神层面等隐性因素上。论文工作丰富了女性董事长问题的相关研究内容、拓展了员工薪酬水平的研究框架,对于合理安排员工薪酬促进企业发展与女性董事长决策与治理行为均有一定现实参考意义。

关键词：女性董事长员工薪酬水平员工总福利

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深度学习在口腔正畸诊疗中的应用进展

中华口腔医学杂志 2022年第11期57卷 1182-1187页

作者：陈海文马艳宁张若妍金作林第四军医大学口腔医学院口腔正畸科军事口腔医学国家重点实验室口腔疾病国家临床医学研究中心陕西省口腔疾病临床医学研究中心西安710032

近年口腔正畸领域人工智能技术的应用研究逐渐增加,深度学习作为其中的热门方向,也迅速被应用于正畸诊疗的检测、评估、诊断、预测以及疗效评价等多个环节。目前,深度学习研究在表现出高效、准确优势的同时,也存在可解释性不强、数据量... 详细信息

近年口腔正畸领域人工智能技术的应用研究逐渐增加,深度学习作为其中的热门方向,也迅速被应用于正畸诊疗的检测、评估、诊断、预测以及疗效评价等多个环节。目前,深度学习研究在表现出高效、准确优势的同时,也存在可解释性不强、数据量不足等限制。本文从深度学习的提出与发展、正畸诊疗中的应用以及推广的限制与对策三方面进行综述,并进行展望。

关键词：人工智能正畸学诊断,计算机辅助神经网络(计算机) 锥束计算机体层摄影术医学信息学应用深度学习

基于理化分析和机器学习研究低温气调对采后番荔枝冷害的影响

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食品工业科技 2024年第11期45卷 20-28页

作者：张若妍钟宇王丹凤郭峰周国萍邓云上海交通大学农业与生物学院上海200240 云南浙滇农业发展有限公司云南楚雄651300

本文旨在探究气调包装对番荔枝冷害的影响,并通过机器学习解析各指标与冷害的关系。以室温(RT,25℃)、低温(LT,10℃)和低温气调包装(CA,10℃)贮藏条件下的果实为试验材料,测定7 d内果肉硬度、冷害指数(CI)、总酚、相对电导率(EC)、苯丙... 详细信息

本文旨在探究气调包装对番荔枝冷害的影响,并通过机器学习解析各指标与冷害的关系。以室温(RT,25℃)、低温(LT,10℃)和低温气调包装(CA,10℃)贮藏条件下的果实为试验材料,测定7 d内果肉硬度、冷害指数(CI)、总酚、相对电导率(EC)、苯丙氨酸裂解酶(PAL)活性等理化指标。结果表明,低温贮藏有效延缓番荔枝后熟,抑制软化,但易造成冷害现象,表现为果肉出现水浸状损伤,细胞膜透性增加,丙二醛积累。在此基础上,建立多种机器学习算法,筛选出预测CI的最优模型为Ridge回归。解释性分析(SHapley Additive exPlanations,SHAP)显示,贮藏时间、可溶性固形物、失重率、可溶性蛋白和总酚对模型贡献较大,与低温胁迫紧密联系。低温结合气调通过增加可溶性物质和酚类含量,提高机体渗透调节和清除活性氧能力,从而维持膜结构完整性以缓解低温冷害。

关键词：番荔枝气调包装低温冷害机器学习 Ridge 回归

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这儿真美

小学生优秀作文 2024年第32期 28-29页

作者：张若妍江苏省苏州市苏州工业园区青剑湖小学三年级一班

同步作文之这儿真美几条写作干货1.仔细读题，确定内容。习作要求写一处美丽的地方，同学们可以选择的题材非常广泛，可以是熟悉的校园、公园、小溪，也可以是游览过的景点，但是切记要具有美的特点。2.有详有略，详略得当。比如按四季...

同步作文之这儿真美几条写作干货1.仔细读题，确定内容。习作要求写一处美丽的地方，同学们可以选择的题材非常广泛，可以是熟悉的校园、公园、小溪，也可以是游览过的景点，但是切记要具有美的特点。2.有详有略，详略得当。比如按四季的变化来写一处景点，那么就可以重点写一个季节，其他季节略写；也可以选择这个地方具有代表性的事物来重点写。3.眼中有景，心中有情。把自己的感情融入景物描写中去，你的习作才更容易打动读者。

关键词：

甲状腺机能亢进合并周期性麻痹伴房室传导阻滞一例报告

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北京大学学报(医学版) 1980年第2期 136-137页

作者：刘丽张若妍北京医学院附属第三医院内科

甲亢合并周期性麻痹并非罕见,但甲亢合并周期性麻痹伴房室传导阻滞病例目前在国内尚未见报导。现将我院诊断一例报告如下: 患者男,27岁,学生。两个月来发作性双下肢麻痹伴一度或二度房室传导阻滞于1979年11月26日住院。患者于1979年10... 详细信息

甲亢合并周期性麻痹并非罕见,但甲亢合并周期性麻痹伴房室传导阻滞病例目前在国内尚未见报导。现将我院诊断一例报告如下: 患者男,27岁,学生。两个月来发作性双下肢麻痹伴一度或二度房室传导阻滞于1979年11月26日住院。患者于1979年10月4日打排球后头晕、心慌、

关键词：房室传导阻滞二度心电图心室纤颤电诊断图周期性麻痹甲状腺机能亢进甲亢

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老年人心肌梗塞(附70例临床分析)

中国农村医学 1992年第10期21卷 31-32页

作者：张若妍郑美宁机电部北京玉泉医院内科 100039

本文回顾分析了我院自1983年12月至1991年10月间收治的100例急性心肌梗塞病例,其中老年组70例,非老年组30例。结果提示:随年龄增加,急性心肌梗塞发病率的性别差异缩小;老年组以不典型症状起病者达50％,较非老年组(26.7％)明显增多(P<0.0... 详细信息

本文回顾分析了我院自1983年12月至1991年10月间收治的100例急性心肌梗塞病例,其中老年组70例,非老年组30例。结果提示:随年龄增加,急性心肌梗塞发病率的性别差异缩小;老年组以不典型症状起病者达50％,较非老年组(26.7％)明显增多(P<0.05);老年组伴随疾病多(20％),伴随疾病掩盖了心肌梗塞症状,是造成老年组起病不典型原因之一;老年组合并左心衰竭也多,死亡率显著高于非老年组。

关键词：心肌梗塞老年

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“三门问题”的思考

中学生数学 2022年第11期 34-36页

作者：张若妍洪雨沛(指导) 合肥市第一中学安徽合肥230601 不详

1三门问题概述三门问题(Monty Hall Poblemr)起源于美国的一个电视游戏节目Let’smakeadeal,问题详情如下:参赛者会看见三扇关闭的门,需要从中选择一扇.三扇门中有一扇门的后面有一辆汽车,选中这扇门可赢得该汽车,另外两扇门后各藏有一... 详细信息

1三门问题概述三门问题(Monty Hall Poblemr)起源于美国的一个电视游戏节目Let’smakeadeal,问题详情如下:参赛者会看见三扇关闭的门,需要从中选择一扇.三扇门中有一扇门的后面有一辆汽车,选中这扇门可赢得该汽车,另外两扇门后各藏有一只山羊.当参赛者选定一扇门,在打开它之前,节目主持人打开了剩下两扇门中藏有山羊的那扇门,然后问参赛者是否需要更换选择.问题是:更换选择是否能够增加赢得汽车的概率?

关键词：节目主持人参赛者山羊