2 莫默子momo

尚未进行身份认证

我要认证

暂无相关简介

等级
TA的排名 21w+

【临床预测模型】----三个维度筛选预测因子

【临床预测模型】----三个维度筛选预测因子1、医学文献1)医学指南:(最佳)2)系统综述/综述3)预测模型/预测因子2、统计方法1)单因素2)多因素3、应用场景1)面向大众:推广、简单2)面向医学科研人员/医生:精准4、好的预测因子特点(评价)三个维度:文献+统计+场景1、医学文献 建模之前,一定到复习足够的医学文献。1)医学指南:(最佳)对当前的疾病的最新文献的评价和总结,高危因素、预测因子,文献支持。2)系统综述/综述 他人的总结,临床+影像预测因子;3)预测模型/预测因子

2020-08-29 14:14:10

【临床预测模型】----选择合适的统计模型

【临床预测模型】----选择合适的统计模型常用4种统计模型1)logistics 回归: |分类变量2)cox回归: |生存资料3)poisson /负二项回归: |计数资料4)线性回归: |回归连续变量根据不同的结局事件,建立不同的回归模型。1、预测事件|logistic 回归 短期随访&无事件-时间记录1)结局事件:①是否患某疾病;②是

2020-08-29 12:13:55

【临床预测模型】----选择合适的研究数据

【临床预测模型】----选择合适的研究数据选择数据通常面临许多问题:①②③④⑤⑥⑦⑧⑨⑩1、现成数据和研究数据1)现有数据:①优势:时间、精力、人力成本较低②劣势:A. 选择偏倚不可控;B. 数据质量(数据完整性、有效性、可靠性)③如何获得:A. 既往研究项目的数据B.医院的电子病例C.公开的研究数据公开数据集【注意】1)研究设计评估2)数据申请和使用流程3)数据质量评估和控制2)研究数据:①优势:A. 预测因子B. 选择偏倚可控(纳排标准)②劣势:时间、经济、人力

2020-08-29 11:15:43

【临床预测模型】----10步建立完整的临床机器学习预测模型,5分钟搞定!!

【临床预测模型】----10步建立预测模型好多小伙伴在首次构建一个临床预测模型构建时,一头雾水找不着北????为了解决这一问题,小编思索良久,决定彻夜归纳,5min快速概括,告诉各位头大的小朋友,每一步应该怎么做~????????满满只放干货,划重点!!研究思路 ????????准备工作 ➡️ 统计分析 ➡️ 成果展示!!大部分的研究,取决于我们有什么样的现有数据!!so,数据是一切的源头,巧妇难为无米之炊。1、准备工作:1)确立研究问题2)选择数据来源3)数据的预处理2、统计

2020-08-28 23:13:48

【临床预测模型】----诊断模型or 预后模型

【临床预测模型】第一部分: 诊断模型or 预后模型一,诊断模型(Diagnostic Model)1、定义:用来预测个体患者患有某种疾病的概率;1)通常应用于:特定群体,表现出某种症状的患者;2)结局变量:患者当前状态(是否患病)2、诊断模型是诊断试验准确性研究的延伸;概率思维:诊断结果不再是阴阳,而是当前患有某疾病的可能性。预测因子和结局指标,应该“同时间”测量。3、诊断论文的特点:1)标题:diagnostic,diagnostic model;疾病名称;2)摘要/关键字:d

2020-08-28 22:16:41

【临床研究】---多元回归分析中的变量筛选问题

【临床研究】---多元回归分析中的变量筛选问题方法选择的思考路径:1、变量筛选方法的归纳1)变量筛选的一般流程:①逐个变量:单因素回归分析②分析P值:依据样本量大小情况调整P值选择范围③纳入规则:将单因素回归分析中p值<?(②中规则)的自变量纳入最终回归方程。2)常用统计学软件:2、变量筛选遵循的基本原则1)足够的统计学效能:2)依据临床研究报告的以往经验筛选:3)结合临床知识筛选:3、变量筛选的基本共识1)结合临床专业知识:2)根据单因素分析结果筛选变量:3)根据混杂因素“Z”对试验因素或暴露因素“

2020-08-27 18:29:46

【影像组学】CT数据与MRI数据

【影像组学】CT数据与MRI数据一、CT :计算机断层成像技术1、工作流程根据人体不同组织对X线的吸收与透过率的不同,应用灵敏度极高的仪器对人体进行测量,然后将测量所获取的数据输入电子计算机,电子计算机对数据进行处理后,就可摄下人体被检查部位的断面或立体的图像,发现体内任何部位的细小病变。2、成像基本原理CT是用X线束对人体某部一定厚度的层面进行扫描,由探测器接收透过该层面的X线,转变为可见光后,由光电转换变为电信号,再经模拟/数字转换器转为数字,输入计算机处理。图像形成的处理有如对选定层面分成若

2020-08-25 14:09:37

【医学统计学—第四版-孙/人民卫生出版社】——绪论:01 统计学的几个基本概念

第一章:绪论 一、 统计学的几个基本概念总体与样本变量与资料统计分类方法的选用,与资料类型密切联系。误差频率与概率二、 医学统计工作的基本步骤1、设计2、收集资料3、整理资料4、分析资料三、 统计学发展史一、 统计学的几个基本概念总体与样本个体(individual):观察单位(observed unit),统计研究的基本单位。总体(population):同质的所有观察单位的某种观察值的集合。有限总体(finite population):总体中明确规定了空间、时间、人群范围的有限个观察

2020-08-25 14:03:04

【影像组学】影像组学--基本步骤(概述)

【影像组学】影像组学–基本步骤(概述)所谓影像组学,是对医疗影像进行定量描述和定量分析的一种研究方法,将视觉影像信息转化为深层次的特征来进行量化研究。放射组学(Radiomics):从医学影像图像中挖掘高通量的定量影像特征,使用统计学方法筛选出能够提供有用的诊断、预测或预后信息等最有价值的影像特征,可用于疾病的定性、疗效评估和预后预测等研究。一、基本处理流程1、2、3、4、5、...

2020-08-01 17:29:27

AI慕课--人脸识别课程

人脸识别1 常用生物特征比较:人脸识别的普遍性、可采集性、可接受程度高(方便);但是独特性、性能、防欺骗性偏低(通过算法改进);因此,只要大幅度提高人脸识别算法的性能,可使得人脸识别得到最大程度的大范围使用。–人脸识别的优势...

2019-08-14 14:17:04

vs opencv 使用时的问题

使用时的问题1 在进行彩色联合标定时,调用的#include “cvut.h” 中发现cvutUtil.h头文件中的void do_morphing(Image& RightImage, Image& LeftImage, CvMatrix3* F_Matrix)会报错,主要在CvMatrix3。解决方法:将 CvMatrix3* F_Matrix直接改成 float F_...

2019-07-31 14:22:38

标志点跟踪的实验问题

标志点跟踪的实验问题1 单纯采用颜色阈值算法,无法将标志提取出来,颜色阈值选取收到光环境的极大影响;2 解决办法:采用形状+颜色两部分综合提取标志点。注意形状:椭圆范围。...

2019-07-13 22:54:11

双目相机-投影仪彩色联合标定实验的问题

双目相机-投影仪彩色联合标定实验的问题1 颜色通道的选择:投影棋盘格:红黑棋盘格;两种投影方案:第一,投影光:蓝光;打印棋盘格:黄白棋盘格第二,投影光:绿光;打印棋盘格:红白棋盘格方案一采集的图片过曝程度小于方案二,由于投影仪本身亮度值较高。...

2019-07-13 22:51:41

OPENCV使用的一些小问题总结:小问题大麻烦

OPENCV使用的一些小问题总结:小问题大麻烦1 imshow读取图片时,窗口总是显示不出来:一开始以为是图片像素太大的原因,在调节了图片像素值之后,发现依然在使用imshow函数时,出现显示窗口加载不出来的情况:在查询了他人的博客之后,发现是极小的一个问题:在imshow()函数之后添加waitKey(0); 即可。...

2019-07-03 15:05:35

【风变编程-python语法】第七关(小游戏大学问)-笔记

【风变编程-python语法】第七关(小游戏大学问)-笔记python基础语法–第一个项目实操完成一个项目的流程1.1 明确项目目标1.2 分析过程,拆解项目1.3 逐步执行,代码实现项目实战:编写一个小游戏2.1 版本1.02.2 版本2.02.3 版本3.0- [ 练习作业](题1) 在项目基础上,选择是否再来一盘,或退出游戏(题 2) format()函数完成...

2019-06-29 18:44:25

深蓝school图像处理课件笔记(二)----图像的频域增强

图像的频域增强变换域处理图像,图像在空域不好处理就转换成频域。内容包括:傅里叶变换频域平滑滤波器频域锐化滤波器频域滤波器的应用一 、 傅里叶变换 任何周期函数都可以由不同频率的sin或cos函数求和得到!!!1.傅里叶变换及性质: 数字图像可表示为离散的二维像素矩阵(M*N),在此只讨论一个周期上的离散傅里叶变换。求出的F为一个...

2018-09-13 17:51:37

深蓝school图像处理课件笔记(一)----图像的空域增强

图像的空域增强直接处理图像的*像素*,使得新图达到特定要求。内容包括:图像灰度级变换直方图处理图像间运算空域滤波器一 、 灰度级变换 直接对像素值做变换,通过T[ ],将原像素映射成为新像素!!!阈值化:图像处理成 二值图反图 :图像取反Log变换:图像暗区拉伸,亮区压缩gamma矫正:gamma系数不同对比度拉伸:不同区域不同处理...

2018-09-13 10:42:43
勋章 我的勋章
  • 签到新秀
    签到新秀
    累计签到获取,不积跬步,无以至千里,继续坚持!
  • 新人勋章
    新人勋章
    用户发布第一条blink获赞超过3个即可获得
  • 阅读者勋章Lv1
    阅读者勋章Lv1
    授予在CSDN APP累计阅读博文达到3天的你,是你的坚持与努力,使你超越了昨天的自己。
  • 持之以恒
    持之以恒
    授予每个自然月内发布4篇或4篇以上原创或翻译IT博文的用户。不积跬步无以至千里,不积小流无以成江海,程序人生的精彩需要坚持不懈地积累!
  • 勤写标兵Lv3
    勤写标兵Lv3
    授予每个自然周发布7篇到8篇原创IT博文的用户。本勋章将于次周周三上午根据用户上周的博文发布情况由系统自动颁发。