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不确定信息远程火力战法贝叶斯设计方法
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作者 朱泽生 孙玲 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2010年第8期37-40,44,共5页
在获取具有统计特征的不确定信息的情况下,开发最优远程火力打击战法是联合作战规划中必须解决的重要难题,借助仿真、概率统计以及贝叶斯博弈分析的混合方法,通过对不确定信息进行贝叶斯统计分析,构建了在不确定信息条件下全局最优的远... 在获取具有统计特征的不确定信息的情况下,开发最优远程火力打击战法是联合作战规划中必须解决的重要难题,借助仿真、概率统计以及贝叶斯博弈分析的混合方法,通过对不确定信息进行贝叶斯统计分析,构建了在不确定信息条件下全局最优的远程火力打击战法设计的理论模型,为解决该问题提供了可行方法,对该模型的初步研究表明:在不确定信息条件下,全局最优的远程火力打击战法比局部最优的远程火力打击战法更能满足复杂多变的战场需求,取得更好的战果。 展开更多
关键词 不确定信息 远程火力打击战法 贝叶斯设计方法
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针对疫苗研发的临床试验创新设计
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作者 赵丹妮 黄卓英 +2 位作者 田婕 张涛 王伟炳 《复旦学报(医学版)》 北大核心 2025年第2期311-316,共6页
对于一些突发的重大新发传染病流行,仅依靠传统疫苗临床试验不能及时得到有意义的研究结果。为了更好地应对疾病的暴发,需要一些新的试验设计,不仅能够加速或重组传统疫苗临床试验的3个阶段,同时依然严格遵守与候选药物安全性和有效性... 对于一些突发的重大新发传染病流行,仅依靠传统疫苗临床试验不能及时得到有意义的研究结果。为了更好地应对疾病的暴发,需要一些新的试验设计,不仅能够加速或重组传统疫苗临床试验的3个阶段,同时依然严格遵守与候选药物安全性和有效性评价相关的科学规律。本文归纳了目前疫苗临床试验的创新设计类型和思路,以及应用过程中需注意的要点,为相关研究提供方法学参考。适应性设计灵活性高,可根据中期分析结果动态调整试验参数,例如剂量选择、人群分层和样本量重估。贝叶斯设计允许纳入历史数据和先验信息,减少样本量需求。主方案设计可以在一个总体方案中评估多种治疗方法或目标人群,提高效率。真实世界数据(real-world data,RWD)的应用可以从非干预性环境中获取数据(如电子健康记录、接种记录、保险索赔数据),支持虚拟对照组的设立从而解决伦理问题。本文还介绍了基于随机对照试验和RWD的混合设计。这些试验设计的创新都优化了试验流程,从而加速疫苗研发和审批,为实现传染病防控目标提供了更有力的循证证据。 展开更多
关键词 疫苗临床试验 适应性设计 贝叶斯设计 主方案设计 真实世界数据(RWD)
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抗肿瘤药物贝叶斯Ⅰ期临床试验设计方法比较研究 被引量:3
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作者 潘海涛 《统计与信息论坛》 CSSCI 2013年第5期25-32,共8页
Ⅰ期临床试验的主要目的是探索药物毒性最大耐受剂量MTD,而MTD估计的准确与否将影响之后的Ⅱ期和Ⅲ期临床试验研究的结果。抗肿瘤药物Ⅰ期试验的特点是直接对病人进行试验,且样本量较小,这对构造估计精确度高并具有安全性保障要求的统... Ⅰ期临床试验的主要目的是探索药物毒性最大耐受剂量MTD,而MTD估计的准确与否将影响之后的Ⅱ期和Ⅲ期临床试验研究的结果。抗肿瘤药物Ⅰ期试验的特点是直接对病人进行试验,且样本量较小,这对构造估计精确度高并具有安全性保障要求的统计设计方法提出了挑战。回顾三种常用的Ⅰ期试验设计方法有:3+3设计、CRM设计和mTPI设计。3+3设计是应用较为广泛的传统方法,后两者是当前常用的贝叶斯自适应试验设计方法。通过大量模拟研究对三种方法从最优分配、安全性和估计MTD精确性三方面给以全面考察,并结合中国实际得出mTPI设计是比较适合推荐的I期临床试验设计方法的结论。 展开更多
关键词 I期临床试验 贝叶斯自适应试验设计 抗肿瘤药物
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一种新型Ⅰ期临床试验的模型辅助设计方法--贝叶斯最优区间(BOIN)设计 被引量:4
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作者 仲子航 陈峰 +7 位作者 袁鹰 程建成 于宣宣 杨旻 谭明敏 赵杨 柏建岭 于浩 《中国临床药理学与治疗学》 CAS CSCD 2020年第6期640-648,共9页
目的:介绍一种新颖的Ⅰ期临床试验模型辅助设计方法--贝叶斯最优区间设计(BOIN Design,Bayesian optimal interval design),包括其实施流程、实际应用等,并评价其表现。方法:在贝叶斯理论框架下,BOIN设计以最小化错误决策概率为目的,推... 目的:介绍一种新颖的Ⅰ期临床试验模型辅助设计方法--贝叶斯最优区间设计(BOIN Design,Bayesian optimal interval design),包括其实施流程、实际应用等,并评价其表现。方法:在贝叶斯理论框架下,BOIN设计以最小化错误决策概率为目的,推导需增减剂量时的容忍毒性边界值,并通过比较实际毒性率与该边界值决定剂量转变。以真实案例详解其实施流程。通过与现有设计方法的对比评价BOIN的表现。结果:BOIN设计具有最优化、安全、稳健、简单实用等性质。模拟实验表明,BOIN设计能够更精准地识别最大耐受剂量(maximum tolerated dose,MTD)。结论:BOIN设计具有与基于模型设计相仿的统计学表现,同时更加简练、易于实施且更易于满足特定的安全需求。BOIN设计在国外已经广泛应用于不同类型的癌症研究,是值得推广的Ⅰ期临床试验剂量探索的新方法。 展开更多
关键词 Ⅰ期临床试验 贝叶斯最优区间设计 “3+3”设计 最大耐受剂量
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uTPI-Comb: an optimal Bayesian dose-allocation method in two-agent phase Ⅰ/Ⅱ clinical trials
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作者 Hao Liang Yaning Yang Min Yuan 《中国科学技术大学学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期39-49,I0006,I0009,共13页
Finding the optimal dose combination in two-agent dose-finding trials is challenging due to limited sample sizes and the extensive range of potential doses.Unlike traditional chemotherapy or radiotherapy,which primari... Finding the optimal dose combination in two-agent dose-finding trials is challenging due to limited sample sizes and the extensive range of potential doses.Unlike traditional chemotherapy or radiotherapy,which primarily focuses on identifying the maximum tolerated dose(MTD),therapies involving targeted and immune agents facilitate the identifica-tion of an optimal biological dose combination(OBDC)by simultaneously evaluating both toxicity and efficacy.Cur-rently,most approaches to determining the OBDC in the literature are model-based and require complex model fittings,making them cumbersome and challenging to implement.To address these challenges,we developed a novel model-as-sisted approach called uTPI-Comb.This approach refines the established utility-based toxicity probability interval design by integrating a strategically devised zone-based local and global candidate set searching strategy,which can effectively optimize the decision-making process for two-agent dose escalation or de-escalation in drug combination trials.Extensive simulation studies demonstrate that the uTPI-Comb design speeds up the dose-searching process and provides substantial improvements over existing model-based methods in determining the optimal biological dose combinations. 展开更多
关键词 Bayesian adaptive design optimal biological dose combination utility-based toxicity probability interval design zone-based candidate sets
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基于Bayes推断的基因芯片探针特异性估计模型
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作者 彭柳 冯圣中 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第24期100-103,共4页
序列相似性计算是生物信息处理中的基本问题。针对基因芯片设计中的特异性评价问题,基于Bayes推断,建立了DNA序列快速估计算法,该算法不需要序列联配(alignment-free),性能好于广泛应用的相似性计算工具,可以大幅提高基因芯片设计性能。
关键词 探针设计序列相似性估计贝叶斯推断特异性
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