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50岁以上中老年人计算力情况分析
1
作者 蔡嘉鑫 郁磊 +2 位作者 关博 任璐 李阳 《山西医科大学学报》 CAS 2020年第12期1389-1396,共8页
目的研究50岁以上中老年人的计算力水平情况,以及计算力水平与性别、年龄、受教育程度之间的关系。方法以中西部城市某医疗中心的472位受试者为研究对象,对他们进行计时1 min的双任务串行减法测试,记录计算正确数,同时收集其一般人口学... 目的研究50岁以上中老年人的计算力水平情况,以及计算力水平与性别、年龄、受教育程度之间的关系。方法以中西部城市某医疗中心的472位受试者为研究对象,对他们进行计时1 min的双任务串行减法测试,记录计算正确数,同时收集其一般人口学信息、生命体征、家族史、危险因素(吸烟、酗酒等)、疾病史、自主神经功能、饮食习惯、睡眠时长、筛查量表,之后按性别、年龄、受教育程度分组,通过回归分析、非参数假设检验等方法来研究性别、年龄、受教育程度对中老年人计算力水平的影响程度。结果通过Wilcox检验计算力得分在不同性别之间差异没有统计学意义(P=0.265>0.05);进一步对年龄和受教育程度因素分别进行假设检验,得到P值分别为0.016和5.1294×10-14。每位受试者计算力水平与MMSE得分具有相关性(r=0.675,P=0.001)。多元回归分析所得到的回归方程为:计算力得分=21.813+(-0.178)×年龄+(-0.953)×性别(男性为1;女性为2)+0.809×受教育程度。结论受教育程度、年龄、性别可能是中老年人计算力水平的影响因素,且影响力水平依次降低,其中性别对中老年人计算力水平的影响最不显著,且计算力水平与MMSE得分有强相关性。 展开更多
关键词 精神状态 计算力水平 双任务串行减法测试 影响因素
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基于长短时记忆的1型糖尿病患者运动模式下的血糖预测
2
作者 刘昱鑫 郁磊 +2 位作者 常利利 李嘉旭 张晴 《山西医科大学学报》 CAS 2022年第2期215-220,共6页
目的基于长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络,构建1型糖尿病(type 1 diabetes mellitus,T1DM)患者运动模式下的血糖预测模型,并研究该模型预测精度。方法使用UVa/Padova 1型糖尿病血糖代谢仿真器(type 1 diabetes metabolic s... 目的基于长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络,构建1型糖尿病(type 1 diabetes mellitus,T1DM)患者运动模式下的血糖预测模型,并研究该模型预测精度。方法使用UVa/Padova 1型糖尿病血糖代谢仿真器(type 1 diabetes metabolic simulator,T1DMS)模拟了30名受试者在不同的运动时间及运动时长下的血糖数据。利用LSTM神经网络构建糖尿病患者运动模式下的血糖预测模型。将预测结果与支持向量回归(support vector regression,SVR)、循环神经网络(recurrent neural network,RNN)进行对比。研究不同输入特征对模型预测性能的影响,并分析仅使用历史血糖值作为模型输入时高、低血糖预测的准确率,通过克拉克误差网络分析(error grid analysis,EGA)对血糖预测结果进行评估。结果在运动模式下,相比于SVR与RNN,基于LSTM的血糖预测模型在不同预测时长下均具有更小的预测误差。当模型输入序列时长达25 min时,高、低血糖事件在20 min预测时长下的预测准确率分别可达94.12%和90.59%,EGA的A、B区域占比可达100%。结论在运动模式下,基于LSTM的血糖预测模型表现突出。基于LSTM的血糖预测模型在仅使用历史血糖值作为模型输入的条件下,也可以实现血糖的短期预测,且能够较准确预测到高、低血糖事件的发生。 展开更多
关键词 血糖预测 长短时记忆 运动模式 Ⅰ型糖尿病 克拉克误差网络分析
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