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基于Xception与迁移学习的中药饮片图像识别研究 被引量：1
1
作者 张琦 区锦锋 周华英 《现代电子技术》 北大核心 2024年第3期29-33,共5页
为实现对常用60种中药饮片图像的精准快速识别,构建13 088张常见中药饮片图像数据集,采用迁移学习的方式,以深度学习算法中Xception卷积神经网络模型为基准,对饮片图像进行训练与识别。模型训练的初始学习率设置为0.01,优化器中设置Nest... 为实现对常用60种中药饮片图像的精准快速识别,构建13 088张常见中药饮片图像数据集,采用迁移学习的方式,以深度学习算法中Xception卷积神经网络模型为基准,对饮片图像进行训练与识别。模型训练的初始学习率设置为0.01,优化器中设置Nesterov动量超参数为0.9,训练次数为100轮,得到在训练集上的分类准确率达到100%,验证集准确率为97.42%,测试集准确率为97.26%,最后结合混淆矩阵这一指标对模型的识别能力进行评估分析。该模型与传统依靠提取中药饮片图像特征的机器学习算法相比,分类效果更好,泛化能力更强。 展开更多
关键词 中药饮片 Xception 迁移学习 深度可分离卷积 混淆矩阵 分类效果
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预测药物-靶点相互作用的异构网络嵌入模型研究 被引量：1
2
作者 徐文华 杨进 +2 位作者 唐德玉 韩芳芳 蔡永铭 《中国数字医学》 2023年第8期30-35,共6页
药物-靶点相互作用(DTIs)预测是药物发现的重要过程。随着计算技术的发展,基于生物数据的计算方法正高效率地加速这一过程。然而,这些方法大多忽略了靶标和药物的序列特征和异构性。本研究通过机器学习方法,提出多重网络嵌入框架(MLB-NE... 药物-靶点相互作用(DTIs)预测是药物发现的重要过程。随着计算技术的发展,基于生物数据的计算方法正高效率地加速这一过程。然而,这些方法大多忽略了靶标和药物的序列特征和异构性。本研究通过机器学习方法,提出多重网络嵌入框架(MLB-NEDTP)的预测模型,首先分析序列特征,然后将融合的特征嵌入多层异质信息网络中,以提高预测性能。多个数据集训练和验证结果表明,该模型与ATOMNET等最新模型相比具有明显优势。 展开更多
关键词 药物-靶点相互作用 多层异构网络 序列分析 网络嵌入
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基于多任务消息传递神经网络的药物不良反应预测
3
作者 陈君恒 卢佩雯 +1 位作者 韩芳芳 蔡永铭 《中国数字医学》 2023年第8期35-41,共7页
对已知药物不良反应和药物蛋白质链路分别构建二分图,并分别基于消息传递神经网络(MPNN)和TransE模型进行建模,同时以交叉压缩单元(CCU)作为共享单元,联结药物不良反应预测和药物蛋白质链路预测,构建多任务MPNN(MT-MPNN)模型,提高对未... 对已知药物不良反应和药物蛋白质链路分别构建二分图,并分别基于消息传递神经网络(MPNN)和TransE模型进行建模,同时以交叉压缩单元(CCU)作为共享单元,联结药物不良反应预测和药物蛋白质链路预测,构建多任务MPNN(MT-MPNN)模型,提高对未知药物不良反应的预测效果。对SIDER公开数据集的89855例样本数据和DrugBank的5928例数据进行五折交叉验证,实验结果显示,在测试集上其平均受试者工作特征曲线下面积(AUROC)和平均F1值分别为0.9469和0.8753,表明本研究提出的MT-MPNN模型可以辅助临床有效挖掘潜在未知的药物不良反应。 展开更多
关键词 药物不良反应预测 药物蛋白质链路预测 多任务学习 消息传递神经网络
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基于系统药理学的白芍-甘草药对作用机制分析 被引量：41
4
作者 李丽婷 邱海燕 +2 位作者 刘迷迷 李庆 蔡永铭 《中草药》 CAS CSCD 北大核心 2019年第9期2101-2114,共14页
目的基于系统药理学方法,借助中药系统药理学分析平台(TCMSP),整合中医药大数据,探讨白芍-甘草药对的功效物质基础并分析其作用机制。方法在TCMSP检索"白芍"和"甘草"2味中药获得其化学成分,采用双侧曼-惠特尼U检验... 目的基于系统药理学方法,借助中药系统药理学分析平台(TCMSP),整合中医药大数据,探讨白芍-甘草药对的功效物质基础并分析其作用机制。方法在TCMSP检索"白芍"和"甘草"2味中药获得其化学成分,采用双侧曼-惠特尼U检验法对所有化学成分的分子描述符进行比较,以口服生物利用度(OB)和类药性(DL)为指标筛选药对的活性成分、靶点和相关疾病,进而构建成分-靶点-疾病网络模型和蛋白互作(PPI)网络模型,对靶蛋白进行基因本体(GO)生物过程和KEGG代谢通路富集分析,探讨药对物质基础和作用机制。结果通过OB、DL参数筛选得到49个药物活性成分、100个作用靶点和230种相关疾病。其中度(degree)值较高的药物活性成分有芒柄花黄素(formononetin)、柚皮素(naringenin)和维斯体素(vestitol);度值较高的靶点有前列腺素g/H合酶2(PTGS2)、雌激素受体(ESR1)和钙调蛋白(CALM);度值较高的相关疾病是非特异性癌症(cancer,unspecific)、炎症(inflammation)、非特异性心血管疾病(cardiovasculardisease,unspecific)、阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease)和帕金森病(Parkinson’s disease),主要涉及肿瘤、神经系统疾病、内分泌、营养和代谢疾病及某些传染病和寄生虫病等16类疾病。靶蛋白参与信号传导、药物反应、细胞增殖、RNA聚合酶II启动子调控、细胞外信号调节激酶1(ERK1)和ERK2级联的正调节等生物过程,调控磷脂酰肌醇-3-激酶(PI3K)-蛋白激酶B(Akt)、5-羟色胺能突触等代谢通路。结论初步探索了白芍-甘草药对的基本药理作用及其机制,为该药对及其中药方剂的研究提供新的思路。 展开更多
关键词 系统药理学 白芍 甘草 药对 作用靶点
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基于多层感知神经网络的糖尿病并发症预测研究 被引量：9
5
作者 刘迷迷 蔡永铭 《软件》 2018年第10期30-35,共6页
糖尿病并发症患者的死亡率高于仅患糖尿病患者的死亡率,预测糖尿病并发症有重要意义,以辅助临床早发现和早治疗糖尿病并发症,降低糖尿病患者死于并发症的风险。本研究目的是根据糖尿病患者的尿常规检查、生化检查和糖化检查信息,构建预... 糖尿病并发症患者的死亡率高于仅患糖尿病患者的死亡率,预测糖尿病并发症有重要意义,以辅助临床早发现和早治疗糖尿病并发症,降低糖尿病患者死于并发症的风险。本研究目的是根据糖尿病患者的尿常规检查、生化检查和糖化检查信息,构建预测糖尿病并发症的多层感知神经网络(MultilayerPerceptron,MLP)模型,并筛选对糖尿病并发症预测影响较大的指标,以期提高糖尿病并发症的诊断筛查。依据《实用内科学》中关于糖尿病及其并发症的诊断术语规范诊断结果的糖尿病并发症种类。分别以尿常规检查、生化检查和糖化检查的各项指标为自变量,以糖尿病并发症种类为因变量,应用MLP算法建立糖尿病并发症预测模型,并以Boosting方法提高MLP模型预测准确率,同时与统计模型Logistic回归对比分析。MLP模型筛选出对糖尿病并发症预测影响较大的4项尿常规和6项生化检查指标,其中影响最大的是患者的年龄。尿常规检查和生化检查的MLP模型准确率较高,分别为87.56%、67.94%,且收益图曲线上凸明显,接近理想曲线。糖化信息的MLP模型准确率低仅39.31%,收益图曲线呈锯齿状上升,远离理想曲线。Logistic回归模型的准确率都较低,收益图曲线均远离理想曲线。基于糖尿病患者的尿常规检查、生化检查和糖化检查等信息,构建的尿常规检查和生化检查的MLP模型预测效果较好,并筛选出对糖尿病并发症预测影响较大指标,结果可用于辅助临床医生优化诊断和治疗糖尿病并发症。MLP模型比Logistic回归模型准确率更高、收益更好,更适用于糖尿病并发症的预测。 展开更多
关键词 糖尿病 并发症 多层感知神经网络 MLP LOGISTIC回归
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基于FAERS数据库对阿培利西的皮肤和皮下组织不良事件的信号挖掘和分析 被引量：1
6
作者 卢佩雯 周瑞珊 +4 位作者 陈君恒 何明秀 石艺杨 韩芳芳 蔡永铭 《中国新药杂志》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期508-513,共6页
目的:通过对美国FDA不良事件报告系统(FDA adverse event reporting system,FAERS)数据库阿培利西上市后的不良事件进行数据挖掘和分析,为临床乳腺癌用药提供参考。方法:采用报告比值比法(reporting odds ratio,ROR)对FAERS数据库2019年... 目的:通过对美国FDA不良事件报告系统(FDA adverse event reporting system,FAERS)数据库阿培利西上市后的不良事件进行数据挖掘和分析,为临床乳腺癌用药提供参考。方法:采用报告比值比法(reporting odds ratio,ROR)对FAERS数据库2019年第2季度—2021年第3季度的阿培利西数据进行不良反应信号挖掘和分析。结果:共收集阿培利西的不良事件报告11427份,包含相关不良信号166个,从中整理出皮肤及皮下组织不良事件报告共1287份,包含20个皮肤相关不良反应信号。报告以女性为主,年龄分布主要在40岁以上。单因素分析结果显示,日剂量不是导致皮肤和皮下组织不良反应发生的独立危险因素(P>0.05),而疗程可能是其危险因素(P<0.05)。结论:阿培利西可能引起多种皮肤反应如皮疹、剥脱性皮炎、脱发等,在乳腺癌患者治疗过程中需要密切监测,尽早识别,以期降低药物不良反应发生率。 展开更多
关键词 阿培利西 不良事件报告系统 报告比值比 信号挖掘
原文传递
药品不良反应数据挖掘技术在药物警戒中的应用 被引量：1
7
作者 周瑞珊 卢佩雯 +4 位作者 陈君恒 石艺杨 何明秀 韩芳芳 蔡永铭 《中国现代应用药学》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期864-870,共7页
随着信息技术的发展,医药电子数据海量增长,药品不良事件报告大幅增加,给药物警戒研究带来了巨大的挑战。而数据挖掘技术可以自动从真实世界数据中撷取药品不良反应风险信号。因此,对海量不良事件报告数据进行高效数据挖掘是实现药品不... 随着信息技术的发展,医药电子数据海量增长,药品不良事件报告大幅增加,给药物警戒研究带来了巨大的挑战。而数据挖掘技术可以自动从真实世界数据中撷取药品不良反应风险信号。因此,对海量不良事件报告数据进行高效数据挖掘是实现药品不良反应自动检测的必要措施。本研究通过介绍当前主要的大型药品不良事件报告数据库和相关数据挖掘方法,对药品不良反应数据挖掘技术在药物警戒中的应用及其局限性进行综述,为药物警戒相关机构和科研人员提供参考。 展开更多
关键词 数据挖掘 不良事件报告 药物警戒 药品不良反应 自动检测
原文传递
C 5.0决策树对早期胃癌风险筛查研究 被引量：3
8
作者 刘迷迷 刘永佳 +3 位作者 温丽 蔡巧 李丽婷 蔡永铭 《中华肿瘤防治杂志》 CAS 北大核心 2018年第16期1131-1135,共5页
目的 C 5.0算法改进C 4.5算法以提高分类效率和准确性,越来越广泛地应用于处理分类问题。本研究拟根据患者问卷调查和血清学检查等资料,利用C 5.0决策树算法筛查早期胃癌风险,筛选对早期胃癌风险筛查影响较大的因素,进而辅助临床提高早... 目的 C 5.0算法改进C 4.5算法以提高分类效率和准确性,越来越广泛地应用于处理分类问题。本研究拟根据患者问卷调查和血清学检查等资料,利用C 5.0决策树算法筛查早期胃癌风险,筛选对早期胃癌风险筛查影响较大的因素,进而辅助临床提高早期胃癌的诊断筛查。方法资料来自与广东药科大学附属第一医院的合作项目"基于云计算的早期胃癌筛查创新平台",对广东省6个市近30家医院消化内科就诊的618例胃病患者进行问卷调查,并收集其血清学检查和内镜检查及病理活组织检查资料。根据内镜检查和病理活组织检查结果将患者分为早期胃癌低危、中危及高危3类,用合成少数过采样技术(synthetic minority oversampling technique,SMOTE)方法处理样本分类不平衡问题,然后根据C 5.0算法建立早期胃癌风险筛查的决策树模型。结果产生1棵深度为11、共33个叶子节点的C 5.0决策树模型,对应有33条易于理解的分类规则,根据这些分类规则可快速评估患者的早期胃癌风险类型。建立的C 5.0决策树模型有较高的准确率,达73.28%,且增益图中曲线上凸明显,接近理想曲线,能较好地对早期胃癌风险进行分类预测。决策树模型计算各指标对早期胃癌风险预测的重要性,筛选出15个对早期胃癌风险筛查影响较大的因素,其中影响最大的因素是幽门螺旋杆菌(helicobacter pylori,Hp)抗体。结论基于患者问卷调查和血清学检查构建的C 5.0决策树模型对早期胃癌风险的预测效果较好,选出对早期胃癌风险筛查影响较大的因素,可辅助临床早期胃癌风险筛查。 展开更多
关键词 早期胃癌 C 5.0算法 决策树 风险筛查
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