下载文档原格式
单、双指数模型DWI在良恶性肺结节鉴别诊断中的应用洪琴;江建芹;崔磊;胡春洪;王玉玲;徐高峰【摘要】目的:比较磁共振单、双指数模型DWI定量参数对肺结节良恶性的鉴别诊断价值.方法:对32例肺结节患者(男15例,女17例;良性11例,恶性21例;直径1.5～2.9 cm)行3.0T磁共振单指数(b=0、300和800 s/mm2)及体素内不相干运动(IVIM)双指数(10个b值,b-0～1000 s/mm2)DWI扫描.两位测量者分别在DWI(b=800 s/mm2)、ADC图及IVIM图像上测量病灶/脊髓信号比值(LSR8oo)、ADCmean、ADCmin、D、D*和f值.采用组内相关系数(ICC)评价测量者间的一致性.采用独立样本t检验(正态分布)比较各参数值在良恶性肺结节间的差异.使用ROC曲线分析获得鉴别肺结节良恶性的最佳参数和最佳阈值.结果:IVIM灌注参数中D*的测量者间可重复性相对较差(ICC=0.710).恶性肺结节的ADCmean明显低于良性肺结节[(1.25±0.21)×10-3 vs(1.51士0.33)×10-3mm2/s;t=2.749,P=0.010],其余参数值在两组间的差异无统计学意义(P=0.081～0.491).以ADCmean=1.44×10-3mm2/s为阈值,诊断恶性肺结节的敏感度为81.0％、特异度为72.7％,ROC曲线下面积为0.788.结论:建议采用单层ROI法测得的ADC均值进行肺结节的诊断,尚需改进IVIM扫描及后处理策略来提高其对肺部小病灶的诊断能力.【期刊名称】《放射学实践》【年(卷),期】2018(033)012【总页数】5页(P1256-1260)【关键词】肺结节;肺肿瘤;磁共振成像;扩散加权成像;体素内不相干运动【作者】洪琴;江建芹;崔磊;胡春洪;王玉玲;徐高峰【作者单位】224000江苏,盐城市第一人民医院影像科;224000江苏,盐城市第一人民医院影像科;226001江苏,南通大学第二附属医院影像科;215006江苏,苏州大学附属第一医院影像科;224000江苏,盐城市第一人民医院影像科;224000江苏,盐城市第一人民医院影像科【正文语种】中文【中图分类】R734.2;R445.2肺结节的诊断一直是临床的重点及难点。
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２－７３８６．２０２１．１０．０２３·论著·ＤＷＩ单指数和双指数模型在肺癌与肺炎鉴别诊断中的应用价值耿广 侯桂英 李臻 吴新娟 郭海荣 康若琛 李雯 纪俊雨 张莹 孙梅花项目来源：河北省医学科学研究重点课题计划（编号：２０２００８３０）作者单位：０５００４１ 石家庄市，河北省胸科医院（耿广、李雯、纪俊雨、张莹）；河北省石家庄市第五医院（侯桂英、孙梅花）；河北省石家庄市第二医院（李臻、吴新娟）；河北省石家庄市妇幼保健院（郭海荣）；河北大学２０１９级硕士研究生（康若琛） 【摘要】 目的 评价单指数与ＩＶＩＭ模型（体素内不相干运动模型，或双指数模型）弥散加权成像（ＤＷＩ）在肺癌与肺炎鉴别诊断中的应用价值。
方法 收集包含较大实性成分的肺癌患者２８例与肺炎患者２５例。
所有患者均在治疗前接受肺部弥散加权成像（ＤＷＩ）检查，包括１０个ｂ值，ｂ＝０、２５、５０、１００、１５０、２００、４００、６００、８００和１０００ｓ／ｍｍ２。
分别以单指数和ＩＶＩＭ模型对所有ｂ值的ＤＷＩ图像进行计算，得到ＡＤＣ值、纯扩散系数Ｄ、灌注相关扩散系数Ｄ和灌注分数ｆ。
分析肺癌与肺炎组间各参数有无显著差异，绘制有显著差异参数的受试者工作特征曲线（ＲＯＣ曲线），计算曲线下面积（ＡＵＣ），并筛选出诊断效能最高的参数；再根据肺癌不同病理亚型将肺癌患者分为４组，比较组间各参数有无显著差异。
结果 肺癌组的ＡＤＣ值与Ｄ值均显著低于肺炎组（Ｐ＜０．０５），肺癌与肺炎组间Ｄ值与ｆ值差异均无统计学意义（Ｐ＞０．０５）；当ＡＤＣ值阈值为１．４４×１０－３ｍｍ２／ｓ时，其鉴别诊断的敏感度、特异度、准确度分别为７５．０％、７６．０％和７５．４％；当Ｄ值阈值为１．２３×１０－３ｍｍ２／ｓ时，其敏感度、特异度、准确度分别为７５．０％、９２．０％和８８．０％；４组肺癌亚型间各参数差异均无统计学意义（Ｐ＞０．０５）。
单项指数法计算公式单项指数法是一种常用的计算方法，用于评估和比较不同指标或变量的发展趋势和变化程度。
该方法通过将各个指标或变量的数值进行加权求和，得到一个综合指数，从而反映其整体水平或变化情况。
本文将介绍单项指数法的计算公式及其应用。
一、单项指数法的基本原理单项指数法是一种综合评价方法，适用于评估多个指标或变量的发展趋势和变化程度。
它通过将各个指标或变量的数值进行加权求和，得到一个综合指数，从而反映其整体水平或变化情况。
二、单项指数法的计算公式单项指数法的计算公式如下：单项指数 = ∑(指标值 * 权重)其中，指标值表示各个指标或变量的数值，权重表示各个指标或变量的重要程度。
通过将各个指标值与其对应的权重相乘，并将结果进行加总，就可以得到单项指数。
三、单项指数法的应用实例单项指数法在实际应用中具有广泛的应用价值。
例如，在经济领域，可以使用单项指数法评估不同行业或企业的发展水平。
具体步骤如下：1. 确定评估指标：首先需要确定评估的指标，包括生产总值、销售额、利润等。
2. 确定权重：根据评估的目的和重要程度，为每个指标分配一个权重。
权重可以根据专家意见、数据分析或决策者的主观判断来确定。
3. 收集数据：收集各个指标的相关数据。
4. 计算单项指数：根据计算公式，将各个指标的数值与其对应的权重相乘，并将结果进行加总，得到单项指数。
5. 分析结果：根据单项指数的计算结果，对不同行业或企业的发展水平进行比较和分析，从而得出结论或提出建议。
四、单项指数法的优点和局限性单项指数法具有以下优点：1. 简单易用：计算方法简单明了，不需要复杂的数学模型和计算过程。
2. 可比较性强：通过将各个指标的数值进行加权求和，得到一个综合指数，可以方便地比较不同指标或变量的发展趋势和变化程度。
3. 可解释性强：通过分析单项指数的计算结果，可以清晰地了解各个指标或变量的贡献程度和影响因素。
然而，单项指数法也存在一些局限性：1. 主观性较强：权重的确定通常依赖于主观判断，不同的决策者可能给予不同的权重，导致结果存在一定的主观性。
基于单指数模型的最优投资组合价值分析基于单指数模型的最优投资组合价值分析摘要：在现代金融领域，投资组合优化是一个重要的研究领域。
本文基于单指数模型，探讨如何利用最优投资组合价值分析方法来提高投资组合的效益。
首先，介绍了投资组合优化的背景和意义。
然后，详细阐述了单指数模型的基本原理和计算方法。
接着，通过一个实例分析，验证了最优投资组合价值分析方法的有效性。
最后，总结了研究结果并对未来的研究方向进行了展望。
1. 引言投资组合优化是一种通过合理配置资金来实现最佳收益的方法。
在现代金融领域，投资组合优化是一个重要的研究领域，吸引了广泛的关注。
传统的投资组合优化方法注重优化建模和数学方法，忽视了投资价值分析的重要性。
然而，单指数模型的出现改变了这种局面，通过对指数组合的分析，能够更好地评估和选择最佳的投资组合。
2. 单指数模型的原理单指数模型是一种基于某个指数的投资组合优化模型。
通过选择和确定合适的指数，能够更好地了解市场趋势并作出相应的投资决策。
单指数模型的基本原理是将资产收益率与市场指数收益率进行回归分析，通过计算回归系数来确定资产的收益率与市场收益率的相关关系。
根据回归系数的大小和正负，可以判断资产的投资价值，并进行合理的投资组合配置。
3. 单指数模型的计算方法单指数模型的计算方法主要包括数据收集，回归分析和投资组合配置。
首先，需要收集相关资产和市场指数的日收益率数据，并进行预处理。
然后，通过回归分析，计算每个资产的回归系数。
根据回归系数的大小，可以评估每个资产的投资价值。
最后，根据资产的投资价值，进行合理的投资组合配置，以实现最佳的收益和风险平衡。
4. 实例分析为了验证最优投资组合价值分析方法的有效性，本文选择了A股市场的某个行业作为研究对象，收集了相关资产和市场指数的日收益率数据。
通过对数据的回归分析，获得了各资产的回归系数。
根据回归系数的大小和正负，确定了资产的投资价值。
随后，使用最优投资组合价值分析方法，进行了投资组合配置。
现代投资组合理论与投资风险管理——单指数模型一、模型概述单指数模型假设股票之间的相关移动是由于单一的共同影响或指数。
随便观看股票价格，可以看出：当股市上涨的时候，大多数股价也会上涨，当股市下跌的时候，大多数股价也会下跌。
这说明证券收益之间可能相关的缘由之一是由于对市场变动的共同反应，代表这种相关性的一个有用指标或许可以通过把股票收益与股市收益联系起来而得到。
股票收益：R.=a i+βi R m用代表股票收益。
此代表市场指数的收益率——随机变量。
生代表股票,•的收益中独立于市场表现的部分——随机变量。
4度量一只股票的收益对市场收益的敏感程度。
/项代表收益中独立于市场收益的部分，将其分解成两部分:用见表示a i的期望值，“表示《中的随机变量，E(e,∙) = 0。
即：a i = a i + e i一只股票的收益方程现在可以写为：R i^a i+βi R m+e i,和此都是随机变量，分别以3和4表示它们的标准差O单指数模型的基本方程R i =a i+ β i R m+e i其中£匕)=0,对全部股票2 = 1,…,N二、模型的假设条件1.指数与特有收益不相关：E[e i(R fn-R fn)] = 0i = l,…，N2.证券仅通过对市场的共同反应相互关联:E(e i e j) = 0 i = l,.∙∙,N及j = l,…，N旦i≠ j 、单指数模型条件下投资组合的期望收益率与方差的计算在单指数模型的假设条件下，我们可以推倒出期望收益、标准差和协方差。
结果是：(1)收益均值：R i=a i+βi R m(2)证券收益的方差：σ,2 = β↑σ~m + CF；(3)证券,•和川攵益之间的协方差：σ.. = βiβjσ1m这样在单指数模型成立的状况下我们可以转向计算任何投资组合的期望收益率和方差的计算。
任何组合的期望收益是:_ N _ N N _M = ∑x∕ = ∑x,q + ∑xΛ^/=1 i=l i=l-t N N1]r另%=1x,α∙，则:i=l /=1Rp = + βpR∏我们知道一个股票组合的方差的公式是:N N N*= ∑ X 汨+∑∑ XiXj%ji=∖z=l 7=1代入前面或和％的结果，我们得到:N N N N可=£ X； *+ ΣΣ x iχjβiβjσl+∑ X；端i=1 /=1 √=1/=1• •4J进一步还可简化为:N N N= ΣΣxΛAM>ΣχXi=∖√=1z=lN N N= (∑^∙A)(∑^Λ)⅛÷ΣχX∙z=l 7=1 /=1N/=1四、单因素模型的估量和应用1、估量%与4首先举例说明见与吗的值的得来。
荧光寿命拟合曲线前言荧光寿命是指发光物质发射光的持续时间。
荧光寿命拟合曲线则是通过实验数据拟合出来的描述荧光寿命变化的曲线。
荧光寿命拟合曲线在化学、物理、生物、医学等领域中具有广泛的应用。
本文将探讨荧光寿命拟合曲线的原理、方法、应用，并介绍一些常用的拟合曲线模型。
荧光寿命拟合曲线的原理荧光是物质在受到激发后，从高能级跃迁到低能级释放能量所产生的现象。
荧光寿命是描述物质从受激发到完全衰减所经历的时间。
荧光寿命拟合曲线的原理基于以下几点：1.荧光寿命的本质是一个指数过程，即荧光强度随时间指数衰减；2.荧光寿命受到激发源的强度、发光物质的浓度、环境温度等因素的影响；3.荧光寿命可以通过拟合曲线的方式来获取，并利用拟合曲线参数来描述荧光寿命变化的规律。
荧光寿命拟合曲线的方法荧光寿命拟合曲线的方法主要包括数据采集、数据处理和模型拟合。
以下是一种常用的荧光寿命拟合曲线的方法：数据采集在进行荧光寿命拟合曲线实验之前，需要准备合适的实验设备。
常用的实验设备包括光源、激光器、荧光探测器等。
通过激光器照射样品，收集荧光信号，并利用荧光探测器将荧光信号转化为电信号。
数据处理在得到荧光信号的电信号后，需要进行进一步的数据处理。
数据处理的步骤主要包括背景噪声消除、信号滤波和数据拟合等。
背景噪声消除可以通过减去背景信号或者利用滤波技术进行处理。
信号滤波的目的是去除噪声，提取荧光信号的有效信息。
数据拟合则是利用数学模型对荧光信号进行拟合，得到拟合曲线。
模型拟合常用的荧光寿命拟合曲线模型有单指数模型、双指数模型和三指数模型等。
在拟合曲线时，可以通过最小二乘法或者非线性最小二乘法来获取拟合曲线参数。
根据实验数据的特点和模型的复杂程度选择合适的拟合方法和模型。
常用的荧光寿命拟合曲线模型单指数模型单指数模型是最简单的荧光寿命拟合曲线模型。
该模型描述了荧光强度随时间指数衰减的过程。
单指数模型的方程为：y=A⋅e−t τ其中，y表示荧光强度，A表示初始荧光强度，t表示时间，τ表示荧光寿命。
