基于非线性偏最小二乘方法的急性电离辐射损伤早期伤情分类研究

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在电离辐射事故发生后,对大量辐射暴露人群进行迅速、准确地伤情分类对于伤员的早期治疗和事故的定级都非常重要。本文采用基于核函数的非线性偏最小二乘方法,从剂量效应和时间效应两个方面,考察了急性电离辐射对大鼠血浆中氨基酸代谢的影响,并通过遗传算法筛选出若干辐射损伤估计指标。结果表明,辐射后5h,对无辐射暴露的伤情分类正确率达到92.3%,筛选出6个辐射损伤估计指标:Arg, Phe, Gln, Thr, Ile, Cit;辐射后24h,不同程度辐射损伤的伤情分类正确率都在84%以上,筛选出5个辐射损伤估计指标:Tyr, Gln, Hyp, Thr,Leu;辐射后72h的分类效果最佳,不同程度辐射损伤的伤情分类正确率均达到了90%以上,筛选出8个辐射损伤估计指标:Trp, Cy2, Phe, Asn, Gly, Lys, Cit,Orn。研究表明,基于核函数的非线性偏最小二乘方法相较线性偏最小二乘方法模型解释能力和预测能力均有较大提高,更适合于分析关系复杂的大鼠血浆氨基酸数据,有助于提高伤情分类的速度和准确度。
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