导读:本文包含了生物医学统计论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:课堂教学,生物医学统计软件,生物医学统计,教学效果
生物医学统计论文文献综述
谭建军,乔爱科,吴水才,李春华,张小轶[1]（2019）在《融合课堂教学与生物医学统计软件提升生物医学统计课程的教学质量》一文中研究指出生物医学统计是高校生命科学类专业的一门专业基础课程,为改善本科教育教学质量,培养学生终身学习的习惯,有必要在生物医学统计课堂教学中引入新的教学模式。5E教学模式是一种应用于探究性学习的教学模式,它包含"参与、探索、解释、迁移和评价"五个学习环节。将5E教学模式与生物医学统计软件紧密结合在一起应用于课堂教学,有利于学生自学习惯的培养;从而实现学生自主学习与教师主导知识传授的有机结合、生物医学统计理论与生物医学实践的相互交融,进而提升生物医学统计的教学质量。(本文来源于《教育教学论坛》期刊2019年20期）
杨尹鉴,杨强,万人唤,樊朝美,袁晋青[2]（2019）在《适用于生物医学论文的批量统计计算和自动化制表系统的研究》一文中研究指出目的:验证一种适用于生物医学论文的批量统计计算和自动化制表系统(BSCATS-BP)。方法:制表时间为在完成目标表格设计和数据集设置后,从设置制表参数开始,到完成Microsoft Word格式目标表格的时间。制表参数设置分半自动法和自动法。共制作84张表。计算结果由SPSS 16.0验证。结果:BSCATS-BP计算结果与SPSS一致。半自动法和自动法制表时间分别为(94.7±25.6)和(27.4±4.3)秒(P<0.001)。结论:BSCATS-BP是一种可靠、高效、易用的生物医学论文制表工具。(本文来源于《中国数字医学》期刊2019年02期）
尹飞[3]（2018）在《生物医学统计视域下的因果关系探索》一文中研究指出生物医学统计技术依据经验因果性与机制因果性,经验因果性作为使用统计技术的信念,机制因果性则表现为一种动态进程。使用统计技术表征因果机制的局限是群体的未知背景要素问题。群体的未知背景要素在数量上过于庞大,在属性上也无法完全获知。表征因果机制的关键点是以因果路径分析克服未知背景要素的困难,以概率统计表征不同因果路径的效应。统计技术运用相关性概念替代因果性的理念。以超重与高血压之间的因果关系为例进行分析,反事实条件模型表征了两者之间的因果路径。统计技术分析的因果关系在基因科学实践中得到了验证。(本文来源于《医学与哲学(A)》期刊2018年07期）
陈欣,郁可沁,鲁涵,魏永越,赵杨[4]（2017）在《从本科生角度浅谈生物医学数据的统计建模心得》一文中研究指出由于生物医学研究领域数据的复杂性,高效的统计建模尤为重要。笔者以肺癌全基因组关联研究为例,结合建立肺癌风险预测模型的切身体会,建议研究者需要重视数据质量控制体系、反复推敲建模方法和策略、培养熟练的软件操作技能。(本文来源于《教育教学论坛》期刊2017年52期）
陈品男[5]（2017）在《生物医学信号的时变频率与统计特性分析研究》一文中研究指出生物医学信号由于其产生机理复杂,一般具有信号弱、噪声大、随机性强等特点,所以处理起来十分困难。由此衍生出的算法也是具有多样性。本文回顾了几种经典且常用处理生物医学信号的方法,其中涵盖了基于时域、频域以及时变频率特性的分析方法。结合实际应用,重点介绍了时域分析中的带阻滤波器和自相关函数;频域分析中的功率谱密度;时变频率特性分析中的短时傅里叶变换、小波分析、Wigner-Ville分布、匹配追踪以及集成经验模态分解等。同时还提出了一种新颖的分析信号方法一一时变统计特性分析。时变统计特性分析方法适用于处理非平稳的生物医学信号,能够有效地获取信号局部的统计特征,帮助我们从另一个维度重新认识信号,提取信号携带的有用信息。在时变频率特性的分析研究中,我们结合经典的集成经验模态分解,基于先验知识对其几个重要参数进行了优化。并将此方法应用到小鼠脑电信号处理中,解决了小鼠脑电信号几个重要波段的分解和有效成分的重建,研究重建成分与呼吸信号的相关关系。在本次实验中,局部场电位信号(Local Field Potential,LFP)的有效分解对于分析神经活动是非常必要的。我们首先通过IIR陷波器消除原始信号的电源频率干扰。其次通过集成经验模态分解方法将LFP信号分解成低频、Delta波段、Theta波段、Beta波段、Gamma波段、Ripple波段和高频分量。接着基于先验知识重建Delta波段,并计算重建的Delta波和呼吸信号自相关函数,然后分别通过傅里叶变换估计出两者相对应的功率谱密度。最后的分析结果表明对于清醒状态下的小鼠,Delta波与呼吸信号的主瓣峰值位置具有一致性。同时也验证了基于先验知识的集成经验模态分解方法的有效性。在时变统计特性的分析研究中,我们建立了时变统计模型并结合几个传统统计量计算了时变统计特征,并将其应用于几个典型的生物医学信号说明问题。时变统计特性作为一个全新的分析方法,关注的是非平稳信号随时间变化的统计量,从而提取有效的局部时变统计特征。在帕金森语音信号处理应用中,检测和评估发音障碍对诊断帕金森疾病是十分必要的。我们首先通过时变统计的方法计算特征TSF。其次研究原始的21个语音参数和特征TSF之间频率变化的线性相关性。通过线性判别分析的方法来组合高度相关的声音参数。接着基于通过Parzen窗的方法估计出特征的概率密度函数,我们提出了一个类间概率风险(Inter-Class Probability Risk,ICPR)的方法。该方法可作为特征选择的衡量标准,通过计算ICPR,选择最小的ICPR值作为特征组合。最后应用叁个分类器(广义逻辑斯蒂回归、支持向量机和集成Bagging算法)对选择出的特征组合进行分类,进而将得到的实验结果与MKLD的特征选择方法进行比较。实验结果表明这叁种分类器基于ICPR的分类结果都要好于基于MKLD的结果。支持向量机对于判别正常的语言信号比较有优势(特异性为0.8542)。基于ICPR分类结果中,Bagging集成算法的准确度最高90.77%(灵敏度为0.9796,受试者曲线下的面积为0.9558)。分类结果表明特征选择和模式分类算法对于检测和测量病态声音信号的有效性。(本文来源于《厦门大学》期刊2017-04-01）
刘广臣[6]（2016）在《若干统计计算模型研究及其在生物医学信息处理中的应用》一文中研究指出本课题来源于医学和生物学中的实际问题,主要研究利用时间序列分析、统计信号处理、统计机器学习和模式识别、Meta(荟萃)分析等方法构建了四个高效的统计计算模型,并利用这些模型进行了宫内胎儿心电图信号提取和去噪,真核生物蛋白质编码区识别,二代测序短序列大数据背景下的病毒预测以及酒精依赖症与NPY基因多态性的关联Meta分析等问题的研究.高精度胎儿心电图(Fetal electrocardiogram,FECG)在辅助医师监测胎儿在宫中变化情况并作出临床诊断方面具有非常重要的价值,然而在现实情况中,清晰的FECG却很难得到,这是因为在FECG中往往混杂着母体心电信号(Maternal ECG,MECG)和其他的噪声污染,如基线漂移,工频干扰及其他高频噪声等.在第一章中我们提出了一种新型的自适应综合算法用于母婴心电信号分离和FECG去噪,该算法集成了独立分量分析(Independent Composition Analysis,ICA),集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和小波收缩(Wavelet Shrinkage,WS)等算法优势.首先,我们利用独立分量分析(ICA)将胎儿心电信号(FECG)从腹部混合信号 (Abdominal ECG,AECG)中分离出来,从而得到含噪声的FECG其次,我们设计一个基于集合经验模态分解和小波收缩的综合算法对上一步得到的含噪FECG进行去噪.该算法包括EEMD分解,有用子信号统计信息量检验及其小波收缩处理,部分信号重构去除基线漂移等叁个阶段.最后,我们采用模拟信号和真实信号进行测试,通过计算模拟信号去噪前后的信噪比(Signal-to-noise-ratio,SNR),均方误差(Mean Square Error,MSE)以及相关系数(R)对算法准确性评估.结果显示,我们提出的ICA-EEMD-WS综合算法优于传统信号分离和去噪方法。真核生物DNA序列的蛋白质编码区(外显子)能够在翻译过程中控制蛋白质的生成,对于生命进程具有极为重要的意义.在第二章中,我们将生物信息学中的蛋白质编码区识别(基因结构预测)转化为模式识别或分类问题进行处理.在真核生物DNA序列的蛋白质编码区(外显子)和非编码区(内含子)预测方面,前人已经提出了很多分类技术.其中,基于数字信号处理(digital signal processing, DSP)的离散傅里叶变换(discrete Fourier transform, DFT)因其具有不依赖于先验知识的优势在该领域取得了较大的成功.但是这类基于DFT的方法因为其谱分辨率低和谱能量泄露等本质性的不足,使其在短DNA序列预测方面迅速失去优势.第二章中,我们提出了一种新的基于自回归(autoregressiveAR)谱分析和小波包变换的(wavelet packets transform, WPT)的综合算法用于提升编码区识别效率和准确性.该算法首先利用一种DNA序列数值化方法(Code13 mapping method)将DNA序列转为数值序列,然后将此数值序列视为自回归模型的观测信号,利用高效的Marple算法通过计算Yule-Walker方程组的方法来估计自回归模型的能量谱密度(power spectral density, PSD)最后,利用能量谱密度在频率θ=27r/3处的值(也称为周期叁特性,three-base periodicity(TBP) property)得到信噪比(SNR)曲线.对该信噪比曲线利用小波包变换算法去噪后,选取适当的阈值达到识别外显子区域的目的.最后,利用叁个着名的标准测试集(GENSCAN65, HMR195和BG570)进行算法测试,结果显示,新算法较传统的基于DFT的方法能更加准确地识别出蛋白质编码区.病毒(尤其是致病病毒)已经威胁人类健康数千年而且近些年来新病毒及其变种不断出现,因此如何利用计算生物学技术协助医学专家在二代测序海量短序列数据库中快速缩小疑似病毒筛选范围,为其后续实验确诊病毒提供高质量候选对象、大幅度节省实验成本、提高新病毒应急反应能力和时效性,以及加快大规模疫苗研制和生成,挽救生命和减少感染人群等具有重要意义.第叁章中,我们将序列比对与非序列比对方法相结合提出了一套综合分类算法用于病毒和人类的识别(分类)以及进一步的不同病毒类别预测.该算法首先采用BLAST技术将待分类序列分别与大型的病毒数据库和人类数据库进行比对,如果能够从中找到高度同源的目标序列,则该目标序列的类别即可视为待分类序列的类别,算法停止.对于那些比对不上的序列,我们提出的非序列比对方法就可以发挥补充作用,首先将待分类DNA序列转换为数值向量,将其作为支持向量机(Support vector machine, SVM)分类器的输入对其进行类别预测,得到其预测类别.如果被预测为”病毒”,将继续利用多分类随机森林(Random Forest, RF)进行病毒类别预测,即继续预测该”病毒”属于六种病毒类别中的哪一种.利用独立的8个测试集对我们提出的综合算法进行测试,并与其它预测方法进行比较.结果显示在病毒-人类分类效果方面具有较好的预测结果,尤其在较短的序列预测方面结果基本令人满意.在病毒水平的多分类预测中,尽管总体准确率不是很高,但是预测结果可以作为生物学家进一步的参考.总之,本研究能够帮助生物学家和医学专家进行NGS短序列海量数据的大幅度筛选,从而大大缩小候选病毒序列的范围,有助于提升病毒尤其是病原性病毒的识别确认效率,为治疗和预防重大流行性传染病提供有力的技术支撑.酒精依赖症(Alcohol dependence,AD)是一种典型的慢性酒精中毒,是由于长期反复饮酒所致的对酒的一种特殊的心理状态.1990-2010的20年间,在全球所有疾病风险因素中,饮酒已经从原来的第6位快速上升为第3位,仅次于高血压和二手烟.过度饮酒不仅导致与健康相关的损害,而且会带来社会伤害,如交通事故、犯罪、虐待儿童、家庭暴力及各种形式的伤害等.因此,饮酒相关问题已经将会成为包括我国在内的全球重要的公共卫生问题之一.尽管酒精依赖症的发病率持续增加,但是其确切的病因和发病机理目前仍不完全清楚.目前研究认为AD是与遗传和环境等多因素有关的复杂精神疾病,而且大量研究已经证实酒依赖症与遗传因素密切相关.在神经肽Y(NPY)基因多态性与酒精依赖症之间关联性的研究方面,各国研究人员已经在全球不同人群中进行了十多年的研究,但是在两个主要单核苷酸多态性(SNP),rs16139和rs16147位点,研究结果却呈现出不吻合,甚至完全相反的结论,以至于与AD相关的易感基因尚未最终定论.这是因为不同人群,不同种族间遗传背景和环境影响因素的不同,导致同一基因在不同人群,不同种族之间等位基因及基因型频率可能存在差异,故而对同一疾病发生的影响也可能存在差异.如何利用现有随机病例对照研究资料寻找酒精依赖症的易感基因,从基因水平筛选高危人群并为其有针对性地提供早期干预,诊断,实现个性化治疗具有重要的临床应用价值和社会效益.鉴于现有关于NPY基因多态性与酒精依赖症关联性研究中出现了研究结果不一致的情况,第四章中,我们主要围绕NPY基因多态性与酒精依赖症之间是否存在显着的相关性问题,利用SNP的Meta分析方法对目前已经发表的关于神经肽Y(NPY)基因多态性,尤其是两个重要SNP(rs16139 口rs16147)与AD发病风险的流行病学文献进行定量分析和综合评估.本章我们严格按照SNP的Meta分析方法的基本要求,通过广泛收集现有国内外高质量研究文献,将现有的关于NPY基因多态性与酒精依赖症关联性的文献进行定量综合分析.首先对对照组进行哈迪-温伯格遗传平衡定律(Hardy-Weinberg equilibrium,HWE)平衡检验,随后进行各研究的异质性检验.上述检验通过后,利用基于Logistic回归模型的最佳遗传模型选择策略确定采用显性遗传模型来合并各研究的p值,并进行了亚组分析,最后利用漏斗图,Egger线性回归法和Begg秩相关法进行检验排除了发表偏倚.结果显示,大部分人群目前尚无充分证据表明NPY基因多态性与酒精依赖症之间存在显着的关联性.但是在亚组分析中发现个别人群(如芬兰人)的SNP rs16139与酒精依赖症具有相关性.本章对多个现有结果的Meta分析,从统计角度上增加了样本量,提高了检验效能,尤其是当多个研究结果不一致或都没有统计学意义时,采用meta分析可得到更加接近真实情况的综合分析结果,为临床医师和科研人员深入理解酒精依赖症的发病机理及其基因诊断和治疗提供了科学依据.第五章我们主要针对四个子课题的研究进行了总结,尤其深刻剖析了各研究存在的不足之处及原因分析,最后给出了今后研究的改进方案.(本文来源于《山东大学》期刊2016-05-26）
王先龙,林昊,丁辉,黄健[7]（2014）在《Mathematica应用于生物医学统计互动教学》一文中研究指出Mathematica是一款功能强大的数学软件,不仅具有丰富的统计检验函数,还可以方便、快速地制作幻灯片课件。该软件提供了以Manipulate为代表的一系列动画制作函数,用户可通过极少量的代码生成交互式动画。介绍了如何使用该软件制作图文并茂的课件,并通过3个实例展示了其动态演示特性在生物医学统计课堂教学中的应用。该动态演示特性可极大地提高课堂教学的互动性。除此之外,Mathematica软件还具有丰富的在线教学资源、多样化的文件分发格式及免费的Player软件等诸多优点,非常有利于生物医学统计课程的教学。(本文来源于《实验技术与管理》期刊2014年08期）
王琪,胡良平[8]（2013）在《如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料XXVI.结果变量为多值名义变量的高维列联表资料的统计分析与SAS软件实现(二)》一文中研究指出生物统计学是生物学领域科学研究和实际工作中必不可少的工具,在分子生物学迅速发展的今天,生物统计学更显示出了它的重要性。实验设计与数据统计分析是现代生物学的基石,是生物学研究者检验假说、寻找模式、建立生物学理论的有利工具,也是生物学研究者探索微观和宏观生物世界的必备基础知识。对于每天甚至是每时每刻涌现的大量的、以天文数字计量的分子遗传数据,必须借助统计学知识加以分析处理,才能从中获得有意义的信息。"生物多样性数据分析"是开展生物多样性研究的一个重要方面,数据分析能力的高低极大地影响着我们对各种生态学现象认识的深度和广度。现在,电子计算机的普及使得生物统计分析过程大大简化,生物统计分析软件包的普及将生物统计学从统计学家的书本里解放了出来,简化了生物统计分析过程,使之成为生物学研究者的常用工具。本刊特邀军事医学科学院生物医学统计学咨询中心主任胡良平教授,以"如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料"为题,撰写系列统计学讲座,希望该系列讲座能对生物医学科研工作者有所帮助。(本文来源于《中国医药生物技术》期刊2013年06期）
吴立利,谢英华,柳伟伟[9]（2013）在《生物医学动物实验中的实验设计和统计分析》一文中研究指出实验设计和统计分析在动物实验研究的启动、实施和结果评价中起着关键的作用。我们对实验设计的因素、原则及实验设计类型进行了综述,阐明了统计分析在整个研究所有环节中的重要意义,并提出在生物医学动物实验中容易忽视的统计学分析的问题。(本文来源于《生物技术通讯》期刊2013年06期）
王琪,胡良平[10]（2013）在《如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料 XXV.结果变量为多值名义变量的高维列联表资料的统计分析与SAS软件实现(一)》一文中研究指出生物统计学是生物学领域科学研究和实际工作中必不可少的工具,在分子生物学迅速发展的今天,生物统计学更显示出了它的重要性。实验设计与数据统计分析是现代生物学的基石,是生物学研究者检验假说、寻找模式、建立生物学理论的有利工具,也是生物学研究者探索微观和宏观生物世界的必备基础知识。对于每天甚至是每时每刻涌现的大量的、以天文数字计量的分子遗传数据,必须借助统计学知识加以分析处理,才能从中获得有意义的信息。"生物多样性数据分析"是开展生物多样性研究的一个重要方面,数据分析能力的高低极大地影响着我们对各种生态学现象认识的深度和广度。现在,电子计算机的普及使得生物统计分析过程大大简化,生物统计分析软件包的普及将生物统计学从统计学家的书本里解放了出来,简化了生物统计分析过程,使之成为生物学研究者的常用工具。本刊特邀军事医学科学院生物医学统计学咨询中心主任胡良平教授,以"如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料"为题,撰写系列统计学讲座,希望该系列讲座能对生物医学科研工作者有所帮助。(本文来源于《中国医药生物技术》期刊2013年05期）
生物医学统计论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
目的:验证一种适用于生物医学论文的批量统计计算和自动化制表系统(BSCATS-BP)。方法:制表时间为在完成目标表格设计和数据集设置后,从设置制表参数开始,到完成Microsoft Word格式目标表格的时间。制表参数设置分半自动法和自动法。共制作84张表。计算结果由SPSS 16.0验证。结果:BSCATS-BP计算结果与SPSS一致。半自动法和自动法制表时间分别为(94.7±25.6)和(27.4±4.3)秒(P<0.001)。结论:BSCATS-BP是一种可靠、高效、易用的生物医学论文制表工具。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
生物医学统计论文参考文献
[1].谭建军,乔爱科,吴水才,李春华,张小轶.融合课堂教学与生物医学统计软件提升生物医学统计课程的教学质量[J].教育教学论坛.2019
[2].杨尹鉴,杨强,万人唤,樊朝美,袁晋青.适用于生物医学论文的批量统计计算和自动化制表系统的研究[J].中国数字医学.2019
[3].尹飞.生物医学统计视域下的因果关系探索[J].医学与哲学(A).2018
[4].陈欣,郁可沁,鲁涵,魏永越,赵杨.从本科生角度浅谈生物医学数据的统计建模心得[J].教育教学论坛.2017
[5].陈品男.生物医学信号的时变频率与统计特性分析研究[D].厦门大学.2017
[6].刘广臣.若干统计计算模型研究及其在生物医学信息处理中的应用[D].山东大学.2016
[7].王先龙,林昊,丁辉,黄健.Mathematica应用于生物医学统计互动教学[J].实验技术与管理.2014
[8].王琪,胡良平.如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料XXVI.结果变量为多值名义变量的高维列联表资料的统计分析与SAS软件实现(二)[J].中国医药生物技术.2013
[9].吴立利,谢英华,柳伟伟.生物医学动物实验中的实验设计和统计分析[J].生物技术通讯.2013
[10].王琪,胡良平.如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料XXV.结果变量为多值名义变量的高维列联表资料的统计分析与SAS软件实现(一)[J].中国医药生物技术.2013