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基于宏微量元素和神经递质检测的社区老年性痴呆人工神经网络预测模型研究

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-6页
英文缩写第10-11页
第1章 引言第11-19页
    1.1 AD 主要流行特点第11-14页
        1.1.1 AD 患病情况第11-12页
        1.1.2 AD 发患病影响因素第12-14页
    1.2 AD 预测和早期诊断第14-15页
    1.3 ANN 模型第15-19页
        1.3.1 ANN 原理第15-17页
        1.3.2 ANN 的特点和功能第17页
        1.3.3 ANN 的应用第17-19页
第2章 材料与方法第19-23页
    2.1 研究对象第19页
    2.2 研究方法第19-21页
        2.2.1 AD 判断标准和 ADL 评分标准第19-20页
        2.2.2 建模对象的样品采集和实验室检测第20-21页
    2.3 研究内容第21页
    2.4 统计分析与处理第21-22页
    2.5 质量控制第22-23页
第3章 结果第23-35页
    3.1 AD 患病情况第23页
    3.2 建模对象一般特征及既往病史第23-26页
        3.2.1 建模对象一般特征第23-25页
        3.2.2 建模对象的既往病史第25-26页
    3.3 建模对象全血中宏微量元素含量、比值及分布第26-29页
        3.3.1 建模对象全血中宏微量元素含量及比值第26-27页
        3.3.2 不同特征建模对象全血中宏微量元素分布情况第27-29页
    3.4 建模对象血中神经递质含量和分布第29-30页
        3.4.1 建模对象血中 5-HT、DA、AchR-Ab 含量第29页
        3.4.2 不同特征建模对象血中三种神经递质分布情况第29-30页
    3.5 建模对象 ADL 评分第30-31页
    3.6 ANN 的构建第31-35页
        3.6.1 ANN 建模的主要过程第31-33页
        3.6.2 ANN 输出结果第33-35页
第4章 讨论第35-40页
    4.1 AD 的流行率和影响因素第35-36页
    4.2 AD 与宏微量元素和神经递质的关系第36-37页
    4.3 AD 筛选诊断的 ANN第37-39页
    4.4 所建模型存在的某些不足第39-40页
第5章 结论与展望第40-42页
    5.1 结论第40页
    5.2 展望第40-42页
致谢第42-43页
参考文献第43-48页
附录第48-53页
攻读学位期间的研究成果第53-54页
综述第54-62页
    参考文献第60-62页

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