导读:本文包含了验证规则论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:血细胞分析仪,复检规则,消化病专科医院
验证规则论文文献综述
贾晶媛,胡恩亮,林婕,赵媛,程翔[1]（2019）在《消化病专科医院血细胞分析复检规则的制订和验证》一文中研究指出目的以国际41条为准则,以该院门诊血细胞复检规则为模板,通过对数据进行分析,制订适合消化病专科医院的血细胞复检规则。方法按消化病专科医院1年中送检血常规的患者病种分布比例选取1 208例血液标本,仪器检测血常规的同时,所有标本全部进行推片镜检。以门诊血细胞复检规则为模板,根据消化病专科医院各病种血常规检测结果的特点,重新制定4套方案。以推片镜检为金标准,分别计算各方案的真阳性率、假阳性率、真阴性率、假阴性率、3R复检率(3R是指Sysmex XN系列仪器的3种复检方式)、推片率。结果国际41条复检规则真阳性率为7.62%,假阳性率为45.36%,真阴性率为45.03%,假阴性率为1.99%,推片率为52.98%。门诊血细胞复检规则真阳性率为6.95%,假阳性率为26.82%,真阴性率为63.25%,假阴性率为2.98%,3R复检率为27.81%,推片率为33.77%,消化病专科医院复检规则1真阳性率为6.95%,假阳性率为23.51%,真阴性率为66.56%,假阴性率为2.98%,3R复检率为27.81%,推片率为30.46%。消化病专科医院复检规则2真阳性率为5.96%,假阳性率为21.86%,真阴性率为68.21%,假阴性率为3.97%,3R复检率为27.81%,推片率为27.82%。消化病专科医院复检规则3真阳性率为5.96%,假阳性率为21.53%,真阴性率为68.54%,假阴性率为3.97%,3R复检率为27.81%,推片率为27.49%。消化病专科医院复检规则4真阳性率为5.96%,假阳性率为19.54%,真阴性率为70.53%,假阴性率为3.97%,3R复检率为27.81%,推片率为25.50%。由于假阴性率均≤5%,且无血液疾病漏检,最终选定推片率最低的消化病专科医院复检规则4作为消化病专科医院血细胞复检规则。结论制订适合消化病专科医院血细胞复检规则,可以缩短阴性标本周转时间,提高阳性标本的复检质量,提高工作效率。在今后的工作中要持续改进复检规则,保证工作的质量和安全。(本文来源于《检验医学与临床》期刊2019年19期）
卢铃冉,张勇[2]（2019）在《基于规则的CTCS-1级列控系统RDC数据验证工具的设计和实现》一文中研究指出区域列控数据中心(RDC)是CTCS-1级列控系统新增的地面核心设备,主要为车载设备提供线路数据、临时限速数据和进路数据。RDC子系统自带静态数据库,存储当前RDC管辖区域内的线路数据。本文在深入研究RDC数据特点的基础上,提取数据约束规则,并设计开发了RDC数据自动化验证工具,提高了数据验证的效率和准确率。(本文来源于《铁道通信信号》期刊2019年08期）
黄旭,刘中田[3]（2019）在《应答器报文编制规则的形式化建模与验证》一文中研究指出应答器报文的正确与否直接关系到列车运行安全。CTCS-2级列控系统应答器的应用原则是C2应答器报文编制的起点和依据,应答器报文的正确性与应用原则的正确性及其是否被正确执行直接相关。基于文本语言描述的应答器应用原则易产生二义性问题,存在较大隐患。通过深度挖掘应答器应用原则,并结合列控数据,从中提取出具体报文编制规则,采用UML与NuSMV相结合的方法对具体的编制规则进行形式化建模与验证,并以一种类型的报文生成为例,构建规则的UML模型,对UML模型进行扩展和抽象,将其转换为NuSMV模型,用模型检验工具验证其活性、转移性和确定性等,可以得到应答器应用原则中存在的问题,对确保应答器报文的正确性有重要意义。(本文来源于《铁道学报》期刊2019年06期）
李鹏,杜园园,韩素丽,郭旭霞[4]（2019）在《Beckman-Coulter DxH 800血细胞分析仪复检规则的验证》一文中研究指出目的:根据2005年国际血液学协作组制定的41条复检规则,结合Beckman-Coulter DxH 800全自动血液分析仪对异常测定结果的提示功能,对本科室血涂片复检规则部分进行验证。方法:收集患者标本500例,使用Beckman-Coulter DxH 800全自动血液分析仪检测后对所有标本涂片染色,进行人工显微镜检查,计算真阳性率、假阳性率、真阴性率、假阴性率、复检率。结果:对500例标本的涂片结果进行统计学分析,真阳性率24.60%,真阴性率68.50%,假阳性率4.80%,假阴性率2.00%,复检率29.40%,验证结果显示,血液病细胞无漏检。复检规则的灵敏度为92.48%,特异度为93.46%。结论:科学合理的血涂片复检规则能提高对血液筛检试验的检出率,保证样本在所用仪器测试后异常结果的准确发放。(本文来源于《长治医学院学报》期刊2019年03期）
王宁,谢晓珊,刘海园[5]（2019）在《基于案例的突发事件推演规则验证方法》一文中研究指出为提高突发事件案例利用率和突发事件推演规则的适用性及准确率,结合应急管理和知识管理理论,提出了一种利用相似案例验证推演规则适用性的方法.该方法以共性知识元模型作为突发事件情景、推演规则、案例的共性表示基础.首先,利用当前情景匹配突发事件推演规则,提取匹配成功的推演规则;然后结合当前情景匹配突发事件案例,并以匹配成功的案例对推演规则进行推演验证,验证通过的推演规则用于突发事件情景推演,从而为应急管理提供决策支持;最后,以汶川县七盘沟等泥石流为例验证了该方法的有效性.(本文来源于《系统工程学报》期刊2019年02期）
黄平[6]（2019）在《重症手足口病临床预测规则的构建与验证》一文中研究指出手足口病(HFMD,Hand-foot-and-mouth disease)是由肠道病毒感染引起的急性传染性疾病,自2008年在我国爆发流行以来,其发病率、死亡率逐年升高,已经成为我国儿童死亡的重要病因之一。为了早期识别重症HFMD,近年来许多学者进行了危险因素筛选和预测模型构建的相关研究,但这些研究目前仍停留在定性评价阶段,不能广泛应用于临床。本研究以郑州大学附属儿童医院2016年9月至2018年8月收住院的HFMD患儿为研究对象,构建评分模型和列线图模型两种重症HFMD临床预测规则(clinical prediction rules,CPRs),并对模型进行验证、评估。构建的临床预测规则直观、方便,能够帮助临床医生定量评估重症手足口病发病风险,制定个体化治疗方案,对提高治愈率、降低病死率、改善预后具有重要意义。目的1、筛选重症手足口病临床预测指标。2、构建重症手足口病临床预测规则。方法收集2016年9月至2017年12月郑州大学附属儿童医院收住院的HFMD患儿临床资料作为训练样本,应用单因素分析初步筛选有统计学意义的变量,应用梯度提升决策树算法筛选相对重要性前10位的预测变量,应用多因素Logistic回归分析筛选最终预测变量,分别构建评分模型、列线图模型两种临床预测规则。收集2018年1月至2018年8月郑州大学附属儿童医院收住院的HFMD患儿临床资料作为测试样本,对模型进行验证、评估。结果共纳入2154例HFMD病例,训练样本为1508例,测试样本为646例。共纳入变量65个,经过单因素分析、梯度提升决策树算法、多因素分析,最终筛选出:EV-71感染(OR=2.304,95%CI:1.801~2.946)、中性粒细胞比例≥70%(OR=3.179,95%CI:1.658-9.550)、居住地为农村(OR=1.026,95%CI:1.019-1.034)、发热持续时间≥2天(OR=1.059,95%CI:1.032-1.086)、白细胞数≥9.16×10~9/L(OR=1.124,95%CI:1.071-1.180),是重症手足口病的主要危险因素。用上述5项预测指标构建重症手足口病评分模型和列线图预测模型。模型评估结果,评分模型:ROC曲线下面积为0.843,P<0.05,95%CI(0.800-0.885),最佳临界值为4分,敏感度80.4%,特异度为75.1%;列线图:ROC曲线下面积为0.838,P<0.05,95%CI(0.795-0.880);最佳临界值为62分,敏感度78.2%,特异度为72.9%。结论构建的重症手足口病临床预测规则具有直观、准确、可定量的特点,预测性能较好,具有较好的推广价值,能够辅助临床决策的制定。(本文来源于《郑州大学》期刊2019-03-01）
左玥,李顺君,张弘[7]（2019）在《某血细胞分析流水线复检规则的评估及验证》一文中研究指出目的通过参考国际血液学复检专家组推荐的血细胞复检规则,结合实验室数据对某全血细胞分析仪生产商推荐使用的复检规则进行验证,制订该实验室使用的血细胞计数和白细胞分类复检规则。方法选取该院门诊与病房356份乙二胺四乙酸二钾(EDTA-K2)抗凝的静脉全血标本,在该血液细胞分析仪流水线上进行检测,全部标本由4位有经验的技术人员进行涂片镜检、人工计数、仪器复测、标本性状复测。应用涂片镜检阳性标准对其进行评估,计算真阳性、假阳性、真阴性、假阴性、复检率,对该复检规则进行验证。结果根据生产商推荐的复检规则及镜检阳性标准对检测结果进行统计学分析,真阳性率为24.2%(86/356),假阳性率为7.0%(25/356),真阴性率为66.9%(238/356),假阴性率为2.0%(7/356),涂片复检率为31.2%(111/356),无血液病标本漏检。结论验证实验数据显示,假阴性率为2.0%,低于国际血液学专家组确定的5.0%的最大可接受限,有诊断意义的白血病细胞无漏检,保证检验结果,制订适合该实验室的白细胞复检规则,满足实验室日常血常规检测需求。(本文来源于《检验医学与临床》期刊2019年01期）
王宏斌,王丹[8]（2018）在《Westgard西格玛规则和标准化性能验证图在临床生化质量持续改进中的应用》一文中研究指出目的探讨用Westgard西格玛规则及西格玛性能验证图评价临床生化检测项目的性能,指导质量持续改进。方法收集常德市第一人民医院检验科参加2015年全国室间质量评价计划26个临床生化检测项目反馈结果及累积的室内质控数据作为偏倚和不精密度估计,以国家标准的允许总误差(TEa)计算西格玛值(σ值)并绘制标准化的西格玛性能验证图,确定合适的室内质控规则及优先改进的方向。调整6个项目TEa的来源为卫生行业标准,实施改进措施后评价2016年各项目的性能。结果在2015年有9个项目的分析性能σ>6,1个项目5≤σ≤6,4个项目的分析性能σ<3,平均σ为5.99。实施改进措施后,在2016年有11个项目σ>6,4个项目5≤σ≤6,无分析性能σ<3的项目,平均σ为5.93。平均变异系数从2.59%下降到2.18%,平均bias从3.19%下降到2.87%。结论 Westgard西格玛规则可以评价检测项目的性能,指导质量持续改进。标准化西格玛性能验证图可直观地展示检测项目的性能水平。(本文来源于《国际检验医学杂志》期刊2018年21期）
张伏,王亚飞,马田乐,王甲甲,徐锐良[9]（2018）在《山羊蹄底部非规则曲面仿生形貌数学模型构建及验证》一文中研究指出山羊蹄底部非规则曲面形貌是影响山羊在崎岖路面稳定行走的关键因素之一,研究山羊蹄底部曲面特征将有助于将其这一优越特征应用到仿山羊农业四足行走机器人上,以解决目前农业四足行走机器人在崎岖地面上行走稳定性差的难题。该研究选取6个月的雄性波尔山羊蹄,采用叁维立体扫描仪获取山羊蹄点云数据,并导入Geomagic Studio软件中进行点云去噪声、采样、封装、表面处理,得出山羊蹄的精确曲面,进行曲面偏差分析,最后根据山羊蹄偶型结构把山羊蹄底部曲面划分为2部分,利用Catia软件中的Digitized Shape Editor模块,对2个曲面的密集点云进行过滤,保留曲面形貌的特征点,并导出2个区域特征点云叁维坐标数据。运用Matlab软件中的cftool工具箱对特征曲面的点云叁维坐标数据进行3次多项式拟合,分别得到2个曲面的拟合方程、残差平方(SSE)、均方差(RMSE)和决定系数R2,研究结果表明:山羊蹄曲面标准偏差为1.402 2 mm,山羊蹄底部左侧曲面拟合残差平方(SSE)是359,均方差(RMSE)是0.792 9,决定系数(R2)是0.988 9;山羊蹄底部右侧曲面拟合残差平方(SSE)是256.2,均方差(RMSE)是0.7253,决定系数(R2)是0.987 9。对构建的数学模型进行验证发现,模型的拟合值与实际值的相对误差最大值分别为8.63%和9.58%,相对误差均值分别为4.32%和4.73%,相对误差均值能满足工程设计允许的误差范围±5%,验证了模型的有效性,实现了山羊蹄底部非规则曲面由生物模型到数学模型的转化。该研究为将山羊蹄底部曲面形貌进行仿生学应用奠定了理论基础,并为利用仿生学技术研究农业四足行走机器人提供参考依据。(本文来源于《农业工程学报》期刊2018年15期）
谢婧雯,姜函,陈琼,盛朝凯,李小强[10]（2018）在《Excel工具表对仪器白细胞分类及复检规则进行验证》一文中研究指出目的设计Excel工具表对白细胞分类XE-2100仪器法与手工计数法结果进行比对,并验证复检规则的有效性。方法按照卫生行业标准WS/T246-2005文件,选择200份乙二胺四乙酸二钾抗凝全血标本为检测对象,比较人工镜检分类法和血液分析仪(Sysmex XE-2100)自动分类法结果的一致性。制定Excel工具表和散点图计算不准确度及判断结果有效性;用Labman软件对仪器报警提示复检规则进行有效性验证。结果完成了不准确度计算工具和散点图的设计;2种方法分类结果的符合率:中性粒细胞为93.0%,淋巴细胞为92.0%,单核细胞为86%,>5%的嗜酸性粒细胞为100%;仪器复检规则对异常细胞提示灵敏度为95.0%,特异度为56.4%,假阳性率为22.0%,假阴性率为2.5%,总有效率为75.5%,提示推片率为69.0%。结论该仪器的白细胞分类结果与参考方法相比能达到标准要求,并能对异常结果作出有效提示,儿童受检者提示推片率明显高于成人,应更加注意异常淋巴细胞和未成熟粒细胞的报警信息。(本文来源于《检验医学与临床》期刊2018年10期）
验证规则论文开题报告
（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：
区域列控数据中心(RDC)是CTCS-1级列控系统新增的地面核心设备,主要为车载设备提供线路数据、临时限速数据和进路数据。RDC子系统自带静态数据库,存储当前RDC管辖区域内的线路数据。本文在深入研究RDC数据特点的基础上,提取数据约束规则,并设计开发了RDC数据自动化验证工具,提高了数据验证的效率和准确率。
（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。
验证规则论文参考文献
[1].贾晶媛,胡恩亮,林婕,赵媛,程翔.消化病专科医院血细胞分析复检规则的制订和验证[J].检验医学与临床.2019
[2].卢铃冉,张勇.基于规则的CTCS-1级列控系统RDC数据验证工具的设计和实现[J].铁道通信信号.2019
[3].黄旭,刘中田.应答器报文编制规则的形式化建模与验证[J].铁道学报.2019
[4].李鹏,杜园园,韩素丽,郭旭霞.Beckman-CoulterDxH800血细胞分析仪复检规则的验证[J].长治医学院学报.2019
[5].王宁,谢晓珊,刘海园.基于案例的突发事件推演规则验证方法[J].系统工程学报.2019
[6].黄平.重症手足口病临床预测规则的构建与验证[D].郑州大学.2019
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[8].王宏斌,王丹.Westgard西格玛规则和标准化性能验证图在临床生化质量持续改进中的应用[J].国际检验医学杂志.2018
[9].张伏,王亚飞,马田乐,王甲甲,徐锐良.山羊蹄底部非规则曲面仿生形貌数学模型构建及验证[J].农业工程学报.2018
[10].谢婧雯,姜函,陈琼,盛朝凯,李小强.Excel工具表对仪器白细胞分类及复检规则进行验证[J].检验医学与临床.2018