曲线拟合在艾滋病疗法的评价及疗效预测中的应用.doc

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曲线拟合在艾滋病疗法的评价及疗效预测中的应用

曲线拟合在艾滋病疗法的评价及疗效预测中的应用 材料学院 武玉东 1014208027 艾滋病 (AIDS) 的发病是由艾滋病毒 (HIV) 的感染所致艾滋病毒能感染辅助T淋巴 (T4)细胞使人体免疫系统丧失功能抵抗力极度低下其他病原体感染或发生肿瘤而导致死亡。所以它是一种损害免疫系统的传染性疾病目前的疗法不仅不能根治 AIDS而且对人体有副作用。针对题中在客观实际的基础上搜集的有关数据本论文利用统计分析模型的基本原理将所给数据在进行统计处理和数理分析的基础上提取出有用的信息做出曲线拟合图从而对治疗效果 、四种疗法的优劣比较做出了具体的定量分析。 艾滋病全名为获得性免疫缺陷综合症 (Ac2quired Immune Deficiency Syndrome简称AIDS)。是由人类免疫缺陷病毒 (HIV) 感染引起的以T细胞免疫功能缺陷为主的一种混合免疫缺陷病。由于传染性强死亡率高号称超级癌症。从1981年发现以来的20多年间它已经吞噬了近3000万人的生命受到世界各国的普遍重视成为当今世界最严重的社会问题之一。HIV 可以侵袭人的免疫系统 (即人体抗各种外来感染的自然防卫系统) 、降低并最终破坏人体的免疫功能。随着人体免疫力的降低人会越来越频繁地感染上各种致病微生物而且感染的程度也会变得越来越重最终会因各种复合感染而导致死亡。人类免疫系统的CD4细胞在抵御HIV的入侵中起着重要作用当CD4被 HIV感染而裂解时其数量会急剧减少HIV将迅速增加导致AIDS发作。因此艾滋病治疗的目的是尽量减少人体内HIV的数量同时产生更多的CD4至少要有效地降低CD4减少的速度以提高人体免疫能力。当前尚缺乏满意的治疗措施主要是抗病毒治疗、促进免疫功能、治疗机会性感染及卡波济氏肉瘤等。目前抗H IV的药物主要用以抑制病毒的逆转录酶活性抑制病毒复制拉米夫定该药是一种胞嘧啶核苷衍生物。 CD4 + T淋巴细胞计数的临床意义是了解机体的免疫状态和病程进展确定疾病分期和治疗时机判断治疗效果和HIV感染者的临床合并症。(1) 利用文献数据预测继续治疗的效果或者确定最佳治疗终止时间 (继续治疗指在测试终止后继续服药如果认为继续服药效果不好则可选择提前终止治疗) 。(2) 利用文献数据评价种疗法的优劣 (仅以CD4为标准)并对较优的疗法预测继续治疗的效果或者确定最佳治疗终止时间。X测量 CD4 的时刻f ( x),gi ( x)代表同时刻所对应的CD4的增长函数值F( x) Gi ( x)代表不同时刻所对应的CD4的函数值H i代表不同调查人群CD4的初始值si代表各疗法达到最佳治疗效果所花的费用w i代表单位费用内提升 CD4 的值 1、模型假设 假设药物对不同病情的患者作用是基本相同的即不考虑初期患者短期治愈和晚期患者不治而亡的情况。假设年龄对艾滋病患者的用药效果没有太大影响即在不考虑年龄的条件下判断4种疗法的优劣。假设 CD4 与 HIV 的个数成对称关系即在只考虑CD4浓度的情况下来判断不同的药物疗法治疗的优劣。假设每种疗法对于时间来说都有一定函数关系不考虑主函数置信区间外的值对函数的影响。 模型的建立与求解 问题一 :预测最佳治疗时间 (1) 预测最佳治疗时间的模型建立 随机抽样合理数据利用曲线拟合模拟出CD4与时间变化的函数建立一元四次函数模拟函数曲线令F( x) = ax4 + bx3 + c + d + e (1) 假设影响该模型的5个因素HIV与CD4细胞结合、HIV直接损伤使非感染细胞受损、HIV感染骨髓干细胞CD4细胞功能受损和大量破坏等。患者服药后CD4的改变量 f (x) = F (x) - H =ax4+ bx3 + cx2 + dx + e - H (2) 若要使患者终止服药 ,即达到最佳治疗效果则需使 f ( x) 取得最大值。 (2) 预测最佳治疗时间的模型求解 首先去除数据中的奇异点 (即测试数据中不完整和不合理的数据)分段抽样抽取40组数据然后利用gnuplot做出浮点图观察检查时间的集中区域。Gnuplot 的执行命令plot′1 - 1 - 1. txt′ using1 ∶ 2title′data′由 Gnuplot 产生的浮点图 (图 1) 可见检查时间集中在第 0 、4 、8 、24 、40 周。将所选得40组数据以时间为X轴以CD4浓度为Y轴导入到Matlab 中其命令如下X = [ a1 , a2 , …, a40 ];Y = [ b1 , b2 , …, b40 ];Pl = polytool ( x , y ,6)得到的图形即为 Robust 控制回归图 (图 2) 。 在图 2 中选取横坐标为 0 、4 、8 、24 、40 的点并记下所对应的 CD4 由图形拟合得到的浓度其对应的坐标为 (0

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