Fisher综合征临床诊疗分析
Fisher综合征临床诊疗分析
【摘要】目的探讨Fisher综合征的发病机理及临床特点。方法对2004年1月至2012年3月收治的28例Fisher综合征的临床资料进行回顾性分析。结果28例Fisher综合征24例发病前1～4周有感染史，28例表现为眼外肌麻痹、共济失调、腱反射减弱或消失，呈典型三联征表现；26例脑脊液检查有细胞蛋白分离；2例合并其他周围神经损害；22例免疫血浆免疫球蛋白升高；28例肌电图检查发现：运动及感觉神经传导速度明显减慢，F波或H反射延迟或消失；2例有呼吸肌麻痹症状；予免疫球蛋白静脉注射或血浆置换，重症可二者联合应用疗效肯定；经济条件差者可考虑应用甲强龙冲击治疗。结论Fisher综合征是以先驱感染诱导的自身免疫系统疾病，早期诊断及治疗对改善预后有益。
【关键词】Fisher综合征；眼外肌麻痹；共济失调；腱反射消失
Fisher综合征被认为是吉兰-巴雷综合征的变异型，1956年由Miller Fisher 首先报道，它是一组以眼外肌麻痹、共济失调、腱反射消失三联征为突出表现的一组临床症候群，是由感染介导的自身免疫系统疾病，该疾病早期诊断及治疗愈后良好。本组病例随访3～6个月，3个月痊愈者停止随访，3个月未愈者继续随访至6个月。
1 资料与方法
1.1 一般资料
收集我科2004年1月至2012年3月收治的28例Fisher综合征患者资料，男15例，女13例，年龄范围为20～88岁，平均年龄42岁。有前驱感染史24例，其中上呼吸道感染史10例，腹泻史11例，明确疱疹感染3例，疫苗注射1例，另3例无明确诱因。
1.2 临床表现
复视25例，眼外肌麻痹28例，眼内肌麻痹8例，瞳孔散大居中固定8例，共济失调26例，腱反射减弱28例，四肢不同程度肌力下降23例，肢体麻木11例，饮水呛咳吞咽困难5例，咀嚼无力3例，呼吸肌麻痹2例。
1.3 影像学检查结果
头颅磁共振检查结果24例头颅磁共振平扫无异常，3例基底节区腔隙性脑梗死，1例脑桥脱髓鞘。
1.4 实验室检查
2～3周脑脊液检查：细胞数范围﹙0～10﹚×106/L,脑脊液蛋白定量范围为0.4～1.85 g/L，26例呈现细胞蛋白分离现象；血浆免疫球蛋白检查示：22例血清IgG、IgA、IgM呈不同程度升高；2例寡克隆带阳性；采用ELISA和Western 印记法测定单纯疱疹病毒特异性抗体阳性3例。
1.5 神经电生理检查
27例出现神经传导速度减慢，24例出现运动传导速度减慢，F波延迟16例，H反射延迟17例，消失5例；脑电图检查：1例界限性脑电图，余脑电图检查无异常。
2 治疗方法
免疫球蛋白静脉注射：一旦确诊、患者经济条件允许，即予免疫球蛋白治疗，成人剂量为0.4 g/(kg?d),连用5 d；对重症患者合并感染及呼吸肌麻痹的患者予血浆置换治疗，每次交换血浆量按40 ml/kg计算，同时用人血白蛋白复原血浆量，
Fisher判别分析原理详解
Fisher判别分析原理详解 说起Fisher判别分析，不得不提到一个大神级人物！ Ronald Aylmer Fisher (1890～1962) 英国统计学家和遗传学家 主要著作有：《根据孟德尔遗传方式的亲属间的相关》、《研究者用的统计方法》、《自然选择的遗传理论》、《试验设计》、《近交的理论》及《统计方法和科学推理》等。他一生在统计生物学中的功绩是十分突出的。 ?生平 1890年2月17日生于伦敦，1962年7月29日卒于澳大利亚阿德莱德。 1912年毕业于剑桥大学数学系，后随英国数理统计学家J.琼斯进修了一年统计力学。他担任过中学数学教师，1918年任罗坦斯泰德农业试验站统计试验室主任。 1933年，因为在生物统计和遗传学研究方面成绩卓著而被聘为伦敦大学优生学教授。 1943年任剑桥大学遗传学教授。
1957年退休。 1959年去澳大利亚，在联邦科学和工业研究组织的数学统计部作研究工作。 大神解决的问题 ?Fisher 线性判别函数的提出： 在用统计方法进行模式识别时，许多问题涉及到维数，在低维空间可行的方法，在高维空间变得不可行。因此，降低维数就成为解决实际问题的关键。Fisher 的方法，就是解决维数压缩问题。 对xn的分量做线性组合可得标量 yn=wTxn,n=1,2,…,Ni 得到N个一维样本yn组成的集合。从而将多维转换到了一维。 考虑把d维空间中的数据点投影到一条直线上去的问题，需要解决的两个问题： (1)怎样找到最好的投影直线方向；(2)怎样向这个方向实现投影，这个投影变 换就是要寻求的解向量w*。这两个问题就是Fisher方法要解决的基本问题。?判别分析的一些基本公式 Fisher判别分析用于两类或两类以上间的判别，但常用于两类间判别。 Fisher判别函数表达式（多元线性函数式）： 判别函数的系数是按照组内差异最小和组间差异最大同时兼顾的原则来确定判别函数的。 Fisher判别准则： 判别临界点： Fisher判别分析思想： 1. 类间差异大，类内变异小， 最大 2. 方差分析的思想：以下值最大 ?Fisher判别的原理 分析w1方向之所以比w2方向优越，可以归纳出这样一个准则，即向量w的方向选择应能使两类样本投影的均值之差尽可能大些，而使类内样本的离散程度尽可能小。这就是Fisher准则函数的基本思路。如下图：
干燥综合征合并间质性肺炎患者抗感染药物治疗的病例分析
摘要： 目的:探讨临床药师在特殊病例中临床药物治疗的实践方式。 方法:临床药师对1例干燥综合征合并间质性肺炎患者的诊断，相关因素分析，抗感染药物治疗的选择和用药疗程进行分析讨论。 结果:对于干燥综合征合并间质性肺炎患者的抗感染治疗应及时，合理。 结论:临床药师要主动发挥药学专业能力，加强学习，充分发挥自身药学知识特点,积极参与临床治疗及监护,保障患者用药安全有效。 关键词：干燥综合征，间质性肺炎，抗感染 1.病例介绍 患者女，49岁，因“反复头痛、头晕10余年，再发1月余，活动后气促伴发热10余天。”于2013年9月16日收入呼吸内科，于2013年9月26日出院，共住院天10天。入院诊断为1、双肺间质性肺炎2、结节病？3、淋巴瘤？入院后完善相关检查，无结核、淋巴瘤及结节病等相关依据，血常规回示嗜酸性粒细胞及单核细胞较高，肝肾功能未见明显异常，同时在住院期间颈部彩超提示双侧血管均有动脉粥样硬化斑块可能，唾液腺检查提示唾液腺分泌低下，提示有干燥综合征可能。根据患者的临床表现及检查结果，在院期间予以分别予以罗红霉素、莫西沙星抗感染，乙酰半胱氨酸、盐酸氨溴索化痰以及瑞舒伐他汀钙降血脂治疗，住院9天后患者呼吸系统症状较前好转，建议出院继续治疗。具体治疗详见诊疗经过。 2.诊疗经过 患者入院前近10余天出现发热，发热以夜间为甚，最高体温达40.8℃，无寒战，无皮疹，有活动后气促、乏力，间断咳嗽，干咳为主，无腹痛、腹泻，偶有心慌。曾在外院予以治疗，具体治疗药物头孢甲肟及二羟丙茶碱，经过治疗后患者体温下降但其余临床症状无明显改善。8月27日外院的及9月13日我院的胸部CT均提示双肺毛玻璃样改变，以右肺为主。9月16日入院时患者体温:36.5℃，脉搏:82次/分，呼吸:20次/分，血压:91/60mmHg，血常规提示嗜酸性粒细胞及单核细胞百分比升高，不排除患者免疫功能下降所致；入院后初始予以患者罗红霉素胶囊0.15g po Qd，乙酰半胱氨酸片0.6g po Bid以及盐酸氨溴索注射液300mg ivgtt Qd抗炎、止咳化痰治疗；治疗2天后，9月18日患者临床症状未明显改善，体温36.7℃，双肺呼吸音低，右下肺仍可闻及少许湿啰音，血沉及结核抗体阴性，上级医师查房时考虑抗感染治疗效果不佳，予以加用盐酸莫西沙星片0.4g ivgtt Qd联合抗感染治疗。联用4天后患者症状逐渐好转，9月22日查房时患者颈部彩超提示双侧血管均有动脉粥样硬化斑块可能，且血常规回示患者甘油三酯2.01mmol/l，HDLC 0.79mmol/l，提示患者有高脂血症可能性大，同时唾液腺检测双侧唾液腺分泌功能降低，免疫功能降低，中医科科会诊考虑为干燥综合征合并高脂血症，建议加用白芍总苷胶囊0.6g po Bid，瑞舒伐他汀钙片 1
Fisher判别分析
对案例中小企业的破产模型做Fisher判别分析 江义114113001059 一问题：对企业的运行状态利用Fisher判别进行分类 选取四个经济指标用于判断企业处于破产状态还是正常运行状态，具体数据如下，其中类别1表示破产状态，类别2表示正常运行状态 X1总负债率X2收益率指 标 X3短期 支付能 力 X4生产 效率指 标 类别 -0.45 -0.41 1.09 0.45 1 -0.56 -0.31 1.51 0.16 1 0.06 0.02 1.01 0.4 1 -0.07 -0.09 1.45 0.26 1 0.38 0.11 3.27 0.55 2 0.19 0.05 2.25 0.33 2 0.32 0.07 4.24 0.63 2 0.04 0.01 1.5 0.71 2 -0.06 -0.06 1.37 0.4 1 0.07 -0.01 1.37 0.34 2 -0.13 -0.14 1.42 0.44 1 0.15 0.06 2.23 0.56 2 0.16 0.05 2.31 0.2 2 0.29 0.06 1.84 0.38 带测定 0.54 0.11 2.33 0.48 带测定 二、程序如下：（R语言） > data=read.table("E:/bac/qiye.txt",header=T) > data1=c(rep(1,6),rep(2,7)) > data2=as.factor(data1) > data$class=data2 > attach(data) > names(data) [1] "X1" "X2" "X3" "X4" "class" > library(MASS) > data.lda=lda(class~X1+X2+X3+X4) > data.lda Call: lda(class ~ X1 + X2 + X3 + X4) Prior probabilities of groups: 1 2 0.4615385 0.5384615 Group means:
干燥综合征
干燥综合征 干燥综合症即干燥综合征（干燥综合征）。 本词条由好大夫在线特约专家提供专业内容并参与编辑 何菁（主治医师）北京大学人民医院风湿免疫科 干燥综合征(Sjogren’s syndrome，SS)是一个主要累及外分泌腺体的慢性炎症性自身免疫病。由于其免疫性炎症反应主要表现在外分泌腺体的上皮细胞，故又名自身免疫性外分泌腺体上皮细胞炎或自身免疫性外分泌病。临床除有唾液腺和泪腺受损功能下降而出现口干、眼干外，尚有其他外分泌腺及腺体外其他器官受累而出现多系统损害的症状。其血清中存在多种自身抗体和高免疫球蛋白。 目录 1疾病分类 2发病原因 3临床表现 4诊断鉴别 5疾病治疗
6疾病护理 1疾病分类 本病分为原发性和继发性两类，前者指不具另一诊断明确的结缔组织病（CTD）的SS。后者是指发生于另一诊断明确的CTD，如：系统性红斑狼疮（SLE）、类风湿关节炎（RA）等的SS。本指南主要叙述原发性干燥综合征（pSS）。[1] 2发病原因 干燥综合征的病因和发病机制尚不清楚。动物模型的研究提供了关于该病免疫发病机制的一些认识：（1）SS有较强的免疫遗传因素； （2）炎性浸润主要是由T细胞驱动； （3）病毒感染能促发自身免疫性唾液腺炎； （4）产生相对特异性的自身抗体； （5）调节凋亡的基因影响了慢性淋巴细胞浸润。[2] 3临床表现 好发人群 pSS属全球性疾病，在我国人群的患病率用不同的诊断标准为0.29%~0.77%，在老年人群中患病率为3%~4%。本病女性多见，男女比为1:9~1:20。发病年龄多在40岁~50岁，也见于儿童。 疾病症状 本病起病多隐匿，大多数患者很难说出明确起病时间，临床表现多样，病情轻重差异较大。多数会有局部表现
干燥综合征
疾病名：干燥综合征 英文名：Sjogren syndrome 缩写：SS 别名：autoimmune exocrine gland disease；exocrinopathy；干燥综合症；口眼干燥关节炎综合征；舍格伦综合征；斯约格伦综合征；自身免疫性外分泌腺病；Gougerot-Houwe syndrome；Gougerot-Mikulicz-Sjogren syndrome；Sjogren's disease；Sjogren氏综合征；古-豪二氏综合征；古-米-斯三氏综合征；自身免疫性外分泌腺体病；keratoconjunctivitis sicca；Sjouml gren综合征；干燥性角结膜炎 ICD号：N16.4* 分类：肾内科 概述：干燥综合征(Sj?gren syndrome，SS)是一种侵犯外分泌腺体尤以侵犯唾液腺和泪腺为主的慢性自身免疫性疾病。主要表现为口、眼干燥，也可有多器官、多系统损害。受累器官中有大量淋巴细胞浸润，血清中多种自身抗体阳性。本综合征也称为自身免疫性外分泌腺病(autoimmune exocrine gland disease)、斯约格伦综合征、口眼干燥关节炎综合征。常与其他风湿病或自身免疫性疾病重叠(图1)。早在1933年，瑞典眼科医生斯约格伦报道了19例干燥性角膜炎伴口干燥症和类风湿关节炎的病例，并提出本病是一个系统性疾病。因此，在西方医学中称本病为Sj?gren综合征。其后，各国学者也相继报道了相同的病例。本综合征分两类：①口、眼干燥等表现单独存在时为原发性干燥综合征(primary Sj?gren syndrome，PSS)； ②口、眼干燥等表现与类风湿关节炎、系统性红斑狼疮、多动脉炎、皮肌炎等风湿病并存时，为继发性干燥综合征(secondary Sj?gten’s syndrome)。此处仅叙述PSS(简称SS)。
Fisher判别函数
Fisher 判别函数的使用具体步骤 Fisher 多类判别模型 假定事物由p 个变量描述, 即: x=(p x x x ,...,,21)T 该种事物有G 个类型, 从每个类型中顺次抽取p n n n ,...,,21个样品, 共计n= ∑=G i i 1 n 个样品。 即从第g 类取了g n 个样品, g=1,2,?, G, 第g 类的第i 个样品, 用向量: gi x =(pgi gi gi x x ,...,,x 21)T (1) ( 1) 式中, 第一个下标是变量号, 第二个下标是类型号,第三个下标是样品号。设判别函数为: T x p p v x v x v x v =+++=...y 2211 （2） 其中: V=(p v v v ,...,21)T 按照组内差异最小, 组间差异最大同时兼顾的原则, 来确定判别函数系数。（中间推导过程不在这里介绍了） 最终就有个判别函数:,y x V T j j =1,...,2,1s j = 一般只取前M=min(G- 1,p)个, 即: M j x v x v x v y p pj j j j ,...,2,1,...2211=+++= （3） 根据上述M 个判别函数, 可对每一个待判样品做出判别。 ),...,,(x 020100p x x ｘ= 其过程如下: 1、把x0 代入式(3) 中每一个判别函数, 得到M 个数 ,,...,2,1,...y 202101j 0M j x v x v x v p pj j j =+++= 记：T M y y y y ),...,,(020100= 2、把每一类的均值代入式（3）得 G g y y y y G g M j x v x v x v y M g g g g pg pg g g g g j g ,...,2,1),,...,,(,...2,1,,...,2,1,...212211====+++= 3、计算：∑=-=M j j j g g y y D 1 2 02 )(，从这G 个值中选出最小值：)(min 212g G g h D D ≤≤=。这样就把0 x 判为h 类。
干燥综合征的健康指导
干燥综合征的健康指导 一、皮肤护理： 皮肤干燥、脱屑和瘙痒等原因引起的汗腺受累，避免使用用碱性肥皂，应该选用中性肥皂。保持床单位整洁和个人卫生，勤换被褥、衣裤。有皮损者以清创换药，如有感染可适当使用抗生素。应注意会阴部卫生，如阴道干燥、瘙痒、性交灼痛，可适当使用润滑剂。 二、眼睛护理： 使用加湿器改善环境和使用5%甲基纤维素人造泪液滴眼可以缓解眼干的症状，减少感染机会和角膜损伤，避免带来痛苦。避免长时间的看电视、书、手机，让眼睛得到适当的休息。 三、呼吸道护理： 控制房间的湿度在50%-60%，温度保持在18℃-22℃，可预防感染，也可适当缓解呼吸道粘膜干燥所致干咳等症状。痰液粘稠不易咳出的病人，做雾化吸入。控制感染和促进排痰，可加入抗生素和糜蛋白酶。 四、心理护理： 在做好基础护理的同时还要做好病人的心理辅导，以积极态度对待疾病，因本病病程较长，病人情绪低落，所以改善其忧虑情绪，消除悲观心理和减轻精神负担。对病人健康教育也至关重要，提高病人生活质量倡导健康的生活和学习自我护理。 五、口腔护理： 注意口腔卫生和，做好口腔护理，餐后勤漱口，减少口腔的感染。口干的病人应禁烟酒，避免使用阿托品、山莨菪碱等抑制唾液腺分泌的抗胆碱能作用的药物。口腔溃疡时，可先用生理盐水棉球擦洗局部，再涂擦5%灭滴灵，以免加重口腔干燥综合征状，避免使用龙胆紫。对口腔继发感染者，应及早使用抗生素，避免脓肿形成。 六、饮食护理： 干燥综合征患者的饮食应偏于甘凉滋润，多吃滋阴清热生津的食物，如豆豉、丝瓜、芹菜、
红梗菜、黄花菜、枸杞头、芹菜、淡菜、甲鱼等清凉食物。水果如西瓜、甜橙、鲜梨、鲜藕等，也可甘寒生津。口舌干燥者可以常含话梅、藏青果等，或常饮酸梅汁、柠檬汁等生津解渴饮料。应避免进食辛辣火热的饮料和食物，以防助燥伤津，加重病情。忌食辛辣、香燥、温热之品，如酒、茶、咖啡、各类油炸食物、羊肉、狗肉、鹿肉，以及姜、葱、蒜、辣椒、胡椒、花椒、茴香等，并严禁吸烟。
费希尔判别法理论
费希尔判别 费希尔判别（或称典型判别）的基本思想是投影（或降维）：用p维向量 x （X i,X2, X p）的少数几个线性组合（称为费希尔判别函数或典型变量） y i a i x, y2 a?x, y x （—般r明显小于p ）来代替原始的p个变量 X i,X2, X p，以达到降维的目的，并根据这r个判别函数y i,y2, *对样品的归属做出判别或将各组分离。成功的降维将使样品的归类或组的分离更为方便和有效，并且可以对前三个判别函数作图，从直观的几何图像上区别各组。 在降维的过程中难免会有部分有用信息的损失，但只要使用的方法得当，我们可以最大限度地减少这种损失，从而保留尽可能多的有用信息，即关于能够反 点画于直角坐标系上，一组的样品点用“肿表示，另一组的样品点用“c”表示。 假定我们希望将二维空间的点投影到某个一维空间，即一条直线上，然后再对两组进行判别，则投影到不同的直线上，判别的效果一般是不同的。从图中可见,
如果两组的点都投影到直线 z 上则这两组的投影点在该直线上的分布几乎无任 何差异，他们完全混合在一起，我们无法将这两组的点区别开来， 这样的降维把 反应两组间差异的信息都给损失了， 显然是不可取的。事实上，最好的投影是投 影到直线y 上，因为它把两组的投影点很清楚地区分了开来， 这种降维把有关两 组差异的信息很好地保留了下来，几乎没有任何损失，如此就完全可以在一维的 直线上作判别分析。 我们现考虑在R p 中将k 组的p 维数据向量投影到某个具有最佳方向的 a 上, 即投影到a 上的点能最大限度地显现出各组之间的差异。 设来自组i 的p 维观测值为X j ，j=1,2, ,n i ，i=l,2, ,k ，将它们共同投影 到某一 p 维常数向量a 上，得到的投影点可分别对应线性组合 y j =a x 0， j=1,2, ,n i ，i=1,2, ,k 。这样，所有的p 维观测值就简化为一维观测值。下面 我们用％表示组i 中y j 的均值，y 表示所有组k 组的y 0的总均值，即 对于任一用来投影的a ，我们需要给出一个能反映组之间分离程度的度量 比较图 中的上、下半图，上半图三组均值之间的差异程度与下半图是相同的， 而前者组之间的分离程度却明显高于后者， 原因就在于前者的组内变差要远小于 后者，后者组之间有较多重叠。因此，可以考虑将组之间的分离程度度量为相对 其组内变差的组间变差。在以下的讨论中，我们需假定各组的协方差矩阵相同，n i j i y j a X i 式中n X i 1 ni x ij ， n j 1 a X i 1 k - n i X i o n i 1 n i n
fisher判别式
Fisher 线性判别式 前面讲过的感知器准则、最小平方和准则属于用神经网络的方法解决分类问题。下面介绍一种新的判决函数分类方法。 由于线性判别函数易于分析，关于这方面的研究工作特别多。历史上，这一工作是从R.A.Fisher 的经典论文（1936年）开始的。我们知道，在用统计方法进行模式识别时，许多问题涉及到维数，在低维空间行得通的方法，在高维空间往往行不通。因此，降低维数就成为解决实际问题的关键。Fisher 的方法，实际上涉及维数压缩。 如果要把模式样本在高(d )维的特征向量空间里投影到一条直线上，实际上就是把特征空间压缩到一维，这在数学上容易办到。另外，即使样本在高维空间里聚集成容易分开的群类，把它们投影到一条任意的直线上，也可能把不同的样本混杂在一起而变得无法区分。也就是说，直线的方向选择很重要。 在一般情况下，总可以找到某个最好的方向，使样本投影到这个方向的直线上是最容易分得开的。如何找到最好的直线方向，如何实现向最好方向投影的变换，是Fisher 法要解决的基本问题。这个投影变换就是我们寻求的解向量* w 。 1．线性投影与Fisher 准则函数 在21/w w 两类问题中，假定有n 个训练样本),....,2,1(n k x k =其中1n 个样本来自i w 类型，2n 个样本来自j w 类型，21n n n +=。两个类型的训练样本分别构成训练样本的子集1X 和2X 。 令：k T k x w y =，n k ,...,2,1= (4.5-1) k y 是向量k x 通过变换w 得到的标量，它是一维的。实际上，对于给定的w ，k y 就是判决函数的值。 由子集1X 和2X 的样本映射后的两个子集为1Y 和2Y 。因为我们关心的是w 的方向，可以令1||||=w ，那么k y 就是k x 在w 方向上的投影。使1Y 和2Y 最容易区分开的w 方向正是区分超平面的法线方向。如下图： 图中画出了直线的两种选择，图(a)中，1Y 和2Y 还无法分开，而图(b)的选择可以使1Y 和2Y 区分开来。所以图(b)的方向是一个好的选择。 下面讨论怎样得到最佳w 方向的解析式。 各类在d 维特征空间里的样本均值向量： ∑∈= i k X x k i i x n M 1，2,1=i (4.5-2) 通过变换w 映射到一维特征空间后，各类的平均值为： ∑∈= i k Y y k i i y n m 1，2,1=i (4.5-3) 映射后，各类样本“类内离散度”定义为： 2 2 () k i i k i y Y S y m ∈= -∑ ，2,1=i (4.5-4) 显然，我们希望在映射之后，两类的平均值之间的距离越大越好，而各类的样本类内离散度越小越好。因此，定义Fisher
Fisher线性判别分析实验(模式识别与人工智能原理实验1)
实验1 Fisher 线性判别分析实验 一、摘要 Fisher 线性判别分析的基本思想：通过寻找一个投影方向（线性变换，线性组合），将高维问题降低到一维问题来解决，并且要求变换后的一维数据具有如下性质：同类样本尽可能聚集在一起，不同类的样本尽可能地远。 Fisher 线性判别分析，就是通过给定的训练数据，确定投影方向W 和阈值y0，即确定线性判别函数，然后根据这个线性判别函数，对测试数据进行测试，得到测试数据的类别。 二、算法的基本原理及流程图 1 基本原理 （1）W 的确定 各类样本均值向量mi 样本类内离散度矩阵i S 和总类内离散度矩阵w S 12w S S S =+ 样本类间离散度矩阵b S 在投影后的一维空间中，各类样本均值T i i m '= W m 。样本类内离散度和总类内离散度 T T i i w w S ' = W S W S ' = W S W 。样本类间离散度T b b S ' = W S W 。 Fisher 准则函数满足两个性质： ·投影后，各类样本内部尽可能密集，即总类内离散度越小越好。 ·投影后，各类样本尽可能离得远，即样本类间离散度越大越好。 根据这个性质确定准则函数，根据使准则函数取得最大值，可求出W ： -1w 12W = S (m - m ) 。 （2）阈值的确定 实验中采取的方法：012y = (m ' + m ') / 2。 （3）Fisher 线性判别的决策规则 对于某一个未知类别的样本向量x ，如果y=W T ·x>y0，则x ∈w1；否则x ∈w2。 x 1 m x, 1,2 i i X i i N ∈= =∑T x S (x m )(x m ), 1,2 i i i i X i ∈= --=∑T 1212S (m m )(m m )b =--
判别分析中Fisher判别法的应用
1 绪论 1.1课题背景 随着社会经济不断发展，科学技术的不断进步，人们已经进入了信息时代，要在大量的信息中获得有科学价值的结果，从而统计方法越来越成为人们必不可少的工具和手段。多元统计分析是近年来发展迅速的统计分析方法之一，应用于自然科学和社会各个领域，成为探索多元世界强有力的工具。 判别分析是统计分析中的典型代表，判别分析的主要目的是识别一个个体所属类别的情况下有着广泛的应用。潜在的应用包括预测一个公司是否成功；决定一个学生是否录取；在医疗诊断中，根据病人的多种检查指标判断此病人是否有某种疾病等等。它是在已知观测对象的分类结果和若干表明观测对象特征的变量值的情况下，建立一定的判别准则，使得利用判别准则对新的观测对象的类别进行判断时，出错的概率很小。而Fisher判别方法是多元统计分析中判别分析方法的常用方法之一，能在各领域得到应用。通常用来判别某观测量是属于哪种类型。在方法的具体实现上，采用国广泛使用的统计软件SPSS （Statistical Product and Service Solutions）,它也是美国SPSS公司在20世纪80年代初开发的国际上最流行的视窗统计软件包之一 1.2 Fisher判别法的概述 根据判别标准不同，可以分为距离判别、Fisher判别、Bayes判别法等。Fisher 判别法是判别分析中的一种，其思想是投影，Fisher判别的基本思路就是投影，针对P维空间中的某点x=(x1，x2，x3，…，xp)寻找一个能使它降为一维数值的线性函数y(x)：()j j x C y = x∑
然后应用这个线性函数把P 维空间中的已知类别总体以及求知类别归属的样本都变换为一维数据，再根据其间的亲疏程度把未知归属的样本点判定其归属。这个线性函数应该能够在把P 维空间中的所有点转化为一维数值之后，既能最大限度地缩小同类中各个样本点之间的差异，又能最大限度地扩大不同类别中各个样本点之间的差异，这样才可能获得较高的判别效率。在这里借用了一元方差分析的思想，即依据组间均方差与组均方差之比最大的原则来进行判别。 1.3 算法优缺点分析 优点：（1）一般对于线性可分的样本，总能找到一个投影方向，使得降维后样本仍然线性可分，而且可分性更好即不同类别的样本之间的距离尽可能远，同一类别的样本尽可能集中分布。 （2）Fisher 方法可直接求解权向量*w ； （3）Fisher 的线性判别式不仅适用于确定性模式分类器的训练，而且对于随机模式也是适用的，Fisher 还可以进一步推广到多类问题中去 缺点： （1）如果21M M =，0*=w ，则样本线性不可分； 21M M ≠，未必线性可分； w S 不可逆，未必不可分。 （2）对线性不可分的情况，Fisher 方法无法确定分类 2 实验原理 2.1 线性投影与Fisher 准则函数 各类在d 维特征空间里的样本均值向量：
改进的Fisher判别法
文章编号：１０００－２２４３（２００６）０４－０４７３－０５ 改进的Ｆｉｓｈｅｒ判别方法 黄利文１，２，梁飞豹１ （１．福州大学数学与计算机科学学院，福建 福州 ３５０００２；２．泉州师范学院理工学院，福建 泉州 ３６２０００）摘要：对Ｆｉｓｈｅｒ判别方法进行了改进，其主要思想是改变Ｆｉｓｈｅｒ判别中以临界值为准则的判别方法，而以各总体的投影值所确定的正态分布的密度函数作为样品归类准则，并形成多次判别．例子表明，该方法优于Ｆｉｓｈｅｒ判别方法． 关键词：Ｆｉｓｈｅｒ判别；临界值；判别分析 中图分类号：Ｏ２１２ 文献标识码：Ａ Ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ Ｆｉｓｈｅｒ ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ ｍｅｔｈｏｄ ＨＵＡＮＧ Ｌｉ － ｗｅｎ１，２， ＬＩＡＮＧ Ｆｅｉ － ｂａｏ１ （１． Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓ ａｎｄ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ， Ｆｕｚｈｏｕ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｆｕｚｈｏｕ， Ｆｕｊｉａｎ ３５０００２， Ｃｈｉｎａ； ２． Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ， Ｑｕａｎｚｈｏｕ Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｑｕａｎｚｈｏｕ， Ｆｕｊｉａｎ ３６２０００， Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ： Ｈａｓ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｔｈｅ Ｆｉｓｈｅｒ ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔ ｍｅｔｈｏｄ， ｉｔｓ ｍａｉｎ ｔｈｏｕｇｈｔ ｉｓ ｔｏ ｃｈａｎｇｅ ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ Ｆｉｓｈｅｒ ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔ ｔａｋｉｎｇ ｃｒｉｔｉｃａｌ ｖａｌｕｅ ａｓ ｃｒｉｔｅｒｉｏｎ， ｂｕｔ ｔｈｅ ｎｏｒｍａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｗｈｉｃｈ ｄｅｔｅｒ－ ｍｉｎｅｄ ｂｙ ｖａｒｉｏｕｓ ｅｎｓｅｍｂｌｅｓ ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ ｖａｌｕｅ ｔｏｏｋ ｔｈｅ ｓａｍｐｌｅ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｃｒｉｔｅｒｉｏｎ， ａｎｄ ｆｏｒｍｓ ｔｈｅ ｍｕｌｔｉ－ ｖａｒｉａｔｅ ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｅ ｍｅｔｈｏｄ． Ｔｈｅ ｅｘａｍｐｌｅ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｉｓ ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ｓｕｐｅｒｉｏｒ ｔｏ Ｆｉｓｈｅｒ ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ ： Ｆｉｓｈｅｒ ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔ； ｃｒｉｔｉｃａｌ ｖａｌｕｅ； ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ
干燥综合症患者的饮食保健方法
干燥综合症患者的饮食保健方法 干燥综合征是自身免疫性疾病，西医治疗没有很好的方法;患者在采用中医治疗的同时控制症状是很重要的。护理方案和目标包括使用人造泪液和唾液替代品来缓解眼和口腔干燥症状，以及预防和控制感染，其饮食保健方法如下： 一、宜食用的： 宜食用如豆豉、丝瓜、芹菜、红梗菜、黄花菜、枸杞头、芹菜、淡菜、甲鱼等清凉食物。水果如西瓜、甜橙、鲜梨、鲜藕等，也可甘寒生津。口舌干燥者可以常含话梅、藏青果等，或常饮酸梅汁、柠檬汁等生津解渴饮料。 二、禁食用的： 忌食用辛辣、香燥、温热之品，如酒、茶、咖啡、各类油炸食物、羊肉、狗肉、鹿肉，以及姜、葱、蒜、辣椒、胡椒、花椒、茴香等，并严禁吸烟。 三、干燥综合征患者食疗 (1)【参芪鸽蛋汤】配方：北沙参30克，黄芪15克，鸽蛋10个。 制法：鸽蛋煮熟去壳备用。北沙参、黄芪加水煮半小时，以此汤煮鹪蛋，加调料后食用。 功效：益干养阴。 用法：可作点心食用。 (2)【首乌参豆汤】配方：首乌10克，黑豆50克，北沙参30克。 制法：黑豆浸泡一夜后，先煮1小时，再加入北沙参、首乌，共煮半小时取汁饮用。 功效：滋补肝肾，益气润肤。 用法：每日1剂，不拘时频饮。 四、干燥综合征患者的护理保健 1、眼睛护理：使用人造泪液(5%甲基纤维素)滴眼和改善环境(如使用加湿器)可以缓解眼干症状，减轻角膜损伤和不适，减少感染机会。 2、口腔护理：口干病人应禁烟酒，避免使用抑制唾液腺分泌的抗胆碱能作用的药物，如阿托品、山莨菪碱等。唾液腺的残存功能可以用无糖胶母(口香糖)刺激提高其功能。注意口腔卫生和做好口腔护理，餐后一定要用牙签将食物残渣清除，并勤漱口，减少龋齿和口腔
Fisher判别和Mahalanobis距离判别比较研究
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/7913505557.html, Fisher判别和Mahalanobis距离判别比较研究 作者：吴江 来源：《宁波职业技术学院学报》2017年第05期 摘要：将Fisher判别与Mahalanobis距离判别作比较，研究二者的关系，得出结论并给出解释与证明。基于二者的比较给出一种简单的Fisher判别程序（基于MATLAB），并做数值实验加以论证。 关键词：数据；样本； Fisher判别； Mahalanobis距离 中图分类号： O 213.9 文献标志码： A 文章编号： 1671-2153（2017）05-0091-04 0 引言 判别方法是根据所研究个体的观测值构建一个综合标准来推断个体属于已知种类中的哪一类的方法[1]。判别方法有很多，Mahalanobis距离判别是最典型的判别方法，Fisher判别是最 常用的判别方法之一[2]。目前对于Mahalanobis距离判别和Fisher判别的比较研究比较缺乏。本文简要阐述了Mahalanobis距离判别和Fisher判别的内容，然后对其进行比较研究，得出一些结论并给出一种简单的Fisher判别程序。 由于Fisher判别不需要对样本进行检验，而且有一定的正确率，因此它在实际中得到了广泛的应用[3]。 Mahalanobis距离判别简称马氏距离判别，从统计学角度考虑，采用Mahalanobis距离来衡量总体之间的距离比采用欧式距离来衡量总体之间的距更为科学。 1 Fisher判别与Mahalanobis距离判别的关系 2 基于MATLAB的Fisher判别程序 在MATLAB中，Mahalanobis距离判别的程序可以调用函数 classify（sample，training，group，'mahalanobis'） 来实现，其中“sample”表示待测样本，“training”表示训练样本，“group”表示分组，“mahalanobis”表示使用的距离是Mahalanobis距离。从定理1知道Fisher判别是一种将数据经过一个线性映射处理后的Mahalanobis距离判别，所以先编写一个映射程序再结合classify函数
第4章 判别分析实验讲义
实验项目四判别分析的计算机实现 一、实验内容、目标及要求 （一）实验内容 选取140家上市公司作为样本，其中70家为由于“财务状况异常”而被交易所对其股票实行特别处理（Special Treatment，简称ST）的公司，另外70家为财务正常的公司。为了研究上市公司发生财务困境的可能性，以“是否被ST”为分组变量，选择资产负债率、总资产周转率和总资产利润率几个财务指标作为判别分析变量，这三个指标分别从上市公司的偿债能力、资产管理能力和获利能力三个不同的角度反映了企业的财务状况。（数据略） （二）实验目标 贝叶斯判别、费希尔判别法的计算机操作及结果分析。 （三）实验要求 要求学生能熟练应用计算机软件进行判别分析并对结果进行分析，培养实际应用能力。 二、实验准备 （一）运行环境说明 电脑操作系统为Windows XP及以上版本，所需软件为SPSS 16.0。 （二）基础数据设置说明 将数据正确导入SPSS，设置相应的变量值。 三、实验基本操作流程及说明 （一）系统界面及说明 同实验一。
（二）操作步骤 1. 选择菜单项Analyze→Classify→Discriminate，打开Discriminate Analysis对话框，如图4-1。将分组变量st移入Grouping V ariable列表框中，将自变量x1－x3选入Independents 列表框中。 选择Enter independents together单选按钮，即使用所有自变量进行判别分析。若选择了Use stepwise method单选按钮，则可以根据不同自变量对判别贡献的大小进行变量筛选，此时，对话框下方的Method按钮被激活，可以通过点击该按钮设置变量筛选的方法及变量筛选的标准。 图4-1 Discriminate Analysis对话框 2. 单击Define Range按钮，在打开的Define Range子对话框中定义分组变量的取值范围。本例中分类变量的取值范围为0到1，所以在Minimum和Maximum输入框中分别输入0和1。单击Continue按钮，返回主对话框。 3. 如果不想使用全部的样本进行分析，单击Select按钮，则Discriminate Analysis对话框下方会跳出一个Selection Variable列表框，将一个选择变量移入Selection Variable列表框，并单击Rule按钮，设置选择条件。这样，只有满足选择条件的观测才能参与判别分析。 4. 单击Statistics按钮，在跳出的Statistics子对话框中指定输出的描述统计量和判别函数系数。该对话框中各选项的含义如下： Descriptives选项栏：输出原始数据的描述性统计量 ◆Means：输出各类中所有自变量的均值、组内标准差以及总样本的均值和标准差； ◆Univariate ANOV A：进行单因素方差分析，检验的原假设为不同类别中自变量的均 值不存在显著差异； ◆Box’s M：对各类的协方差矩阵是否相等进行检验。 Matrices选项栏：输出各种不同的协差阵和相关系数矩阵 ◆Within-groups correlation matrix：平均组内相关系数矩阵，它是由平均组内协差阵 计算得到的； ◆Within-groups covariance matrix：平均组内协差阵，它是由各组的协差阵平均后得 到的； ◆Separate-groups covariance matrix：分别输出各个类的协差阵； ◆Total covariance matrix：总体协差阵。 Function Coefficients选项栏：输出不同的判别函数系数 ◆Fisher’s：给出Bayes线性判别函数的系数。（注意：这个选项不是要给出Fisher判 别函数的系数。这个复选框的名字之所以为Fisher’s，是因为按判别函数值最大进
九种体质健康教育处方 体质调养
九种体质体质调养健康教育处方 体质调养 1、日常调养：包括精神、睡眠、生活起居、环境等方面的调养； 2、运动调养：包括适宜的、禁忌的运动和运动的注意事项； 3、饮食调养：包括宜食、不宜食或少食的食品，以及食用中的注意事项； 4、经络保健：常用的穴位或经络的拍打、点揉、按摩等中医保健方式。 1、气血体质-------一动就气喘吁吁 是指一身之气不足，以气息低弱、机体、脏腑功能状态低下为主要特征的一种体质状态。成因多为先天禀赋不足，后天失养，如孕育时父母体质弱、早产、人工喂养不当、偏食、厌食，或因病后气亏、年老气衰等。 体质特点：气短懒言，语声低怯，精神不振，肢体容易疲乏无力，时有汗出，头晕健忘，面色萎黄或淡白，目光少神，唇色少华，口淡，舌淡红、胖嫩、可有齿痕。 形体特征：肌肉松软不实。 心理特征：性格偏内向、情绪不稳定《中医体质学》、不喜冒险。 易患疾病：易患感冒、内脏下垂等病；病后易迁延《中医体质学》，康复缓慢。 对外界环境适应能力：不耐受风、寒、暑、湿邪。 调养指导
日常调养：日常生活中应保持稳定平和的心态，避免过度紧张。平常应早睡早起，不熬夜。 运动调养：宜做柔缓运动，不宜做强体力运动，可选择快慢交替散步、打太极拳、八段锦等；运动禁忌劳累过度。 饮食调养：可多吃益气健脾的食物，如小米、粳米、山药、牛肉、薏米、芡实、白扁豆、大枣、饴糖、蜂蜜等，多食小米山药饭，可增加气力。但要注意选择营养丰富、且易于消化的食品。 推荐药膳：黄芪童子鸡、山药粥。饮食禁忌过于滋腻，过食萝卜、陈皮等理气药物。 经络保健：经常拍打阳明胃经（在下肢前外侧），有补气作用。按揉足三里穴（位于小腿前外侧，即外膝眼下四横指、胫骨边缘处），可健脾和胃，强壮体质。 2、阳虚体质-----夏天吹不得空调 是指阳气不足，失于温煦，以畏寒怕冷，手足不温等虚寒表现为主要特征的体质状态，成因多为先天不足，或后天失养。如家族中均有虚寒表现，孕育时父母体弱，或年长受孕，早产，或平素偏食寒凉损伤阳气，或久病阳亏、年老阳衰等。 体质特点：平日怕冷，手足不温，口唇色淡，毛发易脱，精神不振，易出汗，易困多睡、疲乏，喜热饮食，大便溏薄，小便清长。 体型特征：肌肉松软不实。 心理特征：性格多沉静、内向。 易患疾病：此种体质多发寒证，易感湿邪，医患痰饮、肿胀、泄
贝叶斯判别、费希尔判别法的计算机操作及结果分析
贝叶斯判别、费希尔判别法的计算机 操作及结果分析 一、实验内容、目标及要求 （一）实验内容 选取140家上市公司作为样本，其中70家为由于“财务状况异常”而被交易所对其股票实行特别处理（Special Treatment，简称ST）的公司，另外70家为财务正常的公司。为了研究上市公司发生财务困境的可能性，以“是否被ST”为分组变量，选择资产负债率、总资产周转率和总资产利润率几个财务指标作为判别分析变量，这三个指标分别从上市公司的偿债能力、资产管理能力和获利能力三个不同的角度反映了企业的财务状况。 （二）实验目标 贝叶斯判别、费希尔判别法的计算机操作及结果分析。 （三）实验要求 要求学生能熟练应用计算机软件进行判别分析并对结果进行分析，培养实际应用能力。 二、实验准备 （一）运行环境说明 电脑操作系统为Windows XP及以上版本，所需软件为SPSS 16.0。 （二）基础数据设置说明 将数据正确导入SPSS，设置相应的变量值。
三、实验基本操作流程及说明 （一）系统界面及说明 同实验一。 （二）操作步骤 1. 选择菜单项Analyze→Classify→Discriminate，打开Discriminate Analysis对话框，如图4-1。将分组变量st移入Grouping V ariable列表框中，将自变量x1－x3选入Independents 列表框中。 选择Enter independents together单选按钮，即使用所有自变量进行判别分析。若选择了Use stepwise method单选按钮，则可以根据不同自变量对判别贡献的大小进行变量筛选，此时，对话框下方的Method按钮被激活，可以通过点击该按钮设置变量筛选的方法及变量筛选的标准。 图4-1 Discriminate Analysis对话框 2. 单击Define Range按钮，在打开的Define Range子对话框中定义分组变量的取值范围。本例中分类变量的取值范围为0到1，所以在Minimum和Maximum输入框中分别输入0和1。单击Continue按钮，返回主对话框。 3. 如果不想使用全部的样本进行分析，单击Select按钮，则Discriminate Analysis对话框下方会跳出一个Selection Variable列表框，将一个选择变量移入Selection Variable列表框，并单击Rule按钮，设置选择条件。这样，只有满足选择条件的观测才能参与判别分析。 4. 单击Statistics按钮，在跳出的Statistics子对话框中指定输出的描述统计量和判别函数系数。该对话框中各选项的含义如下： Descriptives选项栏：输出原始数据的描述性统计量 ◆Means：输出各类中所有自变量的均值、组内标准差以及总样本的均值和标准差； ◆Univariate ANOV A：进行单因素方差分析，检验的原假设为不同类别中自变量的均 值不存在显著差异； ◆Box’s M：对各类的协方差矩阵是否相等进行检验。 Matrices选项栏：输出各种不同的协差阵和相关系数矩阵 ◆Within-groups correlation matrix：平均组内相关系数矩阵，它是由平均组内协差阵
健康评估第六章
健康评估第六、章 一、单选题 1.饮食对血液检验结果的影响主要取决于( ) A.饮食的成分 B.饮食的的数量 C.进食的时间 D.进食的速度 2.通常情况下,适宜的静脉采血的时间为上午（） A.5~7时 B.6~8时 C.7~9时 D.8~-10时 3.考虑到体位和运动对检验结果的影响,静脉血液标本最好于起床后（） A.1小时内采集B2小时内采集C.3小时内采集D.4小时内采集 4.考虑到体位和运动对检验结果的影响,门诊病人应( ) A.静坐5分钟以后再采血 B.静坐10分钟以后再采血 C.静坐15分钟以后再采血 D.静坐30分钟以后再采血 5.采血一般是指采血的时间在空腹（） A.6小时以后 B.8小时以后 C.10小时以后 D.12小时以后 6.血糖测定采血用的真空采血管帽颜色是( ) A.紫色 B.蓝色 C.绿色 D.灰色 1.外周血网织红细胞绝对值减少见于( ) A.溶血性贫血 B.缺铁性贫血 C.急性失血性贫血 D.再生障碍性贫血 2.流行性脑脊髓膜炎、肺炎、阑尾炎等急性化脓性感染者,外周血( ) A.中性粒细胞增多 B.嗜酸性粒细胞增多 C.淋巴细胞增多 D.单核细胞增多 3.支气管哮喘、药物过敏反应、荨麻疹等变态反应性疾病者,外周血(b ) A.中性粒细胞增多 B.嗜酸性粒细胞增多 C.淋巴细胞增多 D.单核细胞增多4风疹、麻疹、传染性单核细胞增多症等病毒感染性疾病者,外周血( ) A.中性粒细胞增多B.嗜酸性粒细胞增多C.淋巴细胞增多D.单核细细胞增多 5,外周血小板减少的常见原因为(C ) A.急性感染B急性溶血C.再生障碍性贫血D.脾切除 6.血浆凝血酶原时间延长见于（） A.严重肝病 B.DIC早期 C.心肌梗死 D.脑血栓形成 7血浆凝血酶原时间缩短见于( ) A.严重肝病 B.DIC晚期 C.纤溶亢进 D.深部静脉血栓形成 1.尿液蛋白质定量检查要求送检的尿液标本为（） A.任何时段随意排出的尿液 B.晨起后第一次尿 C.24小时尿液 D.餐后2小时留取的尿液2.尿液酸度升高见于（） A代谢酸中毒B.化谢碱中毒C.呼吸性碱中毒D肾小管酸中毒 3.正常人的尿比密为（） A.1.005~1.010 B.1.015-1,025 C.1.025-1.035 D.1.003~1.030 4.新鲜尿液有氨臭味提示（） A.糖尿病酮症酸中毒 B.慢性膀胱炎 C.有机磷杀虫剂中毒 D.苯丙酮尿症 5.尿中出现红细胞管型常见于( ) A.急性肾孟肾炎B急性肾小球肾炎C急性肾小管坏死D.间质性肾炎6属于病理性结晶的是（） A.磷酸盐结晶B尿酸结晶C草酸钙结晶D.胆红素结晶 7.键康人尿液中偶见的管型是( ) A.透明管型 B.红细胞管型 C.颗粒管型 D.蜡样管型 8用于筛查尿路感染的试验是( ) A.尿蛋白质测定 B.尿胆原测定 C.尿隐血试验 D.尿亚硝酸盐测定 9.镜下血尿是指每高倍镜视野红细胞超过( ) A1个B.3个C.5个D.7个 10.24小时尿蛋白质定量阳性是指24小时尿蛋白达( ) A. 50mg B. 100mg C. 150mg D. 200mg 11.正常人粪便中不含有( ) A.吞噬细胞B白细胞C.淀粉颗粒D.脂肪颗粒 12.柏油样便见于（） A.肛裂B上消化道出血C直肠息肉D.结肠肿瘤 13.霍乱或副霍乱病人的粪便呈( ) A.柏油样 B.稀汁样 C.白陶土样 D.米泔样 14.粪便显微镜检査见有大量白细胞常见于( ) A.过敏性肠炎B阿米巴痢疾C.细菌性痢疾D.直肠癌 15.以血为主，血中带脓,呈暗红色果酱样的粪便见于（） A.阿米巴痢疾 B.细菌性痢疾 C.溃疡性结肠炎 D.痔疮 16.以黏液及脓为主,脓中带血,多呈鲜血状分便见于( ) A.阿米巴痢疾B细菌性痢疾C.溃疡性结肠炎D.痔疮 17.脑脊液标本于采集后应立即送检,一不超过（） A.1小时B1.5小时C.2小时D.2.5小时