一、合肥地区孕妇末梢血四项血细胞参数的调查（论文文献综述）
周文华[1]（2013）在《血液学四项指标参考值与地理环境的相关性研究》文中进行了进一步梳理血液学是临床上最基本的检测之一,对人体健康的判定有重要的意义,因此制定一套系统的参考标准才能更好的进行临床诊断,本文对血液学中的四项指标进行参考值的预测。血小板是免疫细胞的一种,表面存在的糖衣在血管受损害或破裂时能够增大粘度、凝聚成团,同时血小板颗粒内物质的释放,进一步促进凝血、止血、修复破损血管的能力。但是如果血小板数量在人体内增多,就会引发各种慢性疾病（如慢性粒细胞白血病,真性红细胞增多症,原发性血小板增多症等）。白细胞同样是人体内免疫细胞的一种,在医院最常的血常规检查中最多的用途就是白细胞计数与分类。当人体发生病变或炎症时,白细胞能够产生抗体、吞噬异物,抵御病原体的入侵。血清胆红素是肝功能众多检查中重要的一项,体内的胆红素大部分来自衰老的红细胞破裂分解出的血红蛋白。该胆红素又分为了直接胆红素和间接胆红素,后者又通过血液循环输送到肝脏,再经过肝细胞酶作用,形成直接胆红素。体内胆红素增多,就会引起肝脏疾病与肝外的疾患（溶血型黄疸、新生儿黄疸、血型不合的输血反应等）。血浆粘度是其中影响全血粘度的重要因素,血脂及纤维蛋白又是影响血浆粘度的重要因素。在临床上检查中,血浆粘度在人体内升高将会导致血液粘度增大,血液流速减慢,进一步可能引起高血脂病；血浆黏度降低引起肝病、低蛋白血症、各种贫血等。由于这些指标在人体健康中占有重要地位,因此形成一套标准的参考体系显得尤为重要。根据因地而异的原则,选取了由气候、地形、土壤在内的11项指标（海拔、经度、年降水量、土壤有机质、土壤容重等等）定量的分析与不同年龄、不同性别健康中国人的血小板（PLT）、白细胞（WBC）、血清胆红素（TBIL）与血浆黏度（PV）之间的相关性。虽然有不少学者研究了当地健康人血小板、白细胞、血清胆红素、血浆黏度参考值与海拔、温度、湿度之间的相关性,但是只局限在当地部分健康人,没有定量的系统的研究不同区域、不同年龄、不同性别健康人参考值的标准。像本文这样对健康人的血小板（PLT）、白细胞（WBC）、血清胆红素（TBIL）、血浆黏度（PV）的参考值与地理因素之间展开一系列的研究尚未见报道。首先,通过手工检索各种数据库及向有关医疗单位索取搜集了中国范围内不同年龄、性别的PLT、WBC、TBIL、PV健康人的参考值。地理指标由国家测绘局数据中心提供的数字、中国气象科学数据共享服务网提供的数字、联合国粮农组织（FAO）和维也纳国际应用系统研究所（IIASA）所构建的世界和谐土壤数据库HWSD（Harmonized World Soil Database）提供的数字。其次,对每一项指标与地理因素之间的关系分别采用了多元线性回归分析、主成分分析、曲线模拟方法进行拟合。最后,经过成对样本的检测,分别选取最优的模拟的方程,分别为：①健康成年男性血小板参考值与地理因素之间多元线性回归模拟为：Y=177.382-0.022X1+0.423X7②健康成年女性血小板参考值与地理因素之间多元线性回归模拟为：Y=212.790-0.015X1-19.244X11③健康老年男性白细胞参考值与地理因素之间曲线模拟为：Y=e（2.019-427.024/X2）④健康老年女性白细胞参考值与地理因素之间曲线模拟为：Y=e（2.040-465.421/X2）⑤健康成年男性血清胆红素参考值与地理因素之间多元线性回归模拟为：Y=23.402-0.0800X6⑥健康成年女性血清胆红素参考值与地理因素之间多元线性回归模拟为：Y=18.597-0.002X2-0.00290X8⑦健康成年男性血浆粘度参考值与地理因素之间主成分分析模拟为：Y=1.631+0.000175X1+0.0000122X2-0.0000414X3+0.00806X4-0.0141X5-0.000642X6-0.0000947X7+0.000500X8-0.0921X9+0.0164X10+0.00536X11⑧健康成年女性血浆粘度参考值与地理因素之间主成分分析模拟为：Y=1.816+0.000137X1+0.0000123X2-0.0000340X3-0.000474X4+0.000343X5-0.00253X6-0.000522X7+0.000347X8-0.0783X9+0.0670X10-0.00209X11通过上面得到模拟方程,预测中国2322个市县级城市不同性别、不同年龄健康人的PLT、WBC、TBIL、PV参考值,再利用Arc Gis对预测值进行精确的空间插值,得到参考值的趋势分布图。
崔致远[2]（2008）在《血常规正常参考值与地理因素的非线性分析》文中研究表明选题意义:血红蛋白和红细胞计数正常参考值指标在临床中有着至关重要的作用,可以用来确切的反应不同年龄不同性别的人是否有无贫血以及贫血的程度。而血红蛋白和红细胞计数与人们长期生活的地理环境（温度、湿度、海拔、日照、降水量、水质和土壤等）有着密切的关系,本论文研究了不同年龄不同性别的血红蛋白和红细胞计数正常参考值与地理因素的密切关系,揭示其分布规律,为临床的诊断提供可靠的科学依据。研究的理论依据、方法和过程:为探讨各血常规指标正常参考值与所选各种地理因素复杂的关系,本论文通过大量检索文献,以及向有关单位求购的方法,收集了全中国各地区不同年龄不同性别的血红蛋白和红细胞计数正常参考值的医学指标,主要为青年男性血红蛋白正常参考值、老年女性血红蛋白正常参考值、老年男性血红蛋白正常参考值、青年男性红细胞计数正常参考值、青年女性红细胞计数正常参考值、中年男性红细胞计数正常参考值、中年女性红细胞计数正常参考值和老年前期男性红细胞计数正常参考值8项指标。根据国家测绘局数据中心提供的共享资料,国家气象局数据中心提供的共享资料及有关地理着作、词典和相关文献,收集了五项地理因素指标:海拔高度（X1）、年日照时数（X2）、年平均气温（X3）、年平均相对湿度（X4）、年降水量（X5）。对医学指标与这些地理学指标进行了线性和非线性的研究,从而建立它们之间的复杂线性模型和非线性BP神经网络模型。其线性模型主要为因子分析模型和趋势面分析模型,非线性模型为BP神经网络模型。应用以上的模型以及模型中的参数,代入了以选择1288个观测点的相应的地理因素指标,可计算出这1288个地方不同年龄不同性别的血红蛋白和红细胞计数正常参考值,借助GIS空间分析中的地统计分析模块,通过克里格（Kriging）插值法精确的内插出血常规指标正常参考值的地理分布图。研究取得的结论与创新之处:如果知道了中国某地的地理因素,就可用建立模型估算该地区不同年龄不同性别的血红蛋白和红细胞计数正常参考值,从地理分布图也可得到中国任何地方的正常参考值。在应用的三种模型里,发现应用非线性模型得出的精确度是最高的,更能很好地为临床诊断提供依据。本论文研究方法的创新之处在于对不同年龄段不同性别的人的血红蛋白和红细胞计数的正常参考值与地理因素进行了线性及非线性的定量化研究,与过去应用简单的相关分析和回归分析方法相比较,降低了人为的干扰,提高了模拟的精度。以中国整个区域为研究对象,借助GIS空间分析的方法,应用地统计分析模块中的克里格插值法,精确的绘制出正常参考值的趋势分布图。本论文的研究方法和研究成果将丰富临床医学,临床检验学,血液学,医学地理学,环境医学及生理学的内容。
王兰芳[3]（2002）在《合肥地区孕妇末梢血四项血细胞参数的调查》文中认为
二、合肥地区孕妇末梢血四项血细胞参数的调查（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、合肥地区孕妇末梢血四项血细胞参数的调查（论文提纲范文）
（1）血液学四项指标参考值与地理环境的相关性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 研究背景 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 国内外研究现状及选题的意义 |
| 1.3 血液学 |
| 1.4 研究方法与成果的创新之处 |
| 第二章 中国人血液学四项指标参考值的选取 |
| 2.1 中国人血液学四项指标的医学意义 |
| 2.1.1 血小板计数(PLT)的医学意义 |
| 2.1.2 白细胞(WBC)的医学意义 |
| 2.1.3 血清胆红素(TBIL)的医学意义 |
| 2.1.4 血浆粘度(PV)的医学意义 |
| 2.2 中国人血液学四项指标参考值的数据收集 |
| 2.2.1 血小板计数(PLT)参考值的选取 |
| 2.2.2 白细胞计数(WBC)参考值的选取 |
| 2.2.3 血清胆红素(TBIL)参考值的选取 |
| 2.2.4 血浆粘度(PV)参考值的选取 |
| 第三章 中国地理指标的选取与运算软件的介绍 |
| 3.1 中国的地理特征 |
| 3.2 地理环境要素的选取 |
| 3.3 软件介绍 |
| 3.3.1 SPSS软件 |
| 3.3.2 Arc GIS软件 |
| 第四章 血液学四项指标与地理环境的线性相关分析 |
| 4.1 线性相关分析 |
| 4.2 血液学四项指标参考值与地理环境的相关分析 |
| 4.2.1 成年人血小板参考值与地理环境的相关系数 |
| 4.2.2 老年人白细胞参考值与地理环境的相关系数 |
| 4.2.3 成年人血清胆红素参考值与地理环境的相关系数 |
| 4.2.4 成年人血浆粘度参考值与地理环境的相关系数 |
| 第五章 血液学四项指标与地理因素的偏相关 |
| 5.1 偏相关系数 |
| 5.2 血液学四项指标参考值与地理环境的偏相关分析 |
| 5.2.1 血小板参考值与地理环境的偏相关系数 |
| 5.2.2 白细胞参考值与地理环境的偏相关系数 |
| 5.2.3 血清胆红素参考值与地理环境的偏相关系数 |
| 5.2.4 血浆粘度参考值与地理环境的偏相关系数 |
| 第六章 血液学四项指标参考值的预测 |
| 6.1 多元线性回归分析 |
| 6.1.1 健康成年人血小板参考值与地理因素的回归分析 |
| 6.1.2 健康老年人白细胞参考值与地理因素的回归分析 |
| 6.1.3 健康成年人血清胆红素参考值与地理因素的回归分析 |
| 6.1.4 健康成年人血浆粘度参考值与地理因素的回归分析 |
| 6.2 主成分分析 |
| 6.2.1 健康成年人血小板参考值与地理因素的主成分分析 |
| 6.2.2 健康老年人白细胞参考值与地理因素的主成分分析 |
| 6.2.3 健康成年人血清胆红素参考值与地理因素的主成分分析 |
| 6.2.4 健康成年人血浆粘度参考值与地理因素的主成分分析 |
| 6.3 曲线方程估计 |
| 6.3.1 健康成年人血小板参考值与地理因素的曲线估计 |
| 6.3.2 健康老年人白细胞参考值与地理因素的曲线估计 |
| 6.3.3 健康成年人血清胆红素参考值与地理因素的曲线估计 |
| 6.3.4 健康成年人血浆粘度参考值与地理因素的曲线估计 |
| 第七章 最优模拟方程的选择 |
| 7.1 健康成年人血小板参考值最优模型方程的选择 |
| 7.2 健康老年人白细胞参考值最优模型方程的选择 |
| 7.3 健康成年人血清胆红素参考值最优模型方程的选择 |
| 7.4 健康成年人血浆粘度参考值最优模型方程的选择 |
| 第八章 血液学四项指标参考值的空间趋势分布图 |
| 8.1 健康成年人血小板参考值分布图 |
| 8.2 健康老年人白细胞参考值分布图 |
| 8.3 健康成年人血清胆红素参考值分布图 |
| 8.4 健康成年人血浆粘度参考值分布图 |
| 第九章 结论 |
| 9.1 结论 |
| 9.2 论文不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间研究成果 |
（2）血常规正常参考值与地理因素的非线性分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 研究背景 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 国内外研究现状及选题意义 |
| 1.2.1 国内外研究现状 |
| 1.2.2 医学地理学简介 |
| 1.3 血液学简述和发展史 |
| 1.3.1 血液学简述 |
| 1.3.2 血液学发展史 |
| 1.3.2.1 血细胞的发现史 |
| 1.3.2.2 血栓与止血的研究简史 |
| 1.4 红细胞概述 |
| 1.4.1 红细胞简介 |
| 1.4.2 红细胞的功能 |
| 1.4.3 红细胞的生成 |
| 1.4.4 红细胞的更新 |
| 1.4.5 红细胞的形态 |
| 1.4.6 红细胞数 |
| 1.4.7 红细胞计数测定的基本方法 |
| 1.5 血红蛋白概述 |
| 1.5.1 血红蛋白概述 |
| 1.5.2 血红蛋白工作原理 |
| 1.5.3 血红蛋白生理意义 |
| 1.5.4 血红蛋白测定的方法 |
| 1.6 研究方法和成果的创新之处 |
| 第2章 血常规指标正常参考值的资料选取 |
| 2.1 检索方法一 |
| 2.2 检索方法二 |
| 2.3 检索方法三 |
| 2.4 检索结果 |
| 第3章 地理因素指标选取 |
| 3.1 海拔高度 |
| 3.2 年日照时数 |
| 3.3 年平均气温 |
| 3.4 年平均相对湿度 |
| 3.5 年降水量 |
| 第4章 本论文中应用到的相关软件简介 |
| 4.1 SPSS软件简介 |
| 4.2 Matlab软件简介 |
| 4.3 ArcGIS软件简介 |
| 第5章 血常规指标正常参考值与地理因素的相关分析 |
| 5.1 相关分析简介 |
| 5.1.1 相关的概念 |
| 5.1.2 相关的种类 |
| 5.1.3 相关系数的概念及计算公式 |
| 5.1.4 相关系数的性质 |
| 5.1.5 相关系数的特点 |
| 5.2 老年女性血红蛋白正常参考值与地理因素的单相关分析 |
| 5.3 老年男性血红蛋白正常参考值与地理因素的单相关分析 |
| 5.4 青年男性血红蛋白正常参考值与地理因素的单相关分析 |
| 5.5 青年男性红细胞计数正常参考值与地理因素的单相关分析 |
| 5.6 青年女性红细胞计数正常参考值与地理因素的单相关分析 |
| 5.7 中年男性红细胞计数正常参考值与地理因素的单相关分析 |
| 5.8 中年女性红细胞计数正常参考值与地理因素的单相关分析 |
| 5.9 老年前期男性红细胞计数正常参考值与地理因素的单相关分析 |
| 第6章 血常规指标正常参考值与地理因素的因子分析 |
| 6.1 因子分析简介 |
| 6.1.1 因子分析基本思想 |
| 6.1.2 因子分析数学模型 |
| 6.1.2.1 模型(R型) |
| 6.1.2.2 公共因子、因子载荷和变量共同度的统计意义 |
| 6.1.3 因子载荷的估计方法 |
| 6.1.4 因子旋转 |
| 6.2 老年男性血红蛋白正常参考值与地理因素的因子分析 |
| 6.2.1 判断变量能否进行因子分析 |
| 6.2.2 提取公因子 |
| 6.2.3 因子载荷与因子旋转 |
| 6.2.4 因子得分模型和回归预测模型 |
| 6.3 老年女性血红蛋白正常参考值与地理因素的因子分析 |
| 6.3.1 判断变量能否进行因子分析 |
| 6.3.2 提取公因子 |
| 6.3.3 因子载荷与因子旋转 |
| 6.3.4 因子得分模型和回归预测模型 |
| 6.4 老年前期男性红细胞计数正常参考值与地理因素的因子分析 |
| 6.4.1 判断变量能否进行因子分析 |
| 6.4.2 提取公因子 |
| 6.4.3 因子载荷与因子旋转 |
| 6.4.4 因子得分模型和回归预测模型 |
| 第7章 血常规指标正常参考值与地理因素的趋势面分析 |
| 7.1 趋势面分析简介 |
| 7.1.1 趋势面分析原理 |
| 7.1.2 趋势面模型的建立 |
| 7.1.3 拟合优度的计算 |
| 7.1.4 模型的显着性检验 |
| 7.1.5 选择适当阶次的趋势面方程 |
| 7.2 青年男性血红蛋白正常参考值与地理因素的趋势面分析 |
| 7.3 老年女性血红蛋白正常参考值与地理因素的趋势面分析 |
| 7.4 老年前期男性红细胞计数正常参考值与地理因素的趋势面分析 |
| 第8章 血常规指标正常参考值与地理因素的非线性分析 |
| 8.1 BP神经网络的简介 |
| 8.1.1 BP网络理论 |
| 8.1.1.1 BP网络结构 |
| 8.1.1.2 BP网络学习规则 |
| 8.1.1.3 BP网络设计技巧 |
| 8.1.1.4 初始值的选取 |
| 8.2 血常规指标正常参考值的BP神经网络模型 |
| 8.2.1 神经网络的构建 |
| 8.2.2 青年男性红细胞计数的BP神经网络模拟分析 |
| 8.2.3 青年女性红细胞计数的BP神经网络模拟分析 |
| 8.2.4 中年男性红细胞计数的BP神经网络模拟分析 |
| 8.2.5 中年女性红细胞计数的BP神经网络模拟分析 |
| 8.2.6 老年前期男性红细胞计数的BP神经网络模拟分析 |
| 第9章 中国区域地理概况 |
| 9.1 中国区域地理特征概况 |
| 9.2 中国地貌的基本特征 |
| 9.3 中国气候的基本特征 |
| 第10章 绘制血常规指标正常参考值的趋势分布图 |
| 10.1 地统计分析基本原理 |
| 10.2 克里格插值 |
| 10.3 绘制血常规指标正常参考值的趋势分布图 |
| 10.3.1 应用趋势面模型绘制青年男性血红蛋白正常参考值的分布图 |
| 10.3.2 应用趋势面模型绘制老年女性血红蛋白正常参考值的分布图 |
| 10.3.3 应用趋势面模型绘制老年前期男性红细胞计数正常参考值分布图 |
| 10.3.4 应用因子分析模型绘制老年男性血红蛋白正常参考值分布图 |
| 10.3.5 应用因子分析模型绘制老年女性血红蛋白正常参考值分布图 |
| 10.3.6 应用因子分析模型绘制老年前期男性红细胞计数参考值分布图 |
| 10.3.7 应用BP神经网络模型绘制青年男性红细胞计数正常参考值分布图 |
| 10.3.8 应用BP神经网络模型绘制青年女性红细胞计数正常参考值分布图 |
| 10.3.9 应用BP神经网络模型绘制中年男性红细胞计数正常参考值分布图 |
| 10.3.10 应用BP神经网络模型绘制中年女性红细胞计数正常参考值分布图 |
| 10.3.11 应用BP神经网络模型绘制老年前期男性红细胞计数参考值分布图 |
| 第11章 讨论与结论 |
| 11.1 讨论 |
| 11.2 结论 |
| 11.3 本论文存在的问题和今后的研究方向 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
四、合肥地区孕妇末梢血四项血细胞参数的调查（论文参考文献）
- [1]血液学四项指标参考值与地理环境的相关性研究[D]. 周文华. 陕西师范大学, 2013(04)
- [2]血常规正常参考值与地理因素的非线性分析[D]. 崔致远. 陕西师范大学, 2008(06)
- [3]合肥地区孕妇末梢血四项血细胞参数的调查[J]. 王兰芳. 临床输血与检验, 2002(04)