广义回归神经网络模型诊断酒精性肝病的初步研究
发表时间:2014-10-27 浏览次数:1679次
李耐萍,蒋永芳.广义回归神经网络模型诊断酒精性肝病的初步研究[J].中华肝脏病杂志,2013,21(4):304-307.
肝疾病 酒精性 诊断 肝功能试验 神经网络(计算机)
李耐萍 蒋永芳
中南大学湘雅二医院感染科,长沙,410007
2013
304-307.
知网,万方
目的 探讨广义回归神经网络(GRNN)模型在酒精性肝病(ALD)诊断中的可行性.方法 建立ALD诊断的GRNN模型,其输入层7个指标分别为y-谷酰氨转移酶、总胆汁酸、碱性磷酸酶、总胆红素、ALT、AST及AST/ALT值,输出层3个指标分别为酒精性肝硬化肝功能失代偿期、酒精性肝硬化肝功能代偿期和酒精性肝炎.收集湘雅二医院确诊并分类的135例患者,选取其中120例为模型训练样本,另外15例作为待诊断样本;同时,收集文献发表的40例酒精性肝炎患者的临床数据,以其中34例为模型训练样本,6例作为待诊断样本.运用GRNN方法对其进行运算与诊断,检验GRNN模型的诊断结果与临床诊断结果的符合率.结果 用建立的GRNN模型分别对120例和34例模型训练样本进行回判诊断,其诊断结果与临床诊断结果的符合率分别为100.00%和94.12%;对15例和6例待诊断样本进行诊断,符合率均为100.00%.结论 GRNN模型作为 临床诊断多指标综合化的方法,对ALD的诊断有较高的准确率.