临床医学工程
臨床醫學工程
림상의학공정
CLINICAL MEDICAL ENGINEERING
2010年
12期
26-29
,共4页
沈延春%朱忠华%杨晓%庹新兰%喻盼%黄蓉%王劲
瀋延春%硃忠華%楊曉%庹新蘭%喻盼%黃蓉%王勁
침연춘%주충화%양효%탁신란%유반%황용%왕경
人工神经网络%肾脏病理%实验室检查
人工神經網絡%腎髒病理%實驗室檢查
인공신경망락%신장병리%실험실검사
目的 通过临床上常规的血液和尿液的检查结果,运用人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANN)预测肾脏病理情况.方法 收集1998年～2005年有血常规、肝肾功能、血脂、免疫球蛋白补体、出凝血功能及24 h尿蛋白检查并有肾穿刺病理诊断的92例,应用神经网络对肾脏反应增生、浸润和硬化程度的25项指标的预测.结果 预测值和实际值之间无显著差异(P＞0.05).结论 人工神经网络对肾脏疾病中的肾脏病理情况的预测具有可行性和实用价值.
目的 通過臨床上常規的血液和尿液的檢查結果,運用人工神經網絡(Artificial Neural Networks,ANN)預測腎髒病理情況.方法 收集1998年～2005年有血常規、肝腎功能、血脂、免疫毬蛋白補體、齣凝血功能及24 h尿蛋白檢查併有腎穿刺病理診斷的92例,應用神經網絡對腎髒反應增生、浸潤和硬化程度的25項指標的預測.結果 預測值和實際值之間無顯著差異(P＞0.05).結論 人工神經網絡對腎髒疾病中的腎髒病理情況的預測具有可行性和實用價值.
목적 통과림상상상규적혈액화뇨액적검사결과,운용인공신경망락(Artificial Neural Networks,ANN)예측신장병리정황.방법 수집1998년～2005년유혈상규、간신공능、혈지、면역구단백보체、출응혈공능급24 h뇨단백검사병유신천자병리진단적92례,응용신경망락대신장반응증생、침윤화경화정도적25항지표적예측.결과 예측치화실제치지간무현저차이(P＞0.05).결론 인공신경망락대신장질병중적신장병리정황적예측구유가행성화실용개치.
