医学研究杂志
醫學研究雜誌
의학연구잡지
JOURNAL OF MEDICAL RESEARCH
2013年
2期
156-159
,共4页
肝硬化%食管大静脉曲张%人工神经网络%预测
肝硬化%食管大靜脈麯張%人工神經網絡%預測
간경화%식관대정맥곡장%인공신경망락%예측
目的 利用人工神经网络模型(ANN模型)预测肝硬化食管大静脉曲张.方法 共纳入309例肝硬化患者,根据胃镜结果将患者分为食管无或小静脉曲张组和食管大静脉曲张组,记录年龄、生化指标、脾脏厚度等14个参数.先经单变量分析筛选出与食管大静脉曲张相关的指标,后用这些指标构建ANN模型.结果 单变量分析显示血小板计数、凝血酶原时间、脾脏厚度、腹腔积液、门静脉宽度与食管大静脉曲张相关.以这5指标构建ANN模型预测肝硬化食管大静脉曲张的敏感度为94.27％,特异性达75.00％,诊断的准确率达到84.79％.结论 ANN模型在非侵入性预测肝硬化食管大静脉曲张方面有一定临床意义.
目的 利用人工神經網絡模型(ANN模型)預測肝硬化食管大靜脈麯張.方法 共納入309例肝硬化患者,根據胃鏡結果將患者分為食管無或小靜脈麯張組和食管大靜脈麯張組,記錄年齡、生化指標、脾髒厚度等14箇參數.先經單變量分析篩選齣與食管大靜脈麯張相關的指標,後用這些指標構建ANN模型.結果 單變量分析顯示血小闆計數、凝血酶原時間、脾髒厚度、腹腔積液、門靜脈寬度與食管大靜脈麯張相關.以這5指標構建ANN模型預測肝硬化食管大靜脈麯張的敏感度為94.27％,特異性達75.00％,診斷的準確率達到84.79％.結論 ANN模型在非侵入性預測肝硬化食管大靜脈麯張方麵有一定臨床意義.
목적 이용인공신경망락모형(ANN모형)예측간경화식관대정맥곡장.방법 공납입309례간경화환자,근거위경결과장환자분위식관무혹소정맥곡장조화식관대정맥곡장조,기록년령、생화지표、비장후도등14개삼수.선경단변량분석사선출여식관대정맥곡장상관적지표,후용저사지표구건ANN모형.결과 단변량분석현시혈소판계수、응혈매원시간、비장후도、복강적액、문정맥관도여식관대정맥곡장상관.이저5지표구건ANN모형예측간경화식관대정맥곡장적민감도위94.27％,특이성체75.00％,진단적준학솔체도84.79％.결론 ANN모형재비침입성예측간경화식관대정맥곡장방면유일정림상의의.
