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作 者:刘俐[1] 霍丽琴[2] 张峰[2] 郑崇勋[2] 尤佳[1] 何喜宁[1] 张洁[1]
机构地区:[1]西安交通大学医学院第一附属医院新生儿科,西安710061 [2]西安交通大学生命学院生物医学工程研究所,西安710049
出 处:《生物医学工程学杂志》2011年第4期814-818,829,共6页Journal of Biomedical Engineering
基 金:国家自然科学基金资助项目(30772342);陕西省科技发展计划项目资助(2005K14-G7)
摘 要:为研究建立一种新生儿缺氧缺血性脑病(HIE)早期诊断辅助系统,提高临床诊断的客观性和准确性。本研究在多项相关研究的基础上,优选出15项诊断HIE早期、敏感性和特异性高的无创指标,对按常规标准诊断的140例HIE患儿数据进行模糊神经网络实验,初步验证结果显示所有训练样本的正确识别率为100%,所有测试样本的正确识别率为95%,误诊率为5%。证明该方法对早期诊断具有可行性和较高的准确性。基于临床综合指标的模糊BP神经网络所构成的诊断系统,为HIE临床早期诊断提供了一种客观、便捷的诊断新方法。This paper is aimed to study a method and feasibility of early diagnostic system using hypoxic ischemic encephalopathy(HIE) in the newborns.Fifteen non-invasive indicators with high sensitivity and specificity were selected for the early diagnosis of HIE on the basis of related researches from the literature and the researches in our laboratory.The diagnostic test was done with 140 cases with the HIE,using the fussy BP neural network experiment system.The initial results showed that the accuracy rate was 100% for the training set and 95% for the testing set,and the error rate was 5%.The data suggested that the fuzzy back-propagation neural networks,with the clinical comprehensive indicators, exhibited a high accuracy for the early diagnosis of HIE.This method provides an objective and convenient new way for the early clinical diagnosis of the HIE.
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