【摘 要】
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[目的]通过胰腺炎发生过程中酶学的时限变化建立人工神经网络(Artif-icial Neural Networks,ANN)模型来预测胰腺炎患者病程变化.[方法]分析131例胰腺炎患者的临床资料及其血
【机 构】
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福建医科大学附属第一医院,检验科,福建,福州,350005
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[目的]通过胰腺炎发生过程中酶学的时限变化建立人工神经网络(Artif-icial Neural Networks,ANN)模型来预测胰腺炎患者病程变化.[方法]分析131例胰腺炎患者的临床资料及其血尿淀粉酶、血脂肪酶的测定时间和结果,把测定时间(h)、血尿淀粉酶、血脂肪酶测定值归为4个集合,应用MATLAB 6.5软件描出拟合曲线,并建立胰腺炎发病全程酶学监测的ANN模型,同时随机抽取14例临床确诊患者(具有确切病程)的数据作为输入值进行模型验证,以检测网络的稳定性.[结果]在发病的早期胰腺炎患者血脂肪酶和血淀粉酶基本上呈正相关(Y=24.517 4+47.788 6X,r=0.528 2,P＜0.01),而整个病程中血脂肪酶能更有效地反映患者病情变化,血尿淀粉酶和血脂肪酶拟合的ANN模型对胰腺炎病程预测的准确度为56.6%.[结论]利用胰腺炎酶学ANN进行胰腺炎病程预测能起到良好效果.
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