【摘 要】
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为早期诊断川崎痛,应用BP神经网络原理建立川崎病的诊断模型.以156例川崎病与非川崎病患者的体温、皮疹、口腔黏膜改变、实验室检查结果等9项指标等作为BP神经网络的输入参数
【机 构】
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广西大学机械工程学院,南方医科大学珠江医院儿科中心
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为早期诊断川崎痛,应用BP神经网络原理建立川崎病的诊断模型.以156例川崎病与非川崎病患者的体温、皮疹、口腔黏膜改变、实验室检查结果等9项指标等作为BP神经网络的输入参数,在MATLAB7程序中对其中随机抽取的90例学习样本进行训练并建模.以剩余的66例作为测试样本进行预测,结果表明该模型对川崎病和非川崎病的预测准确率分别为97.4％、92.9％,提示此模型可有效地判别出川崎病与非川崎病,可用于川崎病的早期辅助诊断.
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