【摘 要】
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目的探讨反向传播神经网络（BPNN）在建立无创颅内压监测数学模型中应用的可能性及在该领域的应用前景。方法对10例颅脑外伤所致急性颅高压患者连续20min采集其大脑中动脉平均血
【机 构】
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北京大学人民医院神经外科,北京市急救中心,中国疾病预防控制中心
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目的探讨反向传播神经网络（BPNN）在建立无创颅内压监测数学模型中应用的可能性及在该领域的应用前景。方法对10例颅脑外伤所致急性颅高压患者连续20min采集其大脑中动脉平均血流速度（VMCA）、平均动脉压（MAP）、呼气末二氧化碳分压（PETCO2）和心率,同时在硬膜外置探头监测颅内压,共获2911组数据。通过Matlab7.0软件中的神经网络工具箱,建立众参数和颅内压的贝叶斯正规化3层BPNN预测模型,进行训练样本和预测样本的仿真模拟,并计算出各个因素的平均影响值（MIV）。结果BPNN模型结构为4-2
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