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研究优化冠心病无伤害准确诊断,冠状动脉造影和心电图是冠心病诊断的主要方法,但冠状动脉造影诊断是一种创伤性介入疗法,会对患者身体造成一定的损伤,心电图方法存在着较大的误诊率。根据冠心病与一些常规的指标有一定的联系,提出BP神经网络的冠心病诊断模型,实现冠心病的无损伤性诊断。首先对各诊断指标进行量化,然后构建BP神经网络诊断模型,利用样本数据集进行训练,获得最优的冠心病诊断模型,最后利用测试集对模型进行验证。仿真结果表明,利用BP神经网络进行冠心病诊断,诊断的准确率高,达到了冠状动脉造影的诊断效果,克服