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應用類神經網路建構頸動脈粥狀硬化預測模型

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脑中风仍高居死亡原因的第三位,台湾每年约有一万人因脑中风死亡,每十万人中即有45人因脑中风而病故、每50分钟左右有一人死於脑中风.颈动脉粥状硬化是一种慢性动脉病变疾病,与脑中风发生有很大的关联,由於颈部血管狭窄再加上血液中斑块形成,使血管阻塞造成脑中风.脑中风所造成的身心障碍更高居所有疾病之冠,可能留下半边颜面或身体麻痹失明、失语,或是无法适当思考等後遗症,其将造成整个社会的负担.如果不给予完善的治疗与预防,将耗用更多的医疗资源,造成整体社会的生活品质急速下降,实在相当的重要.本研究以台北市某医学中心之健检资料为母体,抽取大於45岁共7,198位个案数,并以STATISTICA工具训练类神经网路的模型并以预测结果来比较各种变数对於颈动脉粥状硬化之预测能力.最後本研究发现,使用40个与动脉粥状硬化相关的变数组合具有最佳的预测力,所得的五个模型平均预测的正确率为72％,其中最佳的正确预测率为72.3％.

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来源
《第四届临床评价方法与应用国际研讨会（2011）》|2011年|1-11|共11页
会议地点北京
作者
繆信宇; 徐榮隆; 呂至剛; 劉立;
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作者单位

中国人民大学;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类急性脑血管疾病（中风）;
关键词
脑中风; 颈动脉粥状硬化; 类神经网;

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