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基于BP人工神经网络建立的小儿先天性胆道闭锁葛西术后预后的非线性预测模型

摘要

背景:葛西手术为现今治疗小儿先天性胆道闭锁的首选方式,然而,其预后先仍不能令人满意。大量研究利用线性数学方法,根据患者术前情况所作出的预后的预测也仍缺乏足够的准确性。BP人工神经网络是一种有效的非线性数学工具,可以进行多因素的综合分析,从而获得更为有效的预测模型。rn 方法:2008年1月-2011年2月共有33名先天性胆道闭锁患儿在医院接受了葛西手术治疗(平均年龄3.2岁)。所有患者术前均无腹部手术史。对患者的术前信息进行了回顾性分析,将年龄、总胆红素水平,INR,白蛋白,肌醉,PELD评分及胆道解剖分型纳入BP网络的输入因素,在对网络进行训练后,确定了隐层为4层可获得最佳预测效率。随机选择了23名患者对网络进行训练,并将另10名患者在训练完成后出入网络,验证网络的预测能力。所有的输入参数都进行了互相关函数检验以确定参数对预后的影响水平。rn 结果:患者的随访时间为12-48.5月(中位数30月),患者的术后1年生存率为60.6。网络对验证组的十名患者生存的预测精度为83.3%,死亡的预测精度为100%,总预测准确率为90%。互相关函数提示患者年龄,术前PELD评分及胆道解剖分型对患儿术后1年生存率的影响较为明显。rn 结论:BP神经网络是一种有效的预测先天性胆道闭锁葛西术后预后的多因素非线性数学工具。年龄,PELD评分及胆道解剖分型对患儿预后的影响较为明显。

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