基于RBF神经网络的脑卒中后吞咽障碍智能诊断建模应用研究

CHEN Jie; SU Chong; XUE Yong

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基于RBF神经网络的脑卒中后吞咽障碍智能诊断建模应用研究

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目的本文基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络对脑卒中后吞咽障碍的诊断工作进行量化描述与智能化建模.方法随机选取两组具有可比性的各129名的临床患者.选取第一组129名患者进行吞咽障碍床旁临床评估量表的评估,将专家诊断的数据和结果进行量化,构建基于RBF神经网络的诊断模型;第二组129例患者进行量表评估,直接输入计算机,使计算机输出诊断结果;第二组患者量表同时交给专家,诊断出的结果与计算机诊断模型输出的第二组的诊断结果进行比对.结果发现第二组患者计算机诊断结果和专家诊断结果不具有统计学差异.结论本文构建了基于RBF神经网络的脑卒中后吞咽障碍智能诊断模型,并能够学习专家诊断经验,最后与几种典型机器学习方法进行了对比,验证了所建神经网络模型的准确性和优势.

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来源
《中国医疗设备》 |2019年第7期|20-2333|共5页
作者
CHEN Jie; SU Chong; XUE Yong;
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作者单位

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类传染病预防;
关键词
吞咽障碍; 径何基函数; 神经网络; 脑卒中;

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