基于反向传播神经网络算法的瑞芬太尼药代模型构建

李龙艳; 曹扬

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目的针对短效静脉麻醉药物瑞芬太尼在药物代谢过程中存在强时变性、复杂非线性等特点,本研究期以利用人工神经网络算法建立瑞芬太尼血药浓度预测模型.方法本研究利用人工神经网络算法,建立基于反向传播(BP)网络的瑞芬太尼药代血药浓度预测模型,并与非线性混合效应建模(NONMEM)方法预测效果进行比较.结果 BP神经网络预测结果的相对误差、平均相对误差均优于NONMEM算法.结论通过选取适当的时药数据,利用反向传播网络算法构建的预测瑞芬太尼血药浓度模型,准确度高,实现便捷,可适用于瑞芬太尼等短效静脉麻醉药物的群体药代药效学研究和分析.

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来源
《中国医学工程》 |2017年第5期|1-6|共6页
作者
李龙艳; 曹扬;
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作者单位

中南大学湘雅医院麻醉科,湖南长沙410008;

中南大学湘雅医院医学工程中心(中南大学医院管理研究所),湖南长沙410008;

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正文语种 chi
中图分类生物医学工程;
关键词
反向传播神经网络; 瑞芬太尼; 血药浓度;

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