Incorporating geographical factors with artificial neural networks to predict reference values of erythrocyte sedimentation rate

机译：将地理因素与人工神经网络相结合以预测红细胞沉降速率的参考值

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BackgroundThe measurement of the Erythrocyte Sedimentation Rate (ESR) value is a standard procedure performed during a typical blood test. In order to formulate a unified standard of establishing reference ESR values, this paper presents a novel prediction model in which local normal ESR values and corresponding geographical factors are used to predict reference ESR values using multi-layer feed-forward artificial neural networks (ANN).

机译：背景技术红细胞沉降速率（ESR）值的测量是在典型血液测试中执行的标准程序。为了制定建立参考ESR值的统一标准，本文提出了一种新颖的预测模型，其中使用多层前馈人工神经网络（ANN）将局部正常ESR值和相应的地理因素用于预测参考ESR值。。

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期刊名称 International Journal of Health Geographics
作者
Qingsheng Yang; Kevin M Mwenda; Miao Ge;
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作者单位

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年(卷),期 2013(12),-1
年度 2013
页码 11
总页数 7
原文格式 PDF
正文语种
中图分类病理学;
关键词
ESR Geographical factors Artificial Neural Network Back propagation;

机译：ESR;地理因素;人工神经网络;反向传播;

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