RBF网络在心血管危险分层中的应用

• 作者: 宁刚民 隋美蓉
• 来源期刊: 生物医学工程研究
• 学科: 医学
• 关键词: RBF网络 心功能 心血管危险分层 样本训练 网络测试
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 132-135
• 页数: 4页
• 分类号: R318
• 字数: 2455字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6278.2009.02.012

摘要

为了提高高血压患者心血管危险分层的正确率,从而进行有效的心血管危险评估.我们将径向基函数(radial basis Function,RBF)神经网络运用于心血管危险分层中,通过和浙江大学校医院联合,对970多例体检者(包括高血压患者)进行问卷调查,并应用超声Doppler心功能检测仪和血压仪进行临床检查,获取高血压患者相关参数数据,从中筛选12个参数作为网络输入,心血管的4个危险层次作为网络输出.结果表明:随机选用400例样本作为网络训练样本,300例样本作为测试样本,参照国际惯用的心血管危险分层标准,网络模型分类正确率达到了95.67%.相比调查中大中城市基层医生28%的心血管危险分层正确率,明显提高了危险分层的准确率,试验结果证明了该方法的可靠性和实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	隋美蓉	徐州医学院医学影像学院	17	56	5.0	6.0
2	宁刚民	浙江大学生物医学工程与仪器科学学院	2	0	0.0	0.0