基于遗传算法和人工神经网络的颅内压监测

• 作者: 卢莉蓉 周晋阳 牛晓东
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 颅内压 遗传算法 人工神经网络 脑血流动力学参数
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 所属期刊栏目: 科学计算与信息处理
• 页码范围: 170-171
• 页数: 2页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-373X.2010.04.053

摘要

通过对目前颅内压检测方法优缺点的分析,提出一种新型的颅内压检测方法--基于遗传算法和人工神经网络的颅内压监测.该方法利用误差反向传播神经网络建模,利用遗传算法优化,克服误差反向传播算法效率低下,易陷入局部极值的缺点.通过测量4～6个脑血流动力学参数,输入进此颅内压预测模型,即可得到所需颅内压值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周晋阳		59	123	5.0	9.0
2	卢莉蓉		26	35	3.0	4.0
3	牛晓东		26	47	4.0	6.0