人工神经网络在冠心病中的仿真研究

• 作者: 姜燕 李亢
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 诊断 冠心病
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能与专家系统
• 页码范围: 243-246
• 分类号: TP183
• 字数: 2552字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2011.06.060

摘要

研究优化冠心病无伤害准确诊断,冠状动脉造影和心电图是冠心病诊断的主要方法,但冠状动脉造影诊断是一种创伤性介入疗法,会对患者身体造成-定的损伤,心电图方法存在着较大的误诊率.根据冠心病与-些常规的指标有-定的联系,提出BP神经网络的冠心病诊断模型,实现冠心病的无损伤性诊断.首先对各诊断指标进行量化,然后构建BP神经网络诊断模型,利用样本数据集进行训练,获得最优的冠心病诊断模型,最后利用测试集对模型进行验证.仿真结果表明,利用BP神经网络进行冠心病诊断,诊断的准确率高,达到了冠状动脉造影的诊断效果,克服了传统的诊断方式对身体造成损伤或误诊率高的缺限,是一种高效的冠心病辅助诊断方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜燕	湖北医药学院信息管理与信息系统系	42	84	5.0	6.0
2	李亢	湖北医药学院临床医学系	25	80	6.0	7.0