基于神经网络对甲状腺功能亢进患者放射性碘治疗给药剂量预测的可行性研究

• 作者: 袁炜烨 姚杰 蒋舟 肖虹 钱爱君 王彬 白江涛 高林峰
• 来源期刊: 中华放射医学与防护杂志
• 关键词: 甲状腺机能亢进 131I治疗 神经网络
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 放射卫生
• 页码范围: 130-136
• 页数: 7页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3760/cma.j.cn112271-20210712-00273

摘要

目的:构建反向传播(back propagation，BP)神经网络模型，预测甲状腺功能亢进(以下简称甲亢)患者 131I核素治疗所需给药剂量，为患者计算个性化治疗剂量方案。 方法:从上海多家医学院核医学科收集接受放射性碘治疗的甲亢患者完整的病例资料，包括病史、检查结果、治疗过程等。随后建立预测模型，先以小样本数据比较BP神经网络，径向基(radial basis function，RBF)神经网络，支持向量机(support vector machine, SVM)3种模型的预测结果，选择最优模型对给药剂量进行预测，最后测试模型精准度。结果:以小样本构建的BP神经网络、RBF神经网络、SVM模型预测的平均误差分别为5.53%，7.09%，9.64%，比较后选择BP神经网络建立预测模型；采用随机抽样法选取30例数据对BP神经网络进行验证计算，预测结果的平均误差为7.22%，均方误差为0.053，最小误差为0.57%，最大误差为13.78%。结论:本研究提出了一种神经网络预测方法，为需要放射性碘治疗的甲亢患者提供给药剂量参考，减少患者剂量过量所致放射性损伤的可能或剂量不足所致治疗效果不理想的情况。