| 应用WASD神经网络估算肾小球滤过率的研究 |
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| 引用本文： | 张雨浓,刘迅,何良宇,王茹,曲璐.应用WASD神经网络估算肾小球滤过率的研究[J].中国科技信息,2014(8). |
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| 作者姓名： | 张雨浓 刘迅 何良宇 王茹 曲璐 |
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| 作者单位： | 中山大学信息科学与技术学院;中山大学附属第三医院肾内科; |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金面上项目(81370866);广东省大学生创新创业训练项目(1055813063);自主系统与网络控制教育部重点实验室开放基金资助项目(2013A07) |
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| 摘 要： | 基于权值与结构确定(W A S D)算法建立一个能对中国人肾小球滤过率(glomerular filtration rate,GFR)进行有效估算的人工神经网络模型。使用了基于伪逆的权值直接确定法,以及边增边删和二次删除确定结构的方法,采用平均影响值(mean impact value,MIV)方法分析输入数据,并提出粗分组策略来改善神经网络的估算准确度。利用来自中山大学附属第三医院的真实病例数据建立模型,并用来自该医院其他就诊时期的病例数据验证模型性能。同时,与Cockcroft-Gault方程、简化MDRD方程以及RBF神经网络估算模型相比,本文提出的3-WASD-6最优神经网络模型可以更准确地估算GFR。
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| 关 键 词： | WASD神经网络 肾小球滤过率(GFR) 慢性肾脏病预测 粗分组策略 |
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