基于人工神经网络巨大儿预测探究.doc

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1、基于人工神经网络巨大儿预测探究【摘要】目的探讨BP神经网络对巨大儿预测的意义。方法将病例分为训练组100例，验证组290例，输入层有孕妇身高、体重、宫高、腹围；B超下胎儿双顶径、股骨长径、羊水指数；构建神经网络，输出层0.5以上为巨大儿。结果符合率为75%,优于临床常用方法。结论BP神经网络预测巨大儿有良好的应用前景，选取良好的输出层可提高预测的准确性。❷【关键词】巨大儿；预测；人工神经网络PredictionoffetalmacrosomiawithBPneuralnetwork.SHENAi-fang,ZHANGling,YOUWei-zhi,etal.LiaoCheng

2、People^sHospital,252000,China[Abstract]ObjectiveToinvestigatethevalueofBPneuralnetworkinpredictingfetalmacrosomia・MethodsThe390casesoffull-termsingletonpregnancywithoutcomplicationweredividedintotwogroups,100samplesfortrainingand290samplesfortesting・Usedtheheight,weight,uterinefundalheighta

3、ndabdominalcircumferenceofpregnantwomenaswellasthebiparietaldiameter(BPD),femurlength(FL)andamnioticfluidindex(AFI).Iftheoutputvalueabove0.5,itindicatefetalmacrosomia・ResultsTheBPmethodhadthepredictingaccuracyof75%,betterthanothermethod・ConclusionThefetalweightestimationusingartificialneura

4、lnetworksshowsapotentialprospectofapplication.Asuitableoutputvalueiscriticaltobuildupaneffectivenetwork•❷LKeywords]fetalmacrosomia；Prediction；ArtificialNeuralNetwork(ANN)作者单位：252000山东省聊城市人民医院脑科医院巨大儿的发生率逐年升高，巨大儿所导致的母婴并发症也在增加，因此预测巨大儿的体重比预测正常出生体重儿更为重要，目前对于巨大儿体重的研究已经成为孕期和围生期保健的重要内容之一。❷对于胎儿体重预测的

5、研究很多，有数学公式法、统计回归法和人工神经网络法。数学公式应用简单，但预测胎儿体重比较粗略；多参数回归方程的计算复杂，误差较大，符合率低，相关文献表明其对巨大儿最好的预测准确结果是平均绝对误差在250〜500g,临床价值不大。本项目旨在探讨应用人工神经网络建立巨大儿预测的多层神经网络模型，预测巨大儿出现的可能性。❷1资料与方法❷1.1一般资料选取在我院进行产前检查并分娩的孕妇共390例。入选条件：单胎，足月妊娠（孕37~42周），B超为7d内测量的结果，未破膜，孕妇无内外科合并症。❷1.2神经网络模型的选择采用目前应用最广泛的BP神经网络模型，它是一种单向传播的多层前馈型映

6、射网路，具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构，由输入层、隐含层和输出层构成［1］。本研究输出层一个节点，即预测的胎儿体重，隐层节点数根据经验确定，并经反复试验，找出最佳值。❷1.3模型的构建及方法以等7项参数作为输入节点，100例样本作为训练组，以另外290例作为验证组。用训练组构建BP神经网络，验证组参数验证试验，输出值在0.5以上为巨大儿；与临床常用的宫高+腹围2140（传统1组）和BPD+FL217（传统2组）相比较。令1.4数据处理体重❷4000g为巨大儿。❷1.5统计学方法用Excel建立数据库，SPSS12.0统计学软件分析处理数据。计数资料采用X❷2检验，P