基于神经网络的早期先兆流产妊娠结局预测

目的:基于神经网络预测早期先兆流产孕妇的妊娠结局,以期找到一种针对早期先兆流产孕妇妊娠结局的高精度预测方法。方法:以120例先兆流产孕妇的孕酮(P)、雌二醇(E_(2))、人绒毛膜促性腺激素(β-HCG)、孕周和最终妊娠结局为研究样本数据,将P、E_(2)、β-HCG、孕周作为输入向量,将保胎结局作为输出向量,利用学习矢量量化(LVQ)神经网络建立早期先兆流产孕妇妊娠结局预测模型。从研究样本数据中随机提取480份数据作为训练样本,对预测模型进行训练,将其余120份数据作为检测样本输入已训练好的预测模型,检测预测模型的准确率。结果:以P、E_(2)、β-HCG、孕周的定量数据作为输入向量,利用LVQ神经网络对早期先兆流产孕妇的妊娠结局进行预测,结果显示保胎成功预测的正确率为78.43%,保胎失败预测的正确率为94.20%,总体妊娠结局预测的正确率为87.5%,该预测模型具有较高的预测精度。结论:将与妊娠结局具有相关性的P、E_(2)、β-HCG等指标作为输入向量,利用LVQ神经网络建立预测模型,可实现对早期先兆流产孕妇妊娠结局的高精度预测。