误差逆向传播神经网络模型对脑出血患者血肿体积扩大的预测作用

目的研究误差逆向传播(BP)神经网络模型对脑出血患者血肿扩大(HE)的预测结果。方法回顾性分析解放军第三○九医院于2011年1月至2014年12月连续入院并诊断为脑出血的128例患者的临床资料。应用Matlab 7.14软件实现BP神经网络模型对脑出血患者24 h内HE(HE≥6.0 ml和HE≥12.5 ml)的预测。计算模型的均方差(MSE)以及整体预测的准确度;绘制预测HE的受试者工作特征(ROC)曲线。结果 BP神经网络预测HE≥6.0 ml和HE≥12.5 ml时,训练集、校验集、测试集的MSE分别为0.061、0.143、0.052和0.023、0.057、0.065。对HE拟合最佳验证性能分别为:HE≥6.0 ml网络训练11次,误差值为0.224;HE≥12.5 ml网络训练20次,误差值为0.057。预测HE≥6.0 ml和HE≥12.5 ml的整体准确度分别为92.2%(118/128)、96.9%(124/128)。结论 BP神经网络模型对数据要求无特殊限制,能够较为准确地拟合脑出血HE模型。