基于BP神经网络的人体血液中红细胞浓度无创检测

摘要：

采用BP神经网络算法模型对人体血液红细胞浓度进行无创检测.对获取的动态光谱数据和红细胞实测值利用BP神经网络进行建模分析,校正集输出对期望值的跟踪较好,相关系数R达到了0.993,用建立起的BP神经网络模型去检验预测集输出值,得到预测集的相对误差最大为4.7％,平均相对误差为2.1％,预测能力较为理想.结果表明:用BP神经网络模型能够较准确的处理动态光谱数据和人体红细胞实际值的非线性关系,提高了血液成分无创测量在临床上应用的可行性,具有较高的应用价值.

关键词：BP神经网络、无创测量、红细胞浓度、动态光谱

所属期刊栏目：32

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：天津市自然科学基金项目10JCYBJC00400;天津市高等学校科技发展基金计划项目20100716;国家自然科学基金项目30973964;天津市应用基础及前沿技术研究计划项目11JCZDJC17100;天津市科技计划项目10ZXCXSY10400

在线出版日期：2012-12-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：2508-2511