人工神经网络模型对支气管扩张咯血风险的预测研究

摘要：

目的 探讨基于CT定量参数的人工神经网络(ANN)模型对支气管扩张症患者咯血风险预测的能力.方法 回顾性分析387例支气管扩张症患者,根据有无咯血分为两组.比较两组的人口学资料、症状、病史和CT资料.计算机辅助诊断获得扩张支气管管壁面积、壁面积百分率、气道内外径、支气管周围单位面积血管数、血管断面面积和扩张程度等定量指标.扩张程度定义为测量点与上一代支气管直径的差值.采用SPSS 22.0 ANN模型,以咯血为输出量,CT定量参数及临床特征为输入量,预测咯血概率.利用受试者工作特征曲线(ROC)评价模型的预测咯血的能力.结果 吸烟史和扩张支气管的CT定量测量值在两组间有显著性差异.包含所选特征的ANN模型对咯血预测准确率为97％,曲线下面积为0.903.结论 基于CT定量的ANN模型对支气管扩张患者咯血风险预测具有临床应用价值.

关键词：支气管扩张、神经网络(计算机)、体层摄影术、X线计算机

所属期刊栏目：39

分类号：R562.2;R241;R473.6

资助基金：国家卫生计生委项目;国家自然科学基金;陕西中医药大学创新团队资助项目

在线出版日期：2021-05-12（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：2217-2220