应用人工神经网络预测人血清低密度脂蛋白胆固醇

摘要：

目的建立人血清低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)水平的人工神经网络( Artificial Neural Networks,ANN )预测方法.方法随机收集临床血清标本81份,并直接测定其总胆固醇(TC)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)、甘油三酯(TG)及LDL-C.再利用TC、HDL-C和TG的测定值,分别以反馈前向神经网络(Feedforward Neural Network,FF-ANN)预测和Friedewald公式计算LDL-C,并与均相测定值进行比较.其中,FF-ANN由两个隐含层,一个输出层构成.结果 Friedewald公式计算值与测定值之间存在显著差异,而FF-ANN预测值与测定值之间无显著差异.结论反馈前向神经网络对人血清LDL-C水平预测具有潜在的实用价值.

关键词：脂蛋白、低密度脂蛋白胆固醇、Friedewald公式、人工神经网络、反馈前向神经网络

所属期刊栏目：25

分类号：R446;TP18(诊断学)

在线出版日期：2004-03-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：6-7