BP神经网络在代谢综合征影响因素分析中的应用

摘要：

目的 探讨BP神经网络筛选疾病相关因素及构建疾病预测模型的作用,并与Logistic回归模型的分析结果进行对比,为更加准确地运用神经网络方法解决医学实际问题提供科学依据.方法 利用MATLAB软件中的神经网络工具箱,建立代谢综合征相关影响因素的BP神经网络模型,通过计算平均影响值对影响因素进行筛选,依据ROC曲线下面积对比BP神经网络与Logistic回归分析所构建的疾病预测模型的效果.结果 利用BP神经网络所构建的疾病预测模型,通过平均影响值算法筛选变量后的预测效果要好于未筛选的效果,且通过平均影响值算法所筛选的影响因素与Logistic回归分析基本一致,两者预测效果差异无统计学意义(AUCBP=0.837,AUCLogistic=0.841,u=0.3310,P=0.7406).结论 运用BP神经网络的平均影响值算法可实现对疾病相关因素的筛选及构建疾病预测模型,可在流行病学病因探索的研究中发挥与Logistic回归分析同样的作用.

关键词：代谢综合征、BP神经网络、平均影响值、Logistic回归

所属期刊栏目：18

分类号：R589(内分泌腺疾病及代谢病)

资助基金：国家自然科学基金项目30972537;黑龙江省自然科学基金项目D201036;黑龙江省卫生厅项目2009-234

在线出版日期：2012-01-18（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：1819-1822