基于BP神经网络的绝经后女性骨质疏松预测模型构建

摘要：

目的:构建基于反向传播(BP)神经网络的独立于骨密度的绝经后女性骨质疏松联合预测模型,并分析其效果.方法:选取河南职工医院2020年—2021年183例包含绝经后女性骨矿含量、骨密度等检测变量的2 832条测量数据,通过单因素、多因素分析方法,筛选出除骨密度之外的影响骨质疏松的独立影响因素作为特征变量,输入BP神经网络建模.结果:设置不同的训练集与测试集比例,以骨矿含量、检查范围、解剖部位、检查时的年龄、绝经年龄、身高、体质量等因素作为联合特征因子,输入神经网络模型并进行预测,其正确率均＞70％,受试者工作特征曲线下面积均＞0.9,与基于骨密度预测的受试者工作特征曲线下面积相当.结论:该模型选取的筛选特征因子能反映绝经后女性骨质疏松的状态,与骨密度预测效果相近,可作为预测骨质疏松的有效方案,能减少骨密度未标化可能带来的误诊.

关键词：神经网络、骨质疏松、骨矿含量

所属期刊栏目：18

分类号：R319(医用一般科学)

资助基金：河南省医学科技攻关计划联合共建项目;河南省重点研发与推广专项软科学项目;重点研发与推广专项目

在线出版日期：2023-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：95-102