基于神经网络的慢性病危险因素人体模型的建模方法

发布时间：2017-09-02 03:00

  本文关键词：基于神经网络的慢性病危险因素人体模型的建模方法

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【摘要】：本研究的目的是运用神经网络反向传播(BP)学习算法,建立一种个体化慢性病危险因素人体模型的方法,为状态控制研究提供人体模型基础。该模型以运动状况、饮食习惯(包括盐、谷类、蔬菜、水果、肉禽类、蛋类、鱼虾类、豆类、奶类、油脂、动物内脏等的摄入量)、饮酒和吸烟等为输入量,输出量包括与慢性病密切相关的收缩压、舒张压、血糖、心率、BMI等生理参数,并用残差分析检验所建模型的可靠性。通过13例志愿者的受试试验,有9例实测参数和估计参数的符合率超过80%。研究结果表明,所提出的基于神经网络的个体化慢性病危险因素预测模型的建模方法,在总体上是可行的,为个体化设计危险因素控制策略提供了依据。
【作者单位】： 浙江大学城市学院医学院;浙江大学医学院公共卫生系慢性病研究所;
【关键词】： 慢性病 危险因素 个体化模型 神经网络 状态控制
【基金】：浙江省医药卫生平台重点资助计划(2012ZDA011) 浙江省科技厅公益性技术研究计划(2013C33159)
【分类号】：R311
【正文快照】： 2(浙江大学医学院公共卫生系慢性病研究所,杭州310058)引言慢性非传染性疾病(也称“慢性病”)是指以心脑血管疾病、糖尿病、恶性肿瘤、慢性呼吸系疾病等为代表的一类疾病。世界卫生组织(WHO)指出,全球63%的死亡病例来自于慢性病[1],慢性病占全球疾病负担的60%,发展中国家80%的

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本文编号：775952