基于多层感知器神经网络的双相障碍早期识别研究

发布时间：2017-12-07 05:19

  本文关键词：基于多层感知器神经网络的双相障碍早期识别研究

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【摘要】：多层感知器(MLP)神经网络属于多层前馈神经网络,具有高度智能化的特征与能力,其可以通过网络自身学习来实现复杂的非线性映射。双相障碍是一种严重的精神疾病,具有高复发率、自残率和自杀率。大多数双相障碍以抑郁发作起病,容易被误诊为单相抑郁症而延误治疗,影响预后。双相障碍的早期识别对双相障碍患者非常重要,由于该过程的非线性特点,本文探讨了MLP神经网络应用于双相障碍早期识别的效果。样本数据分为两组,包括复发抑郁组143例及双相障碍组107例;通过对两组间的临床特征进行统计学分析,筛选出具有显著差别的42个变量作为神经网络的输入变量;本研究通过选取不同的神经网络内部结构,随机抽取部分案例作为学习样本,其它作为测试样本,对于双相障碍的识别均获得了较好结果,说明MLP神经网络可应用于双相障碍的早期识别中。
【作者单位】： 上海理工大学医疗器械与食品学院;上海市精神卫生中心心境障碍科;
【基金】：上海市科委医学领先项目资助(12401907700) 上海理工大学卓越工程师培养计划 上海理工大学核心课程 上海理工大学第六届微创励志创新基金
【分类号】：R749.4
【正文快照】： 引言心境障碍是指由各种原因引起的、以显著而持久的心境或情感改变为主要特征的一组疾病[1],单相抑郁症与双相障碍是心境障碍的两种类型。双相障碍的临床特点是反复出现心境和活动水平的明显改变,有时表现为心境高涨、精力充沛和活动增加,有时表现为心境低落、精力减退和活动

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本文编号：1261287