骨密度与肾脏功能指标的相关性研究及基于人工神经网络方法对骨密度变化预测的探讨

发布时间：2021-11-17 03:51

　　目的:衰老是一个复杂的生物系统退化的过程,其特征是机体退行性改变不可逆性累积和对疾病的易感性增加,最终导致生命结束。衰老虽然不是疾病,但是它可以降低衰老相关疾病的阈值,增加患病的概率。骨质疏松症（osteoporosis,OP）作为老年人常见的疾病之一,其特点是骨质量的持续降低,导致骨强度下降,对骨折易感性增加。特别是在绝经后女性和50岁及以上的男性中较多见。随着全球人口老龄化的日益加剧,OP将成为世界各国需要面对的重要的公共健康问题。我们团队前期研究已经证实了心脏与肾脏、心脏与血管和血管与骨骼之间存在交互作用,说明人体内各脏器之间存在复杂的网络结构。但是,我们并没有证实在健康人群中肾脏与骨骼是否也存在交互作用。本研究的目的是通过横断面研究证实肾脏功能指标与骨密度之间是否也存在交互关系,并观察在人群中肾脏功能指标变化对骨质流失的作用影响。另外,从纵向研究分析是否可以应用人工神经网络模型,通过筛选的各项指标对骨密度的变化来进行预测,并与传统统计学方法Logistic回归方程比较其优势,为OP的早期预防、诊断和治疗提供一条重要的途径。方法:1、研究对象:2014年1月至2015年2月期间,... 

【文章来源】：中国医科大学辽宁省

【文章页数】：76 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

BP神经网络模型结构图

中国医科大学博士学位论文3.3 建立 BP 神经网络模型本研究中，采用 3 层 BP 神经网络模型，以筛选出的 13 个因素作为输入变量，其隐含层数目为 7，输出层为 2 个神经元（即未骨质疏松症和骨质疏松症），目标误差取 0.01，学习速率取 0.1，训练次数为 5000 次，网络的训练由于测试集误差达到极小值而结束。3.3.1 利用 BP 神经网络模型进行预测用上述 BP 神经网络模型对测试集（88 例）研究对象各筛选指标评价是否是骨质疏松症情况进行预测，其测试集准确率 88.64%，灵敏度为 92.45%，特异度为82.86%（图 3.1 及表 3.4）。

中国医科大学博士学位论文表 3.7 ROC 曲线下面积结果 曲线下面积 标准误 p 95%可信区间下限 上限tic 回归 0.706 0.030 <0.001 0.648 0.7经网络 0.895 0.020 <0.001 0.857 0.9

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3500140