| BP人工神经网络在早产预测模型中的应用 |
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| 引用本文： | 徐新,谭红专,周书进,何玥,沈琳,柳祎,胡丽,王小娟,李逊. BP人工神经网络在早产预测模型中的应用[J]. 中华流行病学杂志, 2014, 35(9): 1028-1031 |
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| 作者姓名： | 徐新 谭红专 周书进 何玥 沈琳 柳祎 胡丽 王小娟 李逊 |
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| 作者单位： | 1. 中南大学公共卫生学院,长沙,410008
2. 湖南省浏阳市妇幼保健院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，a grant from the National Natural Science Foundation of China |
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| 摘 要： | 目的 基于BP人工神经网络的基本原理和方法,构建早产预测模型.方法 采用前瞻性队列研究方法,通过整群抽样,2010-2012年在湖南省浏阳市随机抽取怀孕妇女作为研究对象.按2∶1∶1将调查样本随机分为训练样本、检验样本和测试样本,分别用于建立预测模型、选择最优神经网络和模型预测评价.采用BP人工神经网络和logistic回归分析建立模型,用ROC方法评价所建立的早产预测模型的优劣.结果 整理6 270例分娩孕妇的数据,结果显示,早产265例,早产发生率为4.22％.将子宫异常及畸形、产次、妊娠胎数、妊娠期高血压、前置胎盘、胎膜早破和定期产检7个多因素分析有统计学意义的变量选入预测模型.BP人工神经网络模型预测早产的灵敏度、特异度和一致率分别为67.65％、84.87％和84.12％,ROC曲线下面积为0.795;logistic回归模型预测早产的灵敏度、特异度和一致率分别为64.71％、85.60％和84.69％,ROC曲线下面积为0.783.结论 新建立的BP人工神经网络模型实用可靠,其对早产的预测效能略优于logistic回归模型.
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| 关 键 词： | 早产 神经网络 预测 |
| 收稿时间： | 2014-03-24 |
Study on the application of Back-Propagation Artificial Neural Network used the model in predicting preterm birth |
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| Xu Xin,Tan Hongzhuan,Zhou Shujin,He Yue,Shen Lin,Liu Yi,Hu Li,Wang Xiaojuan and Li Xun. Study on the application of Back-Propagation Artificial Neural Network used the model in predicting preterm birth[J]. Chinese Journal of Epidemiology, 2014, 35(9): 1028-1031 |
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| Authors: | Xu Xin Tan Hongzhuan Zhou Shujin He Yue Shen Lin Liu Yi Hu Li Wang Xiaojuan Li Xun |
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| Affiliation: | School of Public Health, Central South University, Changsha 410008, China;School of Public Health, Central South University, Changsha 410008, China;Liuyang Hospital for Maternal and Child Health Care;School of Public Health, Central South University, Changsha 410008, China;School of Public Health, Central South University, Changsha 410008, China;School of Public Health, Central South University, Changsha 410008, China;School of Public Health, Central South University, Changsha 410008, China;School of Public Health, Central South University, Changsha 410008, China;School of Public Health, Central South University, Changsha 410008, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Premature birth Neural network Prediction |
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