【摘 要】
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研究背景高血压脑出血是一种高致死率和高致残率的自发性脑血管病,由于其治疗方式多样,患者出血情况复杂导致影响HICH预后的相关因素较多,传统的经验医学以及评分量表都难以对患者的预后进行个体化预测。而人工神经网络通过模拟人脑神经元网络处理、记忆信息的过程,使其具有自学习,高速求解等能力,从而实现大数据的分析和处理。现人工神经网络已广泛地应用于疾病的诊断和预测中。目的本研究的主要目的是为了创建基于人工神
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研究背景高血压脑出血是一种高致死率和高致残率的自发性脑血管病,由于其治疗方式多样,患者出血情况复杂导致影响HICH预后的相关因素较多,传统的经验医学以及评分量表都难以对患者的预后进行个体化预测。而人工神经网络通过模拟人脑神经元网络处理、记忆信息的过程,使其具有自学习,高速求解等能力,从而实现大数据的分析和处理。现人工神经网络已广泛地应用于疾病的诊断和预测中。目的本研究的主要目的是为了创建基于人工神经网络的预测模型,通过纳入患者入院时影像学和临床资料预测患者的预后情况,为临床医生的诊断和治疗提供参考价值。方法本研究选取安徽医科大学第一附属医院2019年6月-2020年06月就诊的共107例高血压脑出血患者,收集患者影像学及临床资料,出院后3个月及6个月电话随访患者,并采用m RS评分评估患者预后情况,通过单因素分析筛选出影响预后的相关因素,将这些影响因素作为神经网络的输入变量予以归一化处理后通过分层抽样按4:1分成训练集和测试集。分别建立BP神经网络和卷积神经网络两种人工神经网络预测模型对训练集进行训练,预测模型训练完成后输入测试集验证结果,并应用ROC曲线作为性能指标评估预测模型的性能。结果1.对107例患者进行回顾性分析,单因素分析各纳入变量后得出:入院时GCS评分、血肿体积、血肿表面积、高龄、破入脑室、瞳孔不等大以及意识障碍均为高血压脑出血预后不良的相关因素（P＜0.05）。2.基于患者临床资料的BP神经网络模型的灵敏度为0.91,特异度为0.78,ROC曲线下面积AUC值为0.7824。基于患者影像学及临床资料的卷积神经网络模型的灵敏度为0.94,特异度为0.7,AUC值为0.8472。由此可以判断出,二者均可完成对患者预后的准确预测,但从统计学上卷积神经网络对于患者预后的预测效果较BP神经网络更佳。结论本研究成功的构建了基于人工神经网络的预测模型,对高血压脑出血患者的预后进行个体化预测,辅助临床医生作出治疗决策。同时也验证了GCS评分、血肿体积、血肿表面积、高龄、破入脑室等是HICH患者预后的独立影响因素。
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