【摘 要】
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目的 通过部分特征数据,利用人工神经网络技术,判断患者是否存在胎盘植入高危因素和患有胎盘植入,从而得到一个临床预测辅助诊断模型。方法 利用人工神经网络技术,设计一个三
【机 构】
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福建省妇幼保健院妇产科,福州大学数学与计算机科学学院
【基金项目】
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福建省科技计划引导性项目（2016Y0060）
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目的 通过部分特征数据,利用人工神经网络技术,判断患者是否存在胎盘植入高危因素和患有胎盘植入,从而得到一个临床预测辅助诊断模型。方法 利用人工神经网络技术,设计一个三层BP神经网络模型,将14个特征值作为神经网络的输入数据,将是否为胎盘植入作为输出数据。结果 共收集266条孕产妇检测数据（其中226条为训练样本,40条为测试样本）,抽取出14个有可能影响胎盘植入并发症的特征指标如血清白蛋白、宫颈长度、胎盘位置、流产次数等。训练好的神经网络经测试组测试判断正确率为85%。结论 可以利用训练好的神经网络作为胎
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