【摘 要】
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目的：有效降低骨质疏松诊断误诊率,经过诊断分类,使诊断过程方便、快速、准确。方法：采用BP神经网络理论构建骨质疏松诊断分类模型,对骨质疏松诊断指标体系进行分析,并根据该指
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院,兰州军区兰州总医院医学工程科
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目的：有效降低骨质疏松诊断误诊率,经过诊断分类,使诊断过程方便、快速、准确。方法：采用BP神经网络理论构建骨质疏松诊断分类模型,对骨质疏松诊断指标体系进行分析,并根据该指标体系设计BP神经网络系统,利用人工神经网络的计算功能对兰州军区总医院骨科大量病例的实际数据进行样本训练和测试,使得模型误差控制在预定范围内。结果：对大量病例训练BP网络后得到的测试结果是在误差预定的范围内,最后通过实例验证了该方法的可行性和准确性。结论：用BP神经网络诊断骨质疏松病情是可行的有效方法。目的：有效降低骨质疏松诊断误诊率,经
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