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目的为提高神经网络模型诊断肝纤维化的灵敏度和特异度，联合多个网络模型进行诊断。方法留取84例具有明确病理诊断的患者样本，根据参考文献选择适合肝纤维化诊断的血清学及血液学指标，建立3个不同的神经网络诊断模型，通过分层随机方法分成训练组和验证组，以病理诊断结果作为金标准，计算模型判断的准确率、灵敏度、特异度等指标。结果三个模型对乙型肝炎肝纤维化诊断的准确率为分别为74％、76％、68％，敏感度分别为62％、84％、50％，特异度为79％、70．8％、87．5％。三个模型结果进行联合分析诊断的准确率、灵敏度与特