【摘 要】
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目的 构建用于精准预测小切口角膜透镜取出（Small-Incision Lenticule Extraction,SMILE）手术角膜基质切削厚度的BP神经网络模型。方法 从全飞秒手术系统厂家处获取标准化切削厚度数据表格,提取共计12188条数据作为研究对象,以切削厚度的影响因素输入,以切削厚度为输出结果,采用Matlab编程软件构建SMILE手术角膜基质切削厚度预测BP神经网络模型并对其进行训练
【机 构】
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南京医科大学第一附属医院临床医学工程处
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目的 构建用于精准预测小切口角膜透镜取出（Small-Incision Lenticule Extraction,SMILE）手术角膜基质切削厚度的BP神经网络模型。方法 从全飞秒手术系统厂家处获取标准化切削厚度数据表格,提取共计12188条数据作为研究对象,以切削厚度的影响因素输入,以切削厚度为输出结果,采用Matlab编程软件构建SMILE手术角膜基质切削厚度预测BP神经网络模型并对其进行训练和验证。结果 针对该BP神经网络模型,设定最大训练迭代次数为5000次,实际迭代次数为2464次,设定误差为0.001,实际误差为0.112。该BP神经网络模型对我院SMILE手术共计1038例临床患者数据进行仿真验证,切削厚度的预测数据取整后与实际数据的对比结果表明,约99.81%数据的误差在[-1,1]μm。结论 基于Matlab的BP神经网络预测模型实现了角膜基质切削厚度与球镜度数、柱镜度数、角膜曲率半径以及微透镜直径等参数间的非线性关系描述,通过调用该模型能准确预测角膜基质切削厚度并计算剩余角膜基质厚度,可为SMILE手术相关参数提供依据,进而提高SMILE手术的诊疗效率。
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