应用人工神经网络预测胎儿体重的研究

作者:田敬霞 张景祥 陈子江

摘要:目的:探讨人工神经网络预测新生儿出生体重的价值。方法:将226例足月、单胎、无妊娠合并症及并发症的初产妇分为训练组(100例,男女胎儿各50例)和验证组(126例,男女胎儿各63例),训练组分别选取不同参数构建3个神经网络,(1)联合参数法:用孕妇身高、体重、腹围、宫高及B超下胎儿双顶径、股骨长和羊水池最大深度作为输入节点;(2)孕妇参数法,用孕妇身高、体重、腹围和宫高作为输入节点;(3)胎儿参数法,用B超下胎儿双项径、股骨长和羊水池最大深度作为输入节点。神经网络构建完成后以126例验证组来分别测试3种网络的准确性和误差。结果:联合参数法准确率最高为84.94%,母亲参数法为83.45%,胎儿参数法为80.80%。结论:人工神经网络预测胎儿体重有很好的应用前景。选取合适的孕妇及胎儿参数建立网络可提高预测的准确性。

分类:
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关键词:
  • 胎儿体重
  • 预测
  • 人工神经网络

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期刊名称:现代妇产科进展

期刊级别:北大期刊

期刊人气:7768

杂志介绍:
主管单位:中华人民共和国教育部
主办单位:山东大学;现代妇产科进展编辑委员会
出版地方:山东
快捷分类:医学
国际刊号:1004-7379
国内刊号:37-1211/R
邮发代号:24-104
创刊时间:1989
发行周期:月刊
期刊开本:A4
下单时间:1-3个月
复合影响因子:1.09
综合影响因子:1.98