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        基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的阻塞性睡眠呼吸暫停低通氣綜合征發(fā)病率預(yù)測(cè)

        2019-02-25 12:36:50劉麟占順堂王克偉陳裕光胡曄肖社平
        關(guān)鍵詞:發(fā)病率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樣本

        劉麟,占順堂,王克偉,陳裕光,胡曄,肖社平

        廣州醫(yī)科大學(xué)附屬順德醫(yī)院耳鼻喉科,廣東 佛山 528315

        阻塞性睡眠呼吸暫停低通氣綜合征(OSAHS)為臨床常見(jiàn)病,近些年來(lái),這一疾病的發(fā)病率顯著提高,這意味著我國(guó)居民罹患該疾病者的數(shù)量明顯增多,且居民的健康狀況同樣顯著下降[1]。OSAHS患者,具有死亡率高,預(yù)后差的特點(diǎn),患者發(fā)生心腦血管?chē)?yán)重并發(fā)癥的風(fēng)險(xiǎn)高。需于發(fā)病并確診后,及早給予治療,并積極對(duì)疾病進(jìn)行預(yù)防,方可使居民的健康狀況得到改善。

        近些年來(lái),我國(guó)學(xué)者對(duì)OSAHS的研究逐漸深入,且取得了顯著的成果,但研究基本集中于疾病的診斷以及治療過(guò)程中,針對(duì)疾病的流行病學(xué)特點(diǎn)的研究相對(duì)較少。少部分學(xué)者,雖從流行病學(xué)角度對(duì)OSAHS進(jìn)行了分析,但受橫斷面調(diào)查參照物不同的影響,調(diào)查結(jié)果存在較大的差異[2]。國(guó)外的各學(xué)者,同樣對(duì)該問(wèn)題進(jìn)行了研究,主要通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查、數(shù)據(jù)分析兩種手段,對(duì)OSAHS疑似人群進(jìn)行了篩查。在此之后,對(duì)其進(jìn)行了連續(xù)監(jiān)測(cè),最終得到了該疾病發(fā)病率的相關(guān)數(shù)據(jù)。同樣有學(xué)者指出,OSAHS患者,根據(jù)病情嚴(yán)重程度的不同,患者的預(yù)后同樣不同。針對(duì)疾病發(fā)病次數(shù)>20次/h,患者5年病死率可達(dá)到11%-13%。此外,該類(lèi)型的患者,8年內(nèi)死亡率同樣明顯提高。

        1 資料與方法

        1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基本原理 掌握BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基本原理,是利用其OSAHS發(fā)病率進(jìn)行分析的關(guān)鍵。該網(wǎng)絡(luò)模型,主要由三部分構(gòu)成,分別為輸入層、中間層與輸出層。上述各層中,輸入層的功能在對(duì)信號(hào)進(jìn)行輸入,而接受層則可接收相應(yīng)的樣本信號(hào)。三層之中,中間層的功能在于對(duì)信號(hào)進(jìn)行傳遞,并對(duì)其進(jìn)行處理,使信號(hào)能夠?qū)崿F(xiàn)正向傳播。而正向傳播,則指信號(hào)自輸入層傳輸至接收層的過(guò)程。相反,如信號(hào)自接收層傳遞至輸入層,則表明出現(xiàn)了反向傳播。一旦發(fā)現(xiàn)該問(wèn)題,應(yīng)立即對(duì)不同單元的權(quán)重進(jìn)行調(diào)整,從而降低誤診率,改善數(shù)據(jù)分析結(jié)果。值得注意的是,對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練的過(guò)程中,應(yīng)反復(fù)對(duì)權(quán)重以及偏差進(jìn)行校正,以最大可能減小乃至消除誤差,使精確度得以提升[3]。

        BP精神網(wǎng)絡(luò)算法,包括傳統(tǒng)方法與改進(jìn)算法兩種。采用傳統(tǒng)方法對(duì)時(shí)間進(jìn)行分析,收斂速度相對(duì)較慢,效率較低。為彌補(bǔ)常規(guī)算法存在的缺陷,提高OSAHS發(fā)病率預(yù)測(cè)的精確度與準(zhǔn)確性,本院以Levenberg-M arquardt為基礎(chǔ),對(duì)數(shù)據(jù)算法進(jìn)行了優(yōu)化。該優(yōu)化方式,能夠有效提高數(shù)據(jù)的收斂速度,對(duì)其訓(xùn)練效果的改善,能夠起到一定的促進(jìn)作用。

        1.2 數(shù)據(jù)收集 本文與2002年-2017年間,選取國(guó)家衛(wèi)生和計(jì)劃生育委員會(huì)數(shù)據(jù)作為樣本,對(duì)OSAHS的發(fā)病率數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析。納入標(biāo)準(zhǔn):①18-65歲;②患者無(wú)意識(shí)異常,無(wú)精神異常,具備溝通理解能力,無(wú)語(yǔ)言功能障礙;③患者自愿參與研究。排除標(biāo)準(zhǔn):①肝腎功能障礙;②軀體功能障礙;③無(wú)法依從者排除。

        1.3 樣本數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備 確保樣本數(shù)據(jù)準(zhǔn)確,是對(duì)OSAHS未來(lái)發(fā)病率進(jìn)行預(yù)測(cè)與分析的關(guān)鍵??紤]到原始數(shù)據(jù)具有大小不一致的特點(diǎn),如采用相應(yīng)模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,難度往往較大。為了解決上述問(wèn)題,本院首先對(duì)往年的數(shù)據(jù)進(jìn)行了歸一化處理。該處理方法,可有效降低輸入值偏差,且能夠減少誤差,使樣本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練速度加快,提高訓(xùn)練效率。歸一化訓(xùn)練方法中,可應(yīng)用的較多。本研究中,對(duì)發(fā)病率進(jìn)行了選擇,并采用該數(shù)據(jù)除以某個(gè)數(shù)值,使發(fā)病率出于0-1之間,做好了樣本數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確工作。

        1.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基本參數(shù) 明確網(wǎng)絡(luò)模型的基本參數(shù),是對(duì)發(fā)病率數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練的基礎(chǔ)。本研究中,需要輸入的基本參數(shù),以輸入層節(jié)點(diǎn)、中間層節(jié)點(diǎn)、層數(shù)以及節(jié)點(diǎn)數(shù)等為主。此外,有關(guān)人員還需掌握相應(yīng)的傳遞函數(shù)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理指出,在閉區(qū)間之中,所有連續(xù)函數(shù),均可采用隱層的網(wǎng)絡(luò)逼近。因此,僅僅1個(gè)BP網(wǎng)絡(luò),其映射能力便可滿足數(shù)據(jù)分析的要求。本研究中,主要應(yīng)用了3層網(wǎng)絡(luò)模型,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析。上述數(shù)據(jù)中,共包括3個(gè)輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù),1個(gè)輸出點(diǎn)。針對(duì)輸出層而言,其傳遞參數(shù)以Sigmoid函數(shù)為主。針對(duì)中間層而言,其傳遞函數(shù)同樣以Sigmoid函數(shù)為主,該函數(shù)為正切函數(shù)。

        1.5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練及檢驗(yàn) 對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練以及檢驗(yàn),有助于明確當(dāng)前的OSAHS發(fā)病率,并實(shí)現(xiàn)對(duì)疾病未來(lái)發(fā)病率的預(yù)測(cè)。在此期間,有關(guān)人員應(yīng)利用已有的數(shù)據(jù),對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練后,應(yīng)對(duì)不同單元的權(quán)重進(jìn)行調(diào)整,以降低各類(lèi)型誤差的發(fā)生率。當(dāng)各單元權(quán)重的數(shù)值,逐漸達(dá)到期望精度以下時(shí),則代表訓(xùn)練過(guò)程已經(jīng)完成。在此階段,采用BP模型所預(yù)測(cè)的發(fā)病率,與實(shí)際發(fā)病率之間的誤差,便可有所縮小,這對(duì)發(fā)病率預(yù)測(cè)精確度的提高,具有重要價(jià)值[4]。

        以新陳代謝預(yù)測(cè)法為基礎(chǔ),對(duì)OSAHS發(fā)病率進(jìn)行預(yù)測(cè),可以以事先預(yù)定的參數(shù)為基礎(chǔ),實(shí)現(xiàn)對(duì)發(fā)病率的分析。本研究主要選取了3年的OSAHS發(fā)病率作為研究對(duì)象,組成了輸入序列。當(dāng)輸入上述三年的發(fā)病率后,第4年的發(fā)病率便可被預(yù)測(cè)出。此時(shí),輸入序列中每次輸入1個(gè)新的數(shù)據(jù),最前方的1個(gè)數(shù)據(jù)便需被舍棄。本研究所選樣本,年份以2002-2004年為主。通過(guò)對(duì)2016年的發(fā)病率進(jìn)行預(yù)測(cè),得到了相應(yīng)結(jié)果。將2016年預(yù)測(cè)發(fā)病率結(jié)果與實(shí)際發(fā)病率進(jìn)行對(duì)比發(fā)現(xiàn),預(yù)測(cè)值準(zhǔn)確率較高。

        圖1 OSAHS發(fā)病率的真實(shí)值與預(yù)測(cè)值的曲線比較

        1.6 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析 采用SPSS 20.0處理數(shù)據(jù),采用二分類(lèi)Logistic回歸分析篩選出佛山市OSAHS患者預(yù)后影響因素,然后使用MatlabR 7.0工具包進(jìn)行基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建佛山市樂(lè)從社區(qū)OSAHS患者預(yù)后預(yù)警神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。P<0.05,為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

        2 結(jié)果

        2.1 仿真預(yù)測(cè)及模型的檢驗(yàn)情況 2017年OSAHS的預(yù)測(cè)發(fā)病率為21%,而實(shí)際發(fā)病率為20.87%,相對(duì)誤差0.2649%,詳見(jiàn)圖1、表1。

        表1 BP網(wǎng)絡(luò)模型處理結(jié)果

        2.2 對(duì)未來(lái)3年OSAHS的預(yù)測(cè) 通過(guò)對(duì)未來(lái)4年預(yù)測(cè)結(jié)果的觀察發(fā)現(xiàn),OSAHS 2018-2021年發(fā)病率(反歸一化值)分別為2.16%、19.9%、19.4%和21.2%。

        3 討論

        神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,屬于數(shù)據(jù)挖掘方法中重要的一類(lèi)模型。近年來(lái),該模型的應(yīng)用價(jià)值已經(jīng)得到了證實(shí)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,可應(yīng)用到預(yù)測(cè)、判斷分類(lèi)問(wèn)題的解決過(guò)程中,可供有關(guān)人員了解并掌握事物的本質(zhì)。本研究中,主要將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用到了OSAHS發(fā)病率的分析過(guò)程中,在選取以往樣本的基礎(chǔ)上,對(duì)未來(lái)4年的OSAHS發(fā)病率進(jìn)行了分析。通過(guò)研究結(jié)果的觀察發(fā)現(xiàn),平均相對(duì)誤差為0.7597%,相對(duì)誤差0.2649%。通過(guò)對(duì)未來(lái)4年預(yù)測(cè)結(jié)果的觀察發(fā)現(xiàn),OSAHS 2018-2021年發(fā)病率(反歸一化值)分別為2.16%、19.9%、19.4%和221.2%[5]。該研究結(jié)果,證實(shí)了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在OSAHS發(fā)病率預(yù)測(cè)中的應(yīng)用價(jià)值,有關(guān)人員應(yīng)給予重視以及推廣應(yīng)用。

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