作者：吴君; 杨太珠; 林江莉; 罗红; 李德玉; 汪...超声胎儿体重预测孕龄人工神经网络人工神经网络方法体重预测足月胎儿平均绝对误差胎儿体重皮下脂肪厚度bp神经网络股骨长度临床资料
摘要：对胎儿体重的预测在产科临床上具有非常重要的意义,传统上采用回归分析方法预测胎儿体重,存在可靠性差等缺点.本研究采用反向传播(BP)人工神经网络方法预测胎儿体重,实验中采用双顶径、小脑横径、腹围、肝脏长度、股骨长度、股骨皮下脂肪厚度、孕龄等参数作为BP神经网络的输入参数,网络由输入层、隐含层和输出层三部分组成.对109例临床资料进行预测,结果为:训练组预测符合率达89.77%,平均绝对误差104.22 g,平均相对误差3.24%;验证组预测符合率达76.19%,平均绝对误差190.84 g,平均相对误差5.60%.表明人工神经网络预测胎儿体重方法十分有效,准确性高于回归方程.
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