基于BP算法的肝硬化患者中医治疗效果神经网络建模研究

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BP神经网络在肝硬化治疗预测中的应用

ｒ＋ｓ（１）
通常不计式中ｒ）的二阶导数项：（
于是Ｈｓａ矩阵就可以近似认为等于ｌ．即日＝．－ｅｉｓｎ，，，，，
神经元的个数为７。

隐含层神经元的个数的确定对于隐层神经元个数可以应用隐结点数确定的公式采用试凑
法，先设置较少的隐结点加以训练网络，然后逐渐增加隐节点数，中确定网络误差最小是对从
应的隐节点数。由此隐层神经元的个数选定为５，，１１．８１，４
２２网络训练函数．
Ｌ— 算法推导公式：ＢＭ对Ｐ网络，当输出层的激活函数为／目标矢量为Ｄ，，网络输出０可以表示成输出层的输入ｙ和权值及阈值的函数：＝ＩＹＷ）０厂，（则Ｅ）可以表示为：（
输出层神经元个数的选择，在本文中，研究对象的期望输出预测患者的康复情况，我们将
治愈设为（）好转设为（０，亡设为（）１００，０１）死００１。
由于ｓ型函数的可微性，微分式简单，于表示，且易同时它又有很好的非线性映射能力，所以多作为映射函数。在本文研究中，采用的是对数Ｓ型激励函数。
ＧｏＸｕｕｎａｉｊａ
（ｃｏｌｆｔＳｉＣｍｅｈＣｎａＳｕｈＵｉｒｉｈｎｓａ４０８）Ｓｈｏｏｈｃ＆ｏｐＴｃ，ｅｔｌｏｔｎｅｓｙＣａｇｈ，１０３Ｍａｒｖｔ

基于深度神经网络的肝硬化中医治疗预测研究

基于深度神经网络的肝硬化中医治疗预测研究肖瑞;裴卫;胡冯菊;肖勇【摘要】以中医电子病历中肝硬化数据为数据源,运用数据清洗、主成份分析技术构建致病指标与诊断结果二元组,通过训练神经网络和支持向量机分类器模型进行预测结果对比,结果表明该方法有效可行.【期刊名称】《医学信息学杂志》【年(卷),期】2019(040)005【总页数】5页(P56-59,76)【关键词】中医;电子病历;神经网络;文本挖掘;肝硬化【作者】肖瑞;裴卫;胡冯菊;肖勇【作者单位】湖北中医药大学信息工程学院武汉430065;湖北中医药大学信息工程学院武汉430065;湖北中医药大学信息工程学院武汉430065;湖北中医药大学信息工程学院武汉430065【正文语种】中文【中图分类】R-0561 引言中医病历又称医案、诊籍, 是中医临床各科医生对具体患者进行辨证论治的文字记录, 包括患者的生活习性、病情、诊断、治疗及预后等情况, 从而成为保存、查核、考评乃至研究具体医生开展具体诊疗活动的档案资料[1]。

但随着信息化、网络化的不断推进，电子病历已成为现今医疗记录的大趋势[2]。

应用电子病历不仅提高就诊效率、规范中医行业术语，还为后期中医药研究提供数据资源。

中医电子病历除具备一般电子病历的特征外还具有自身的特殊性。

在病历内容上不仅包括四诊、辩证、立法、处方，西医检查和诊断等现代医学诊疗信息，还包括中医学辨证论治的诊疗信息；在病历结构上既要满足医疗、法律、管理的要求，还要满足中医临床信息全面、准确采集的要求并做到高度结构化，以便对四诊信息中的定性描述进行量化记录；在标准规范化上，建立统一、全面、规范的中医治疗术语词表以便对诊疗用语进行规范；在诊疗处方上，中医处方及中药的药疗医嘱与西医处方和配药有很大不同，其配药流程和西医也不相同[3-4]。

肝硬化是由各种因素导致慢性肝损害的一类晚期肝纤维化疾病，肝移植是治疗肝硬化唯一有效手段,但受到供肝及费用等问题限制[5]。

BP神经网络在中医胃病病型诊断中的实现

BP神经网络在中医胃病病型诊断中的实现随着人们生活水平的提高和生活习惯的改变，胃病已经成为了一个普遍存在的健康问题。

而在中医的胃病诊断中，常常需要根据患者的症状和体征来判断病情和病型，然后再采取相应的治疗措施。

传统的中医诊断方法主要依赖于医生的经验和专业知识，但是由于每个医生的认知和经验不同，导致了诊断结果的不一致性。

为了解决这个问题，我们可以借助BP神经网络来实现中医胃病病型的诊断。

BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，它可以通过反向传播算法来训练网络的权值和偏置，从而实现对给定输入的输出预测。

在中医胃病病型诊断中，我们可以将病人的症状和体征作为神经网络的输入，将病型作为神经网络的输出。

通过训练神经网络，我们可以得到一个准确的模型，用于预测病人的胃病病型。

为了实现BP神经网络的中医胃病病型诊断，我们需要准备一个数据集。

这个数据集包含了大量胃病患者的症状和体征信息，以及对应的病型。

对于症状和体征信息，可以采用定性和量化的描述方式，比如将疼痛情况分为轻、中、重三个等级，将脉搏的强弱分为弱、中、强三个等级。

对于病型，可以采用编码的方式，比如将不同的胃病病型分别用1、2、3等数字表示。

然后，我们需要将数据集分为训练集和测试集。

训练集用于神经网络的权值和偏置的训练，测试集用于评估神经网络的性能和准确性。

接下来，我们需要确定神经网络的结构和参数，比如神经网络的层数、每层神经元的个数、学习率和迭代次数等。

我们可以使用训练好的神经网络来进行中医胃病病型的诊断。

当患者到医院就诊时，医生可以通过询问症状和检查体征来获取病人的输入，然后将这些输入输入到神经网络中，神经网络会输出一个预测的病型。

医生可以根据这个预测结果来制定相应的治疗方案和建议。

BP神经网络可以有效地实现中医胃病病型的诊断。

通过准备一个合适的数据集，并训练一个准确的神经网络模型，我们可以在医生的辅助下，实现胃病病型的快速、准确的诊断，从而提高治疗的效果和患者的满意度。

BP神经网络在中医胃病病型诊断中的实现

BP神经网络在中医胃病病型诊断中的实现中医胃病病型诊断是中医学的重要领域之一，本文将介绍BP神经网络在中医胃病病型诊断中的实现。

一、BP神经网络简介BP神经网络是一种前向反馈型神经网络，使用一种反向传播算法，可以有效解决非线性问题。

BP神经网络由输入层、隐含层和输出层组成，其中输入层接受输入信号，输出层产生输出信号，隐含层是神经元进行信息处理的中间层。

在BP神经网络模型中，每个神经元都有一个权重，该权重用于控制输入信号的强度和神经元的输出信号。

当输入向前传播时，每个神经元将按照其权重计算输入信号的总和，并将其传递到下一层。

在反向传播时，神经网络根据误差来调整每个神经元的权重，以更好地拟合训练数据。

中医胃病病型诊断是一项繁琐的工作，需要医生具备丰富的临床经验。

为了提高中医胃病病型诊断的准确性和效率，可以使用BP神经网络进行诊断。

在BP神经网络中，输入层将接收与胃病相关的各项指标，如脉象、舌象、症状等，隐含层将分析这些指标，并输出一个表示病型的数值。

输出层将给出病型的具体名称或编码。

为了训练BP神经网络，需要先收集大量的中医胃病病例数据，并将其整理成适合神经网络输入的格式。

然后，将其分为训练集和测试集，用训练集来训练神经网络，用测试集来评估神经网络的性能和准确度。

最后，经过多次训练和调整，BP神经网络可以在中医胃病病型诊断中表现出较高的准确度和效率。

由于中医胃病诊断需要全面考虑多个方面的因素，并需要结合临床经验进行判断，因此传统的人工诊断难以保证准确度和效率。

而BP神经网络可以利用大量的数据和先进的算法进行准确诊断，具有以下优点：1. 准确度高：BP神经网络可以利用大量训练数据，对各种不同的病例进行综合分析，从而提高学习能力和准确度。

2. 效率高：BP神经网络可以快速分析大量数据，提高诊断效率。

3. 可扩展性强：BP神经网络具有较强的可扩展性，可根据实际需求调整网络结构和算法参数。

BP神经网络在医疗诊断中的应用研究

BP神经网络在医疗诊断中的应用研究随着科技的发展和人民生活水平的提高，人们对医疗服务的要求也越来越高。

在这个过程中，好的医疗诊断技术不仅可以提高医疗效率，还可以提高医疗水平和医生的专业素养，这对于医疗领域的整个发展具有重要意义。

在这样的背景下，BP神经网络作为一种较为先进的人工神经网络，在医疗领域也得到了广泛的应用和研究。

本文将结合我国医疗诊断现状，探讨BP神经网络在医疗诊断中的应用研究。

一、BP神经网络介绍BP神经网络是一种基于反向传播算法的前馈型人工神经网络，它具有学习能力和适应性等特点，是一种常用的人工神经网络之一。

BP神经网络的训练过程是通过在高维空间中不断调整权值和阈值，从而实现对样本特征的提取和矫正，从而实现对样本分类的识别。

BP神经网络具有处理能力强、学习速度快、精度高等优点，被广泛应用于计算机视觉、语音识别、医疗诊断、金融分析、飞行控制等领域。

二、BP神经网络在医疗诊断中的应用1、医疗图像识别医疗图像识别是BP神经网络在医疗领域中的重要应用之一。

目前，很多医疗机构利用医学影像技术进行疾病的诊断、治疗和监测，如CT、MRI等医学影像技术，这些技术可以为医生提供详细的病灶信息，但是对于普通人来说，很难正确地解读这些医疗图像。

因此，使用BP神经网络可以对医疗图像进行识别和分析，准确地判断患者的病情和病变程度，帮助医生制定更加科学合理的治疗方案。

2、慢病诊断慢性疾病是指患者长期存在的疾病，由于患病的隐蔽性和病情的反复，很难进行准确的诊断和治疗。

针对这一问题，利用BP神经网络可以对患者的身体状况和病史等信息进行学习和分析，帮助医生更好地评估患者的病情，提供更加精准的慢病诊断结果，对于治疗和管理患者的病情也更加方便。

3、药物研发药物研发是医疗诊断领域中的一个比较困难的领域，传统的药物研发方法需要耗费大量的时间和金钱，而且成果也不一定会有预期效果。

而利用BP神经网络进行药物研发，可以快速筛选出具有潜力的化合物，并进行有效评价。

基于贝叶斯方法的中药治疗乙肝后肝硬化疗效评价-论文

生痛风的影响．２０１ｌ，４５（６）：５８７— ５８９［２］中华医学会风湿病学分会．原发性痛风诊断和治疗指南．中华风湿病学杂志，
２０１ｌ，６（１５）：６，４１０－４１３．
［３］郭立新等．痛风．内科学．北京大学医学出版社，２０１２（１）：８５６— ８６４．［４］刘湘源，郑晓娟．尿酸持续达标是难治性痛风治疗的关键．北京大学学报（医学
鱼、凤尾鱼、鲑鱼和鲭鱼等；（３）含中等量嘌呤的食物：荤食：鸡肉、鸭肉、猪肉、火腿、牛排、兔肉、脑、内脏（胃和肠）、牡蛎肉、虾和大比目鱼，及酸苹果、菜豆（肾形豆）、小扁豆、蘑菇或菌类食品、豆制品、青豆、豌豆、菠菜和花生等（４）低嘌呤食物：茶、咖啡、果汁、汽水等饮料，玉米粥、面条、空心面、面包等谷类，除以上提到的含中等量嘌呤蔬菜以外的各种蔬菜水果及坚果，蛋类、乳制品、奶油制品、黄油、巧克力等。６．２．避免过度劳累、紧张及剧烈运动、损伤。６．３．限制体重、减肥降脂。
７结论
痛风的发病率不断增加，给患者的身体造成严重的损伤，应高度重视，结合临床症状和辅助检查尽早治疗和做好预防保健，养成良好的生活习惯，提高生活质量，促进健康。
参考文献
［１］张琳，闰雅更，董凤利，孙文广，郭晓微．代谢综合征各组分对无症状高尿酸血症发

基于数据挖掘的中医治疗肝病临床用药规律与作用机制研究

基于数据挖掘的中医治疗肝病临床用药规律与作用机制研究北京中医药大学 | 宋京美目的本研究全面收集中医治疗肝病的处方,依托中医传承辅助平台系统构建数据库,并采用关联规则和复杂系统熵聚类方法,探讨中医治疗肝病时的组方规律。

同时应用网络药理学研究方法,对代表性药物组合进行机制研究,旨在阐明规律,为临床治疗肝病合理用药和新药开发研究提供一定的信息数据支持和参考依据。

方法收集了中医专著中治疗肝病的验案良方共有1181首。

首先依托于“中医传承辅助平台系统”构建数据库,进而采用关联规则apriori算法和复杂系统熵聚类方法,运用该软件的“数据分析系统”和“统计报表系统”项下的“方剂分析系统”进行数据分析。

同时还利用此分析方法对含有茯苓、丹参、白术、茵陈、柴胡的高频药物处方,进行深入分析,确定处方中各药物和药物组合的关联规则等。

以纳入1181首中医治疗肝病处方中的药物为研究基础,依托中药系统药理学分析平台(TCMSP)检索“茵陈、栀子、大黄”的化学成分和作用靶点,同时构建丙型肝炎的蛋白互作网络。

进而构建活性成分-预测靶点网络,活性成分-潜在靶点网络,进行基因本体(GO)功能富集分析、进行基于京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析,研究该药物组合治疗丙型肝炎的作用机制。

结果(1)整体处方的组方规律研究:共收集六本中医专著中所有治疗肝病的验案良方1181首。

使用频次药物前五位药物为:茯苓(579次)、丹参(510次)、白术(480次)、茵陈(421次)、柴胡(374次);前5位高频次药物科属为:菊科、唇形科、毛茛科、伞形科、多孔菌科;处方中凉性药物使用最多,其次是温性、平性、寒性、热性;处方中归肝经药物频次最多,其次是脾经、肺经等。

高频次药物组合为:“丹参、茯苓”(259次)、“白术、茯苓”(221次)、“丹参、赤芍”(175次)、“丹参、郁金”(174次)、“丹参、茵陈”(169次);在支持度118,置信度>0.4以上的关联规则包括:“黄芪->丹参”(0.6525)、“白术->茯苓”(0.6424)、“黄芪->茯苓”(0.6144)、“党参→茯苓”(0.6142)、“赤芍->丹参”(0.5952);基于改进的互信息法的药物间关联度分析前五的分别为:“葛根-莪术(0.0119)”、“苦参-苍耳子(0.0116)”、“大黄-珍珠母(0.0114)”;基于复杂系统熵聚类的核心药物组合近80个;基于无监督的熵层次聚类的新处方分析,得到近40个新处方。

BP神经网络在中医疾病诊断中的实现

BP神经网络在中医疾病诊断中的实现作者：吴燎来源：《电脑知识与技术》2019年第22期摘要：疾病的诊断准确性是中医临床用药的关键，利用神经网络诊断中医疾病有利于提高疾病诊断的准确性，有利于中医数字化的发展。

在MATLAB环境下，利用BP神经网络技術，通过症状预测糖尿病、高血压、咳嗽、冠心病、胃病。

通过数据的整理，并提炼出网络模型，临床验证咳嗽的正确率达到93%，糖尿病正确率达到91%，高血压正确率达到94%，冠心病正确率达到97%，胃病的正确率达到90%，利用人工神经网络成功实现了疾病的诊断。

关键词：中医;神经网络;预测;诊断中图分类号：G642; ; ; ; 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2019）22-0200-03开放科学（资源服务）标识码（OSID）：<E：＼知网文件＼电脑＼电脑22-24＼22＼5xs201922＼Image＼image1_1.png>1 引言通过国内期刊数据库对BP神经网络和中医临床诊断检索了87篇相关论文，其中关于神经网络报道16篇，BP神经网络报道27篇，人工神经网络报道10篇，与神经网络相关的论文一共43篇。

关于神经网络应用于疾病诊断，关于中医诊断9篇，中医证候9篇，中医专家系统6篇，高血压3篇，哮喘2篇，大肠癌2篇，冠心病3篇，糖尿病3篇。

在以前疾病的诊断中，一直试想如何提高诊断率是我们一直在努力思考的问题之一，虽然在利用BP神经网络达到了90%以上的准确率，大多数在92%左右。

此研究通过数据整理，增加了样本采集量，准确率可以达到98%左右。

之前，研究的病历资源较少，大肠癌症型分类研究中应用数据为338例，糖尿病肾病中医侯症中研究数据为449个，数据量往往只有200至400个左右。

本次增加了样本采集量，通过1565个数据实验，其中包括不同的疾病，糖尿病，高血压，冠心病，咳嗽，胃病。

使得疾病的类型覆盖面大大提高，得到各种急病的诊断率有所提高。

BP神经网络在中医胃病病型诊断中的实现

BP神经网络在中医胃病病型诊断中的实现摘要: 本文主要针对中医中胃病病型诊断提出了一种基于BP神经网络模型的实现方法。

通过搜集医疗数据，其中包括病例数据和病历数据，对数据进行整理和筛选后，建立了一个完整的中医胃病病型诊断模型，并使用BP神经网络对其进行实现。

该模型可以对患者的临床数据进行综合性分析和判定，从而给予科学合理的药物治疗措施。

关键词: 中医胃病病型诊断，BP神经网络，临床数据分析，药物治疗措施1. 引言胃病是指胃及近邻部位疾病的总称。

中医学认为，人体五脏六腑在生理上相互联系，形成了一个系统，相关病理反应往往表现为某些症状。

胃是消化系统的首先，也是病变最多的器官之一。

因此，通过分析临床病例，研究不同胃病的病理机制和症状表现，对于明确胃病的病因病机及治疗方法具有重要意义。

BP神经网络是人工神经网络中的一种，其具有自适应性、非线性、实时性等优点，在大数据处理领域有着广泛应用。

因此，本文主要研究BP神经网络在中医胃病病型诊断中的应用。

2. 研究数据本文所使用的数据是从某医院的电子病历库中获取，包括病例数据与病历数据。

其中病例数据包含患者的基本信息，如姓名、年龄、性别、职业等；主诉及病史，包括患者的病史、吸烟饮酒情况、家族病史等；诊断及治疗情况，包括患者的医疗问诊、查体、辅助检查等；以及预后情况。

病历数据包含患者的病史、病情描述、主要症状、体征、辅助检查结果、诊断及治疗等方面的详细信息。

在本研究中，我们选取包括消化道、呼吸道、心血管系统在内的多种胃病数据。

3. BP神经网络模型BP神经网络是一种多层前向型神经网络，其由输入层、隐藏层、输出层组成，且每一层之间都采用全连接结构。

通过不断的迭代计算，最终求出每层的权重和偏置值，从而实现对非线性函数的逼近。

BP神经网络的训练过程主要由三个步骤组成：前向传播、误差反向传播和权值更新。

其中，前向传播是将样本数据送入网络后，沿网络进行前向计算，得到输出层的输出结果；误差反向传播是计算输出误差，并反向传播至隐藏层和输入层，从而调整各层的权重和偏置值；权值更新是根据误差大小进行权重和偏置值的更新，从而达到优化网络的目的。

基于BP神经网络和主观评价的中药功效数值化模型

中图分类号：Ｐ９Ｔ３０
将讨论一种利用ｂｐ神经网络来保证评价结果稳
１问题的提出
中医中药的数字化，有利于借助现在信息技术以新的视角来探讨中医理论。在文献［］２中笔者提出了一种以实践经验为基础，中药对人体的作将
表示五味向量：（ｌｔ，，）Ｔｔ， … ｔ２典籍中味有辛、、、、等五个基本属性，甘酸苦咸实际当中还有涩、两味，计７味，淡共因此Ｔ向量至少应有７个分量，分别对应ｔ，，，见表３。ｔ … ｔ：。
第２７卷第８期２１年４月０１
甘肃科技
ＧａｕＳｉｎｅａｄＴｅｈｏｎｓｃｅｃｎｃｎ
ｆ２．７
．８
Ａｒ２１ｐ．０１
基于ＢＰ神经网络和主观评价的中药功效数值化模型
武晓东
（甘肃中医学院，甘肃兰州７００）３００
到大热９个分量，应Ｇ的９个分向量ｇ，：… ，，对。ｇ，ｇ
见表２。
其中ｇ，： …，Ｇ向量的分量，ｇ，ｇ是当药性具有某一分量属性时，该分量值为１没有时为０，。四气一般为寒、、、，际应用当中还有大寒、凉温热实微寒、、温、热，见四气向量Ｇ至少有从大寒平微大可
用强度以主观评分的方式数值化，以此对某个中并医方剂做整体功效分析的方法。在这种方剂分析法中，首先要求对组成该方剂各味药物的功效，由药

基于贝叶斯方法的中药治疗乙肝后肝硬化疗效评价

基于贝叶斯方法的中药治疗乙肝后肝硬化疗效评价目的：探討基于贝叶斯方法采用中药治疗乙型肝炎后肝硬化的疗效及其意义。

方法：将80例乙肝后肝硬化患者分为观察组和对照组各40例，分别采用中药治疗和口服安慰剂，连续治疗一年，两组患者的一般资料差异不具统计学意义（P＞0.05）。

结果：观察组在治疗后ChiId-Pugh分级改善效果高于对照组（P＜0.05），西医指标评分观察组改善高于对照组（P＜0.05）。

结论：采用朴素贝叶斯分析方法建立数学模型能够对中药治疗乙肝后肝硬化的疗效进行预测与评价，且中医治疗乙肝后肝硬化效果良好。

标签：贝叶斯方法；乙型肝炎后肝硬化；中药治疗肝炎后肝硬化作为常见的慢性肝病在我国十分常见，其中以乙肝后肝硬化为主。

其临床症状主要表现为肝功损害、腹水及门脉高压等，特点为并发症较多、预后不良等［1］。

在西医中目前尚无有效治疗措施，同时西药副作用较大。

中医在治疗肝炎后肝硬化上能够减轻其症状，并且副作用较小，能够较明显的改善患者的生活质量，基于以上特点使得临床中采用中西医结合治疗肝炎后肝硬化得以实现。

本研究选取80例乙肝后肝硬化患者，采用基于贝叶斯算法预测的中药治疗模型，效果良好，现做报告如下。

1 资料与方法1.1 一般资料：选取80例乙肝后肝硬化患者的临床信息，其中男性47例，女性33例，年龄25～70岁，全部患者均经肝硬化诊断标准确诊为乙肝后肝硬化。

将80例患者分为观察组和对照组各40例，两组患者的性别、年龄及病程等一般资料差异不具有统计学意义（P＞0.05）。

1.2 方法：观察组采用中药治疗方法，口服安络化纤丸6g/次，2次/日，3个月为一个疗程，连续治疗4个疗程；对照组服用安慰剂。

在全部患者中取训练集64例，两组患者各取32例，测试集10例，两组患者各5例。

在训练集的性别分布上，男性占41例（64.06%），女性占23例（35.94%），其中体力劳动者10例（15.63%），非体力劳动者54例（84.37%）。

基于BP神经网络对肝癌手术预后影响的预测

HCV 型肝炎病毒抗体 IgG 阳性表明已有
腹水并发症之一，它的出现代表着肝功能
HCV 感染。
进入失代偿期。
4.2 数据的初步分析
4.2.1 数据的初步统计
利用 Excel 对选取的 20 个有代表性的样本及其各样本对预后影响的 l0 个指标总表
进行析:20 个样本中有“预后影响”的有 9 例，无“预后影响”的有 11 例，所有样本详情的
变量标示食道静脉曲张
门脉癌栓 HbsAg
Anti-HCV 肿瘤部位肿瘤大小肿瘤生长方式肿瘤包膜肿瘤旁的微小子灶术后腹水预后影响
变量说明无(no)0、轻(light)1、中(mid)2、重(serious)3
无(no)0、分支(branch)1、主干(trunk)2 阴性(negative)0、阳性(positive)1 阴性(negative)0、阳性(positive)1
HbsAg（乙肝表面抗原）：乙型肝炎表
肿瘤

x3 Hbs 面抗原阳性，表示体内已感染乙肝病 x9 旁的一个局限的、具有病原微生物的病变
Ag 毒。
微小组织，就称为病灶。
子灶
肝腹水一般来说都是由肝硬化疾病转
x4 Anti- Anti-HCV（丙型肝炎病毒抗体）：丙 x10 术后化而来的，它是肝硬化病症最显著的
其次，利用判别分析各指标与预后影响的相关性，得到非标准化判别方程并用 3 个样本进行回带检验，准确率为 66.7%，为提高精确度和稳定性，根据医学资料参考，筛选出 x3（HbsAg），x6（肿瘤大小），x9（肿瘤旁的微小子灶）三个最重要的指标。
再次，利用筛选出的三项指标据 Logistic 回归模型建立回归方程，得到：无预后影响的准确率为90.0%，有预后影响的准确率为57.1%，总计百分比为76.5%，根据统计学原理，若预测率大于50%，预测的结果是良好的、较为准确的。至此，准确率提高了9.8%。

基于贝叶斯方法的中药治疗乙肝后肝硬化疗效评价

基于贝叶斯方法的中药治疗乙肝后肝硬化疗效评价
孙继佳;张蕾;邵建华;严广乐;苏式兵
【期刊名称】《数理医药学杂志》
【年(卷),期】2012(025)004
【摘要】目的:建立符合中医药特点的疗效评价方法,预测和评价中药扶正化瘀片治疗慢性病毒性乙型肝炎(乙肝)后肝硬化的疗效.方法:运用贝叶斯分类识别算法,构建中药疗效预测模型.结合中西医临床指标,对180 例乙肝后肝硬化病例中药组和安慰剂组的疗效分别进行统计、评价和预测分析.结果:贝叶斯分类算法预测显示:中药扶正化瘀片在控制患者的病情、降低Child-Pugh积分上有一定效果,这与中药组和安慰剂组间的Child-Pugh积分的统计检验结果相一致.结论:运用贝叶斯方法建立的疗效预测模型能够有效地进行中药疗效预测和评价,可以为建立中、西医结合的疗效评价方法提供参考.
【总页数】5页(P436-440)
【作者】孙继佳;张蕾;邵建华;严广乐;苏式兵
【作者单位】上海中医药大学,中医复杂系统研究中心,上海201203;上海理工大学,管理学院;上海中医药大学,数理教研室;上海理工大学,管理学院;上海中医药大学,中医复杂系统研究中心,上海201203
【正文语种】中文
【中图分类】R311
【相关文献】
1.阿德福韦酯联合丹参治疗乙肝后肝硬化临床疗效评价 [J], 肖跃兵
2.基于数据挖掘技术分析潘氏中医治疗乙肝后肝硬化的证治规律 [J], 唐镔镔;蒋樱;潘跃飞;陈博
3.中药治疗乙肝后肝硬化浅识 [J], 杨红岩
4.迈普新针和中药治疗乙肝后肝硬化 [J], 张宏
5.基于病机“拐点”探讨乙肝后肝硬化的证治 [J], 张红陶;钟玉梅;浦琼华;廖华君因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

BP神经网络预测肝癌患者生存期的研究

BP神经网络预测肝癌患者生存期的研究
贺佳;贺宪民;刘崎;毕文杉;张智坚
【期刊名称】《中国卫生统计》
【年(卷),期】2001(018)001
【摘要】目的预测肝癌患者的生存时间。

方法采用BP神经网络方法。

结果建立预测网络，预测肝癌患者的生存期，该网络的回代贡献率为86.85％，平均误差率为11.43%。

网络的预测贡献率为61.66％，平均误差为13.81％。

结论 BP神经网络预测肝癌患者的生存期效果较好，可进一步推广应用。

【总页数】3页(P17-19)
【作者】贺佳;贺宪民;刘崎;毕文杉;张智坚
【作者单位】上海第二军医大学卫生统计学教研室;上海第二军医大学卫生统计学教研室;上海长海医院;上海长海医院;上海东方肝胆医院
【正文语种】中文
【中图分类】R73
【相关文献】
1.地塞米松对晚期肝癌患者生活质量及生存期影响的临床研究 [J], 徐舒
2.高强度聚焦超声治疗对肝癌患者生存期影响的初步研究 [J], 危安;刘冀宁;吴金术;周启昌
3.中医药联合TACE对中晚期肝癌患者生存期影响的回顾性队列研究 [J], 陈杨;汪名权;宋文;王成华;张恩乐;干磊
4.基于不平衡分类的原发性肝癌患者无病生存期预测研究 [J], 杨日东;李琳;陈秋源;
华赟鹏;周毅
5.肝癌术后无瘤生存期的人工神经网络预测 [J], 贺佳;张智坚;贺宪民
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BP神经网络在中医胃病病型诊断中的实现

BP神经网络在中医胃病病型诊断中的实现胃病是一种以胃痛、腹胀、恶心、呕吐、消化不良等症状为主要表现的疾病，常见于现代都市生活中长期食用高脂肪、高蛋白、高糖饮食，工作节奏快、精神压力大的人群。

中医认为，胃病主要由脾胃功能失调、气血失和、肝郁气滞等引起。

根据中医病机理论，胃病可分为脾胃虚弱型、肝郁气滞型、湿热蕴结型、气血萎缩型、气阴两虚型等不同的病型。

而根据不同的病型进行个体化的治疗显得尤为重要。

对于胃病的病型诊断一直以来是中医临床工作中的难点之一。

传统的病型诊断需要临床医生通过丰富的临床经验和深厚的中医理论基础进行综合判断，这不仅耗时耗力，而且存在一定程度的主观性。

而BP神经网络技术的引入，为中医胃病病型诊断注入了新的活力。

BP神经网络是一种最常见的人工神经网络，具有自组织学习和适应性学习的能力，非常适用于需要从大量复杂数据中学习规律和进行预测的领域。

通过在神经元中引入非线性激活函数和动态权值调整，BP神经网络可以很好地模拟人脑的学习和记忆能力。

在医学领域，BP神经网络已经成功应用于疾病诊断、病情预测等方面，取得了很好的效果。

在中医胃病病型诊断中，BP神经网络的实现可以提高病型诊断的准确性和客观性，减轻医生的工作负担，为患者提供更好的个体化治疗方案。

1.数据采集需要收集一定数量和质量的胃病患者的临床资料。

这些临床资料主要包括患者的基本信息、主诉、病史、体格检查、实验室检查、中医舌诊、脉诊等信息。

同时还需要对患者进行四诊（望、闻、问、切）观察，观察患者的面色、舌质、舌苔、脉象等表现。

这些数据将作为BP神经网络训练的输入变量和输出变量。

2.数据预处理在数据采集完成后，需要对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取、数据标准化等工作。

这些预处理工作是为了确保训练数据的准确性和一致性，为神经网络的学习和训练提供良好的数据基础。

3.建立BP神经网络模型在数据预处理完成后，需要建立BP神经网络模型。

BP神经网络的模型包括输入层、隐层和输出层。

BP神经网络在中医胃病病型诊断中的实现

BP神经网络在中医胃病病型诊断中的实现一、BP神经网络概述BP神经网络是一种人工神经网络模型，它由输入层、隐层和输出层组成。

输入层接受外部输入数据，隐层进行数据处理和转换，输出层给出网络的输出结果。

在训练过程中，BP神经网络通过反向传播算法不断调整神经元之间的连接权值，使得网络的输出结果与期望结果尽可能接近。

BP神经网络具有较强的自我学习和适应能力，能够较好地处理非线性问题，因此在模式识别、预测分析等领域有广泛的应用。

传统的中医胃病病型诊断主要依靠医生的临床经验和患者的症状、舌象等信息。

不同医生的诊断结果可能存在一定的差异，且诊断过程耗费时间长，劳神费力。

利用BP神经网络进行胃病病型诊断具有很大的潜力。

BP神经网络可以处理大量的数据信息，能够有效提取胃病患者的临床特征和症状信息。

通过输入大量的病例数据和相应的病型诊断结果，训练BP神经网络模型，使得模型能够从海量的数据中找到规律和特征，建立起胃病病型诊断的模型。

BP神经网络能够克服传统诊断的主观性和个体差异。

通过训练大量的数据，BP神经网络能够准确地判断患者的病情和病型，避免了因医生个人经验不足或主观判断造成的诊断误差。

BP神经网络可以及时更新和修正模型。

随着新的病例信息不断输入，BP神经网络可以及时对模型进行调整和优化，使得诊断模型越来越准确。

1. 自动化诊断：BP神经网络能够对患者的病情和症状进行自动识别和诊断，减轻了医生的工作负担，提高了诊断的效率。

2. 准确性高：BP神经网络通过大量的病例数据训练，能够找到患者病情的规律和特征，有效降低了诊断的误差，提高了诊断的准确性。

1. 数据需求大：BP神经网络需要大量的病例数据来进行训练，而且数据的质量和完整性对模型的影响较大。

2. 可解释性差：BP神经网络的工作原理较为复杂，输出的结果往往缺乏可解释性，难以让医生理解和信任。

3. 迁移性差：BP神经网络模型在一个地区或者一个医院训练得到的结果可能不适用于其他地区或者其他医院，缺乏通用性。

基于人工神经网络的肝脏病变分析方法研究

基于人工神经网络的肝脏病变分析方法研究随着人们生活水平的不断提高，肝脏病变已成为全球公认的一种重要的健康问题。

为了更好的诊断和治疗肝脏病变，很多科学家和医生致力于开发一种基于人工神经网络技术的肝脏病变分析方法。

本文将详细介绍这种技术的工作原理、应用前景和市场前景等问题。

一、什么是人工神经网络技术？人工神经网络技术（Artificial neural network technology）是一种由多个简单单元组成的复杂系统，这些单元和它们之间的连接可以模拟人类中枢神经系统（Central nervous system）中的神经元的功能。

人工神经网络技术是神经科学与计算机科学的交叉领域，主要用于解决一些复杂的问题，如巨量数据的分析、复杂模式的识别、控制和决策制定等。

二、人工神经网络在肝脏病变分析中的工作原理是什么？基于人工神经网络的肝脏病变分析方法主要分为以下四个阶段：1、数据采集阶段：在这一阶段，医生或研究人员需要采集大量的肝脏影像数据，例如结构影像（如CT扫描和MRI扫描等）和功能影像（如PET扫描和SPECT扫描等），并整理成一个数据集。

2、数据预处理阶段：在这一阶段中，医生或研究人员需要对采集到的数据进行预处理，如图像分割、特征提取、数据清洗等。

这个阶段的目的是处理数据集中的噪声和缺失值，使数据集更加精确和可靠。

3、模型训练阶段：在这一阶段，医生或研究人员需要培训一个人工神经网络模型，在这个模型中，训练数据集被输入，并训练出一个符合规则的模型。

这个模型可以识别和区分肝脏病变的类型，从而提高肝脏病变的诊断准确度。

4、测试和应用阶段：在这一阶段中，医生或研究人员可以使用训练好的模型对新的肝脏影像进行分析和诊断。

这个模型可以提供高质量的结果，并为医生提供指导，帮助他们做出正确的诊断和治疗决策。

三、基于人工神经网络的肝脏病变分析方法有哪些应用前景和市场前景？随着计算机技术的不断进步和医疗设备的不断改进，基于人工神经网络的肝脏病变分析方法已经成为肝脏病变治疗的核心技术之一，它的应用前景和市场前景广泛。

BP神经网络在肝硬化治疗预测中的应用

BP神经网络在肝硬化治疗预测中的应用
高秀娟
【期刊名称】《数学理论与应用》
【年(卷),期】2011(031)003
【摘要】This paper makes use of BP neural network to establish the prediction modle of the 66 cases of liver cirrhosis＇ s cure. And get the estimate result based on matlab. The experiments show that the BP neural network can predict the treatment effectively.%本文利用BP神经网络建立起66例肝硬化治疗结果数据预测模型，并基于matlab得出预测结果。

实验证明利用BP神经网络可有效地预测肝病治疗效果。

【总页数】4页(P20-23)
【作者】高秀娟
【作者单位】中南大学数学科学与计算技术学院,长沙410083
【正文语种】中文
【中图分类】O211.67
【相关文献】
1.BP神经网络预测方法的改进及其在隧道长期沉降预测中的应用 [J], 杨茜
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3.GM(1,1)与BP神经网络组合预测模型在田径成绩预测中的应用 [J], 郭维民
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