基于GA-BP神经网络模型鉴别2型糖尿病性周围神经病变的分类模型研究

更新时间:2023-05-28

【摘要】目的以临床检查指标建立2型糖尿病性周围神经病变(DPN)的遗传算法优化反向传播(GA-BP)神经网络模型并评价其诊断性能。方法收集重庆医科大学附属医院2016年1-12月收治的DPN患者2240例和非DPN患者2632例,采用SPSS 21.0对两组患者的41项临床检验指标进行单因素分析,选取有统计学意义的变量37项,采用R软件构建决策树、贝叶斯模型,采用MATLAB 2014a软件构建BP神经网络和GA-BP神经网络模型,通过各项评估参数比较这4个模型的优劣。结果决策树模型的测试样本准确率为93.4%,贝叶斯模型为70.0%,BP神经网络模型为98.9%,GA-BP神经网络模型为99.5%;工作特征曲线下面积分别为0.93、0.72、0.99、0.99;约登指数分别为0.87、0.59、0.98、0.98。结论 GA-BP神经网络模型对DPN有很好的计算机辅助诊断作用,但仍须进一步进行临床试验。

【关键词】 糖尿病性周围神经病变 决策树 贝叶斯模型 BP神经网络 遗传算法

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