人工神经网络对左心室肥厚筛查的应用价值

摘要：

目的 本研究旨在探讨人工神经网络在左心室肥厚(LVH)筛查中的应用价值.方法 共纳入健康体检者486例,将既往病史、心电图参数等11项指标作为预测因素,建立训练集和测试集,以超声心动图结果作为结局指标,建立人工神经网络模型.同时应用相应的预测因素,建立logistic回归模型,比较两个模型间的筛查诊断价值.结果 人工神经网络模型预测LVH的灵敏度和特异度均高于logistic回归(LR)模型(灵敏度93％vs 89％,特异度91％vs 74％),人工神经网络ROC AUC大于logistic回归模型[0.964,95％CI:0.921～1.000 vs 0.889,95％CI:0.831～0.948,Z=2.016,P<0.05].结论 在预测LVH上,人工神经网络模型优于logistic回归模型.

关键词：人工神经网络、左心室肥厚、心电图、超声心动图、多层感知器

所属期刊栏目：38

在线出版日期：2019-04-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：93-96,109