期刊简介
《中国脑血管病杂志》于2004年1月18日创刊发行，由中华人民共和国卫生部主管，中国医师协会、首都医科大学宣武医院主办。我国著名脑血管病专家刘承基、凌锋教授担任主编。内容涉及脑血管病的基础研究、临床研究、新技术的开展和应用等。杂志同时向国内外发行，面向所有从事脑血管病基础研究和临床研究的工作者，包括神经内科，神经外科、放射科、颌面外科、整形科、超声科等医学专业的医师。2006年，杂志成为中国科技论文统计源期刊（中国科技核心期刊），同时被被荷兰《医学文摘》、俄罗斯《文摘杂志》和美国《化学文摘》所收录。
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首页>中国脑血管病杂志
- 杂志名称：中国脑血管病杂志
- 主管单位：国家卫生和计划生育委员会
- 主办单位：中国医师协会 首都医科大学宣武医院
- 国际刊号：1672-5921
- 国内刊号：11-5126/R
- 出版周期：月刊
期刊荣誉：中国科技论文统计源期刊（中国科技核心期刊）期刊收录：CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版), 文摘与引文数据库, 知网收录(中), 上海图书馆馆藏, 北大核心期刊(中国人文社会科学核心期刊), CA 化学文摘(美), 国家图书馆馆藏, Pж(AJ) 文摘杂志(俄), 医学文摘, 万方收录(中), 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), 维普收录(中)
反向传播神经网络在监测颅内压数学模型中的应用
曾高；邓巍；何乾；焦风；任金马；栾文忠；梁冶矢
关键词：神经网络(计算机), 模型, 理论, 颅内高压
摘要：目的 探讨反向传播神经网络(BPNN)在建立无创颅内压监测数学模型中应用的可能性及在该领域的应用前景.方法 对10例颅脑外伤所致急性颅高压患者连续20 min采集其大脑中动脉平均血流速度(VMCA)、平均动脉压(MAP)、呼气末二氧化碳分压(PETCO2)和心率,同时在硬膜外置探头监测颅内压,共获2911组数据.通过Matlab7.0软件中的神经网络工具箱,建立众参数和颅内压的贝叶斯正规化3层BPNN预测模型,进行训练样本和预测样本的仿真模拟,并计算出各个因素的平均影响值(MIV).结果 BPNN模型结构为4-20-1,训练至191步时网络收敛.预测样本的预测值和真实值的相关系数r=0.99,平均绝对误差为1.17 mm Hg,平均相对误差为7.36%.按照MIV绝对值大小列出4个因素,对于颅内压影响的相对重要性顺位为VMCA、PETCO2、MAP和心率.结论 反向传播神经网络模型与颅高压的非线性特性相契合,对颅内压的预测效果良好,能较好地处理颅高压内部多因素间复杂的非线性关系.
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