【摘 要】
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目的探讨时间序列自回归单整移动平均(ARIMA)模型、反向传播神经网络(BPNN)和非参数逐步判别方法(NSDA)在颅内压(ICP)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
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目的探讨时间序列自回归单整移动平均(ARIMA)模型、反向传播神经网络(BPNN)和非参数逐步判别方法(NSDA)在颅内压(ICP)监测数学模型中应用的可能性及在该领域的应用前景。方法对颅高压(ICH)患者硬膜外留置ICP监测探头,术后连续采集ICP及大脑中动脉平均血流速度(VMCA)、平均动脉压(MAP)、呼末二氧化碳分压(PETCO2)、心率(HR)等参数。应用SAS软件根据ICP历史数据建立ARIMA时间序列模型拟合ICP变化过程;应用Matlab软件建立众参数和ICP的贝叶斯正规化三层BPNN预测模型;应用SAS软件建立众参数和ICP的NSDA模型。结果所建立的颅内压ARIMA模型,预测误差范围基本在正负3mmHg以内。所建立的BPNN模型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1.17mmHg,平均相对误差为7.36%。所建立的NSDA模型对于ICP在正常及轻度升增高、中度升高、重度升高三个阶段的正确判别效果分别为94.58%、92.65%和92.86%,总体误判率为6.02%。结论ARIMA时间序列模型能够拟合颅内压随时间的变化规律,在具备历史真值的前提下有较好的预测效果。BPNN模型与ICH的非线性特性相契合,对ICP的预测效果良好。NSDA对于ICP的半定量判断具有较好的适用性。三种模型均有潜在的临床实际应用前景。
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