基于神经网络的慢性病危险因素人体模型的建模方法

doi:10.3969/j.issn.0258-8021. 2014. 06.011

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摘要本研究的目的是运用神经网络反向传播(BP)学习算法，建立一种个体化慢性病危险因素人体模型的方法，为状态控制研究提供人体模型基础。该模型以运动状况、饮食习惯(包括盐、谷类、蔬菜、水果、肉禽类、蛋类、鱼虾类、豆类、奶类、油脂、动物内脏等的摄入量)、饮酒和吸烟等为输入量，输出量包括与慢性病密切相关的收缩压、舒张压、血糖、心率、BMI等生理参数，并用残差分析检验所建模型的可靠性。通过13例志愿者的受试试验，有9例实测参数和估计参数的符合率超过80%。研究结果表明，所提出的基于神经网络的个体化慢性病危险因素预测模型的建模方法，在总体上是可行的，为个体化设计危险因素控制策略提供了依据慢

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	包家明¹ 王顺²朱朝阳^2*王奕青¹ 徐雅诗¹

关键词 ：慢性病, 危险因素, 个体化模型, 神经网络, 状态控制

Abstract：The aim of this study is to set up an individualized modeling method, based on the back propagation (BP) learning algorithm on an artificial neural network (ANN), for a risk factor control of chronic disease. The inputs of the model include the parameters about physical activity, food intake (salt, grains, vegetables, fruits, meat and poultry, eggs, fish, legumes, milk, oil, animal internal organs), drinking and smoking. And the outputs are systolic pressure, diastolic pressure, glucose, heart rate and BMI. The reliability of the model was test by residual analysis. The result showed that coincidence rates of measured outputs with the estimated ones of 9 models were over 80% among 13 volunteers. So it is concluded that the proposed method is generally practical, providing a basis for the design of individualized state control of chronic disease risk factor.

Key words： chronic disease risk factor individualized model neural network state control

基金资助:浙江省医药卫生平台重点资助计划(2012ZDA011)；浙江省科技厅公益性技术研究计划(2013C33159)

引用本文:

包家明¹ 王顺²朱朝阳^2*王奕青¹ 徐雅诗¹ . 基于神经网络的慢性病危险因素人体模型的建模方法[J]. 中国生物医学工程学报, 2014, 33(6): 715-721.
BAO Jia Ming¹WANG Shun²ZHU Chao Yang² WANG Yi Qing¹XU Ya Shi¹WANG Qiang^2. A Human Body Modeling for Risk Factors of Chronic Disease with an Artificial Neural Network. journal1, 2014, 33(6): 715-721.

链接本文:

http://cjbme.csbme.org/CN/10.3969/j.issn.0258-8021. 2014. 06.011 或 http://cjbme.csbme.org/CN/Y2014/V33/I6/715

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