利用人工神经网络对女性压力性尿失禁进行病理分析
医学物理
2018-03-07 v1 机器学习
摘要
目的：从数学上研究女性压力性尿失禁（SUI）的尿道压力及影响因素，重点关注数学建模的临床方面。方法：从尿道压力描记（UPP）与尿动力学文件中提取若干患者数据，并利用人工神经网络（ANN）模型对其关系与亲和性建模。所研究参数为尿道压力，其为两个变量的函数：患者年龄与沿尿道测量压力的位置（归一化长度）。结果：由 ANN 生成的曲面显示了所选参数与受试患者尿道压力的关系，在多样本分析下比常规数学方法生成的曲面更适用于临床分析。例如，老年人整个尿道长度存在许多低压区，表明年老时失禁更多。结论：训练后的神经网络模型就所研究有效参数对尿道压力的预测，可用于构建医疗辅助系统，以帮助临床医生更高效诊断尿失禁问题。
引用
@article{arxiv.1803.01843,
title = {Pathological Analysis of Stress Urinary Incontinence in Females using Artificial Neural Networks},
author = {Mojtaba Barzegari and Bahman Vahidi and Mohammad Reza Safarinejad and Marzieh Hashemipour},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.01843},
year = {2018}
}
备注
24 pages, 10 figures