应用RBF激励WASD神经网络估算GFR.pdf

【文章标题】应用RBF激励WASD神经网络估算GFR 【摘要】本文主要探讨了如何利用径向基函数（Radial Basis Function, RBF）激励的权重与结构确定法（Weights-and-Structure-Determination, WASD）神经网络来估计肾小球滤过率（Glomerular Filtration Rate, GFR）。研究基于中山大学附属第三医院的患者数据，通过神经网络建模，旨在解决测量GFR时低价与高准确率之间的矛盾。实验结果显示，在50%的符合率标准下，该方法的准确率可达90%，优于传统方程中的最优准确率68%。 【关键词】神经网络、径向基函数、权重与结构确定法、肾小球滤过率、估算、数值实验 【知识点详解】 1. **肾小球滤过率（GFR）**：GFR是衡量肾脏功能的重要指标，用于评估肾脏清除血液中有害物质的能力。通常需要通过复杂且成本较高的方法来测量，如放射性物质清除试验或血肌酐水平计算。 2. **径向基函数（RBF）神经网络**：RBF神经网络是一种特殊的前馈神经网络，其隐藏层神经元使用径向基函数作为激活函数。这种网络结构常用于非线性回归和分类问题，具有快速学习和良好的泛化能力。 3. **权重与结构确定法（WASD）**：WASD算法是神经网络训练中的一种策略，它同时优化网络的连接权重和结构，以提高模型的性能和效率。与传统的固定结构的神经网络相比，WASD可以自适应地调整网络结构，使得模型更适应特定的数据集。 4. **神经网络建模**：通过收集大量患者数据，构建神经网络模型来预测GFR，这种方法可以处理非线性关系，提供更精确的估算。在本研究中，使用患者数据训练RBF-WASD神经网络，以期提高GFR估算的准确性。 5. **数值实验**：为了验证RBF-WASD神经网络模型的效果，进行了计算机数值实验。实验结果表明，该方法在保持较低成本的同时，提高了GFR估算的准确率，这在医疗领域具有重要意义。 6. **比较与优势**：与传统的GFR估算方程相比，RBF-WASD神经网络模型在保持相似成本的情况下，实现了更高的预测准确率，这有助于更准确地评估患者的肾功能状态，为临床决策提供更可靠的信息。 7. **应用前景**：这一研究结果对于肾病患者的早期诊断和治疗具有积极影响，可以推广到其他医疗机构，以改善GFR估算的普遍性和效率，从而提升医疗服务的质量。 总结来说，这篇论文介绍了一种利用RBF激励的WASD神经网络来估算肾小球滤过率的新方法，它在保持低成本的同时显著提高了估算准确性，为肾病管理提供了新的工具。这种基于机器学习的技术在医疗领域的应用潜力巨大，可能引领未来肾脏疾病诊断和治疗的创新方向。