目的:探討糖尿病足患者的截肢率、生存率,尋找影響糖尿病足患者截肢、死亡的危險因素。利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、COX比例風(fēng)險模型預(yù)測糖尿病足患者截肢及生存預(yù)后的情況,并比較三種模型在糖尿病足截肢及生存預(yù)后的預(yù)測效果,選擇最優(yōu)預(yù)測模型。方法:收集某市某三甲醫(yī)院2014年1月-2016年1月收治的273例糖尿病足患者住院資料,采用電話隨訪的形式對患者隨訪至2016年12月。應(yīng)用聚類分析篩選變量,Kaplane-Meier法計算生存率、截肢率,COX比例風(fēng)險模型分析截肢、死亡的影響因素。通過比較糖尿病足患者實際的生存狀況和預(yù)測生存狀況、實際的截肢狀況和預(yù)測的截肢狀況,判斷三種模型預(yù)測生存、截肢狀況的準(zhǔn)確性;根據(jù)ROC曲線下面積（Area Under The Curve,AUC）大小,靈敏度、特異度等值判斷BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和COX比例風(fēng)險模型在糖尿病足患者截肢及生存預(yù)后中的預(yù)測效果。結(jié)果:糖尿病足患者一年生存率88.3%,一年截肢率13.4%;三年生存率79.2%,三年截肢率13.9%。多因素cox逐步回歸分析顯示潰瘍嚴(yán)重情況（HR=4... 

【文章來源】：重慶醫(yī)科大學(xué)重慶市

【文章頁數(shù)】：53 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖

圖 2 遺傳算法流程Figuer 2 Flow chart of genetic algorithm由上圖可知，BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)的確定，遺傳算法的優(yōu)化過程，BP 神經(jīng)網(wǎng)模型進(jìn)行預(yù)測這三個部分即構(gòu)成了遺傳優(yōu)化算法。模型結(jié)構(gòu)確定時，依照擬合數(shù)的輸入以及輸出參數(shù)個數(shù)進(jìn)行確定，并確定遺傳算法的個體長度。算法優(yōu)化程中，根據(jù)模型的權(quán)值以及閾值（不同個體皆有其各自的權(quán)值和閾值），以及據(jù)其函數(shù)進(jìn)行調(diào)整的適應(yīng)度值，并通過選擇、交叉、變異操作等尋找個體最優(yōu)。最后，根據(jù)之前的優(yōu)化算法找到的最優(yōu)個體模型對模型的權(quán)值和閾值賦值，過訓(xùn)練后的模型輸出結(jié)果即為預(yù)測部分。2 遺傳算法的實現(xiàn)2.1 種群初始化個體的編碼方法采用的是實數(shù)編碼，其可以用一個實數(shù)串來表示，由四部分組：隱含層的閾值、輸出層的閾值、輸入層與隱含層之間的連接權(quán)值以及隱含層

圖 3 結(jié)局為截肢的 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)Figuer 3 BPneural network model structure with amputation6.1.2 結(jié)局為死亡模型的建立過程同截肢結(jié)局，這里不再贅述。構(gòu)建的模型結(jié)構(gòu)如圖：

【參考文獻(xiàn)】：
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博士論文
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碩士論文
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