放射性肝病的神经网络模型预测研究

朱骥；朱小东；梁世雄；徐志勇；赵建东；傅小龙；蒋国梁

关键词：放射性肝病, 神经网络, 预测

摘要：目的评价人工神经网络在放射性肝病预测中的价值.方法93例肝硬化Child-Pugh A级患者接受三维适形放疗,其中8例发生放射性肝病.93例被随机分为训练集和验证集进行模型拟合.结果ROC曲线下面积为0.8897,灵敏度、特异度、准确度、阳性预测值、阴性预测值分别为0.875,0.882,0.882,0.412和0.987.结论预测因子涵盖物理和临床指标,人工神经网络模型在放射性肝病的预测中获得了较高的准确度.