神经网络在凝血酶原时间检测系统中的应用研究

作者：邓俊伟; 姚佳; 郭振; 周连群; 赵鹤鸣^*

来源：国际检验医学杂志, 2020, 41(21): 2575-2585.

• 即时检测
• 检测系统
• BP神经网络
• 凝血酶原时间

目的凝血酶原时间(PT)是凝血4项指标中一项重要的指标,该指标快速、准确、床旁的检测对于抗凝治疗监控等医疗手段有重要意义。针对目前检测PT的体外快速诊断系统测量误差大、测量环境严格等问题,本研究旨在设计一种神经网络算法补偿的即时检测系统。方法制作基于电化学计时安培法的信号检测系统,研究BP神经网络的优化和对系统检测的补偿效果。结果重复试验中,不同标本的系统检测变异系数分别为2.59%、2.43%和3.65%。对比试验中,将4种数据分析方法与SYSMEX CS 5100检测方法进行Passing-Bablok回归分析和Bland-Altman偏倚分析,结果为:差值法(slope 0.941,95%CI为0.893 5～1.008 7)、公式法(slope 0.939,95%CI为0.900 9～0.992 4)、传统BP神经网络预测(slope 0.937,95%CI为0.896 6～0.995 7),与SYSMEX CS 5100检测方法相关性较差;优化BP神经网络预测(slope 1.002,95%CI为0.959 2～1.055 6),与SYSMEX CS 5100检测方法相关性较好。差值法(P=0.007 7,η=97.0%)、公式法(P=0.020 0,η=93.9%),与SYSMEX CS 5100检测方法差异有统计学意义(P<0.05);传统BP神经网络预测(P=0.126 4,η=97.0%)和优化BP神经网络预测(P=0.365 7,η=97.0%),与SYSMEX CS 5100检测方法差异无统计学意义(P>0.05),具有较好的一致性。结论神经网络在PT检测中,提高了结果的拟合度,为系统的准确性提供了保障。

• 单位
  中国科学技术大学; 苏州大学; 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所