神经网络模型和多元线性回归预测肾结石CT值的比较

作者：覃延

来源：影像研究与医学应用, 2020, 4(06): 26-28.

• 肾结石
• CT值
• 神经网络模型
• 多元线性回归

目的:比较神经网络模型(NNM)和多元线性回归(MLR)预测肾结石CT值的能力。方法:回顾性搜集2018年5月至2018年12月我院诊断为肾结石的患者121例(男95例,女26例),采用随机表法按3:1分为训练样本和验证样本。所有患者均进行CT平扫成像,比较两种模型的精确程度。结果:训练样本中,NNM计算得到C’与C的相关系数高于MLR;验证样本中,NNM得到C’与C的相关系数也高于MLR。训练样本中,NNM得到的MAE、MRE和RMSE均低于MLR,差异有统计学意义;验证样本中,NNM得到的MAE(17.351)、MRE(3.822)和RMSE(3.116)也低于MLR,两者间差异均无统计学意义。结论:NNM较MLR能更好地预测肾结石的CT值。

• 单位
  贵港市人民医院