發(fā)布時(shí)間：2024-05-21 18:40

　　研究背景早產(chǎn)兒視網(wǎng)膜病變(Retinopathy of prematurity,ROP)是發(fā)生在早產(chǎn)兒和低體重兒的一種視網(wǎng)膜血管增生性病變,是目前導(dǎo)致嬰幼兒視功能受損或盲的主要原因之一。及時(shí)的篩查和治療可以有效降低ROP的致盲率。目前的篩查標(biāo)準(zhǔn)主要依據(jù)出生胎齡和出生體重而制定,標(biāo)準(zhǔn)較為寬松,篩查效率偏低。眼底檢查有一定侵入性,過(guò)多的檢查不僅耗時(shí)費(fèi)力、增加經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān),對(duì)于早產(chǎn)兒來(lái)說(shuō)也是無(wú)益的。面對(duì)早產(chǎn)兒存活數(shù)量的日益增長(zhǎng)和眼科專業(yè)醫(yī)師的缺乏,怎樣合理評(píng)估ROP發(fā)生的可能,在不漏診患兒的前提下盡量縮小篩查量,是目前亟需解決的問(wèn)題。探索非侵入、結(jié)合多種危險(xiǎn)因素的ROP預(yù)測(cè)方法,將有助于解決這一問(wèn)題。目的1、分析ROP潛在的危險(xiǎn)因素,尋找能夠預(yù)測(cè)ROP發(fā)生的最佳指標(biāo)組合。2、建立非侵入、低成本的ROP發(fā)病預(yù)測(cè)模型,以提前辨別高危兒,使篩查工作有的放矢,為ROP的早期發(fā)現(xiàn)和預(yù)防工作帶來(lái)幫助。3、利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行疾病預(yù)測(cè),是將人工智能與眼科診療相結(jié)合的一次探索。方法對(duì)591例自2014年9月至2018年9月在南方醫(yī)科大學(xué)珠江醫(yī)院新生兒重癥監(jiān)護(hù)室住院并接受早產(chǎn)兒視網(wǎng)膜病變篩查的患兒的病例資料進(jìn)行回...

【文章頁(yè)數(shù)】：81 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 前言
    1. 早產(chǎn)兒視網(wǎng)膜病變定義及危害
    2. 流行病學(xué)特點(diǎn)
    3. 病理生理
    4. 篩查現(xiàn)狀及面臨的問(wèn)題
第二章 早產(chǎn)兒視網(wǎng)膜病變危險(xiǎn)因素分析
    1. 目的
    2. 研究對(duì)象
    3. 方法
        3.1 篩查標(biāo)準(zhǔn)
        3.2 檢查方法
        3.3 檢查注意事項(xiàng)
        3.4 ROP篩查結(jié)果判讀
        3.5 資料收集
        3.6 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法
    4. 結(jié)果
        4.1 591例早產(chǎn)兒一般臨床資料
        4.2 ROP篩查基本情況
        4.3 ROP危險(xiǎn)因素單因素分析結(jié)果
        4.4 ROP危險(xiǎn)因素多因素分析結(jié)果
    5. 討論
        5.1 母親孕產(chǎn)因素與ROP
        5.2 新生兒因素與ROP
        5.3 新生兒干預(yù)措施與ROP
        5.4 新生兒實(shí)驗(yàn)室檢查與ROP
        5.5 影響因素間的交互作用
        5.6 研究局限性
    6. 本章小結(jié)
第三章 利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)ROP的發(fā)生
    1. 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的ROP發(fā)病預(yù)測(cè)
        1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        1.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的ROP發(fā)病預(yù)測(cè)模型
    2. 遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的ROP發(fā)病預(yù)測(cè)
        2.1 遺傳算法
        2.2 遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過(guò)程
        2.3 遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)結(jié)果
    3. 討論
        3.1 ANN和logistic回歸模型預(yù)測(cè)對(duì)比
        3.2 ANN模型優(yōu)點(diǎn)
        3.3 ANN模型缺點(diǎn)
        3.4 研究局限性
    4. 本章小結(jié)
第四章 展望
第五章 全文總結(jié)
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間成果
致謝



本文編號(hào)：3979768