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基于眼生物参数序列的屈光度预测方法研究
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作者 徐略标 丁岚 +8 位作者 梁宸 王钰靓 刘雨佳 尚建慜 朱俊 项华中 褚仁远 王成 瞿小妹 《国际生物医学工程杂志》 CAS 2024年第5期417-422,共6页
目的基于眼生物参数序列建立一种屈光度预测方法。方法采用分层随机整群抽样方法抽取2022年1月至2023年1月复旦大学附属眼耳鼻喉科医院采集的上海杨浦区2所重点学校和2所普通学校5~13岁儿童的数据集。收集儿童的眼生物参数数据包括性别... 目的基于眼生物参数序列建立一种屈光度预测方法。方法采用分层随机整群抽样方法抽取2022年1月至2023年1月复旦大学附属眼耳鼻喉科医院采集的上海杨浦区2所重点学校和2所普通学校5~13岁儿童的数据集。收集儿童的眼生物参数数据包括性别、年龄、屈光度、眼轴长、角膜曲率和前房深度信息,采用最小二乘法计算最优拟合直线的斜率,结合基线数据及预处理后的眼生物参数变化率,建立最小二乘-反向传播(BP)神经网络模型。研究中将数据集依照8∶2的比例划分为训练集和验证集进行五折交叉验证,并采用平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、相关系数R和决定系数R 2指标评估模型性能。结果最小二乘-BP神经网络模型的性能指标R^(2)、R、RMSE、MAE、MSE分别为0.96、0.9819、0.2142、0.1399 D、0.0459,均达到最佳值。屈光度预测值与真实值之间的回归方程为y=0.97 x+0.0148,R^(2)=0.97,具有良好的相关性。在内部验证中,随访3、6、9、12个月的MAE分别为0.1101、0.1360、0.1537、0.1848 D,均达到了临床可接受性能(小于0.25 D)。在外部验证中,所有年龄段的误差均小于0.25 D。结论建立了一种基于眼生物参数序列的屈光度预测方法。 展开更多
关键词 近视 眼生物参数 屈光度 最小二乘法 反向传播神经网络
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