[发明专利]一种基于尿比重和尿量监测的肾衰竭预警方法及系统

权利要求书

1.一种基于尿比重和尿量监测的肾衰竭预警方法，其特征在于，包括：

采集不同类别患者的尿比重和步进式尿量监测指标，建立数据库；

进行概率神经网络的训练；

利用训练完毕的所述概率神经网络对就诊者的尿比重和步进式尿量监测数值进行计算，并得到预警结果。

2.根据权利要求1所述的基于尿比重和尿量监测的肾衰竭预警方法，其特征在于，

所述进行概率神经网络的训练包括：

根据医院诊断结果，对采集到的患者尿比重和步进式尿量定义病情分类；

将尿比重和步进式尿量指标作为输入，病情分类作为输出，放入概率神经网络中进行监督学习。

3.根据权利要求2所述的基于尿比重和尿量监测的肾衰竭预警方法，其特征在于，所述将尿比重和步进式尿量指标作为输入，病情分类作为输出，放入概率神经网络中进行监督学习包括：

将各项指标归一化；

将患者的尿比重和步进式尿量输入到概率神经网络的输入层；

设置spread值，将输入层信息传递到模式层，进行模式识别；

在求和层将模式层中属于同一类的隐含神经元的输出做加权平均得到每一类的概率密度；

根据各类对输入信息的概率估计，采用Bayes分类规则，选出具有最大后验概率的类别，并在决策层输出；

将输出结果与训练样本类别值对比，通过调整spread值进行误差校正，直到完成概率神经网络的训练。

4.一种基于尿比重和尿量监测的肾衰竭预警系统，其特征在于，包括：

采集模块，用于采集不同类别患者的尿比重和步进式尿量监测指标，建立数据库；

训练模块，用于进行概率神经网络的训练；

计算模块，用于利用训练完毕的所述概率神经网络对就诊者的尿比重和步进式尿量监测数值进行计算，并得到预警结果。

5.根据权利要求4所述的基于尿比重和尿量监测的肾衰竭预警系统，其特征在于，

所述训练模块包括：

分类单元，用于根据医院诊断结果，对采集到的患者尿比重和步进式尿量定义病情分类；

监督学习单元，用于将尿比重和步进式尿量指标作为输入，病情分类作为输出，放入概率神经网络中进行监督学习。

6.根据权利要求5所述的基于尿比重和尿量监测的肾衰竭预警系统，其特征在于，所述监督学习单元包括：

归一化部件，用于将各项指标归一化；

输入部件，用于将患者的尿比重和步进式尿量输入到概率神经网络的输入层；

模式识别部件，用于设置spread值，将输入层信息传递到模式层，进行模式识别；

加权平均部件，用于在求和层将模式层中属于同一类的隐含神经元的输出做加权平均得到每一类的概率密度；

输出部件，用于根据各类对输入信息的概率估计，采用Bayes分类规则，选出具有最大后验概率的类别，并在决策层输出；

校正部件，用于将输出结果与训练样本类别值对比，通过调整spread值进行误差校正，直到完成概率神经网络的训练。