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腎小球濾過率(GFR)是重要腎功能指標,能精確定量反映腎功能,具有準確、靈敏、穩(wěn)定,且重復性好的特點。目前GFR主要用放射性同位素標記物99mTc-DTPA清除率來測定,測定過程繁瑣,時間較長,費用高,遭受放射性損傷。用其它易于獲取的腎功能參數,通過預測模型估算GFR是當前國際上正在研究的方法。針對中國人群數據,本文對已有的三種GFR的計算模型,用多元函數優(yōu)化技術進行了模型系數優(yōu)化,提高了計算準確性;并用BP神經網絡技術建立了新的GFR估算模型,經過計算,新模型的均方根誤差和P30誤差均優(yōu)于原公式,得到了更為簡單和高精度的結果。
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