[发明专利]一种利用神经网络的高血压预测方法在审
| 申请号： | 201510028877.6 | 申请日： | 2015-01-21 |
| 公开（公告）号： | CN104504297A | 公开（公告）日： | 2015-04-08 |
| 发明（设计）人： | 安宁;颉云华;汪泳;李璞 | 申请（专利权）人： | 甘肃百合物联科技信息有限公司 |
| 主分类号： | G06F19/00 | 分类号： | G06F19/00 |
| 代理公司： | 兰州振华专利代理有限责任公司62102 | 代理人： | 张真 |
| 地址： | 730000甘肃省兰州市城关*** | 国省代码： | 甘肃;62 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 利用 神经网络 高血压 预测 方法 | ||
技术领域
本发明涉及医疗过程中依据个人的基本信息、健康信息进行高血压患病预测技术领域，尤其是涉及一种利用神经网络遗传算法的高血压预测方法。
背景技术
高血压是全球重大可控性慢性疾病，已成为脑卒中、冠心病和心肾功能衰竭等的主要原因。目前，我国高血压患病率大于20％，患者超过2亿，且发病率呈逐年上升趋势，因此，高血压的防治是我国人口与健康领域面临的重大问题。
高血压药物疗效正从群体化研究走向个体化研究，因此一个有效的预测模型为人们药物治疗高血压提供了科学的依据，也为建立一个健全合理的高血压预测方案提供了研究方向。对高血压的早防早治、个体化药物治疗的疗效具有十分重要的科学意义。目前，针对高血压患病预测的模型道路尚不明确，部分方法也不成熟。
发明内容
本发明的目的在于避免现有技术的不足提供一种利用神经网络的高血压预测方法，从而有效解决现有技术的问题。
为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：所述的一种利用神经网络的高血压预测方法,其特点是包括如下步骤：
(1)根据人口统计学、人体测量学、行为信息等因素，首先确定了一些可能影响高血压患病的因素，这些因素在此定义为自变量，包括十三种：年龄、性别、身高、体重、婚姻状况、教育状况、家庭年收入、锻炼状况、是否糖尿病、是否高血脂、抽烟是否超过100根、抽烟、饮酒；同时确立一种因变量因素为高血压；
(2)依据世界上最大的不间断的调查系统BRFSS提供的健康信息数据，取出以上相关因素的数据；
(3)将以上的收集到的数据导入SPSS软件，选择分析——回归——二元Logistic，将因变量选择为高血压，自变量选择为其他十三种因素；
(4)依据二元Logistic回归方法进行相关性分析，得到P值相关性分析；其结果如下：
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