Suppr超能文献

利用神经网络确定女性缺铁性贫血。

Determination of women iron deficiency anemia using neural networks.

机构信息

Department of Computer Engineering, Sakarya University, Sakarya, Turkey.

出版信息

J Med Syst. 2012 Oct;36(5):2941-5. doi: 10.1007/s10916-011-9772-4. Epub 2011 Sep 1.

Abstract

Iron deficiency anemia (IDA) is a common type of anemia which most often occurs in young adult women. Detection of Iron deficiency requires blood tests and doctors' decision. Doing so can be costly and difficult especially in undeveloped countries. In this study, we developed an application by using Feedforward Networks (FFN), Cascade Forward Networks (CFN), Distributed Delay Networks (DDN), Time Delay Networks (TDN), Probabilistic Neural Network (PNN), and Learning Vector Quantization (LVQ) networks that can diagnose iron deficiency anemia in women.

摘要

缺铁性贫血(IDA)是一种常见的贫血症,多见于年轻成年女性。缺铁的检测需要血液检查和医生的诊断。这可能是昂贵和困难的,特别是在欠发达国家。在这项研究中,我们开发了一个应用程序,使用前馈网络(FFN)、级联前馈网络(CFN)、分布式延迟网络(DDN)、时滞网络(TDN)、概率神经网络(PNN)和学习矢量量化(LVQ)网络,用于诊断女性缺铁性贫血。

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