红细胞指数鉴别轻型β地中海贫血和缺铁性贫血的作用评价

作者：黄江; 陈剑锋; 梁婉怡; 陈一菁; 龙桂芳

来源：生物医学工程与临床, 2013, (06): 570-573.

• 红细胞
• &beta
• 地中海贫血
• 缺铁性贫血
• 反向传播(BP)人工神经网络 red blood cell
• &beta
• -thalassemia
• iron deficiency anemia
• back propagation(BP) artificial neural network

目的评估红细胞指数对鉴别婚育年龄轻型β地中海贫血和缺铁性贫血患者的作用,并利用这些指数建立基于反向传播(BP)人工神经网络的诊断模型以提高预测准确率。方法选择310例轻型β地中海贫血患者,其中男性131例,女性179例,年龄23~37岁,中位年龄25岁;125例缺铁性贫血患者作为对照,其中男性52例,女性73例,年龄20~34岁,中位年龄24岁。采用7种公式计算红细胞指数,分析它们对轻型β地中海贫血的预测灵敏度、特异度和约登指数。以此7种公式的计算值作为参数在MATLAB7.0程序上实现BP人工神经网络诊断模型。结果轻型β地贫血红细胞和血红蛋白(Hb)水平比缺铁性贫血高,平均红细胞体积(MCV)、平均红细胞血红蛋白(MCH)比后者低。7种指数中,Green and King指数(GKI)对轻型β地中海贫血的预测灵敏度(90.6%)及约登指数(78.6%)最高。BP人工神经网络诊断模型对轻型β地中海贫血的诊断准确率为96.77%。结论 GKI用于鉴别轻型β地中海贫血和缺铁性贫血可靠性相对较高。采用全部7种鉴别指数建立起来的BP人工神经网络诊断模型可明显提高轻型β地中海贫血的诊断准确率。

• 单位
  广西医科大学; 广西大学; 南方医科大学