INTRODUZIONE - Una rete neurale (RN) costituisce un insieme di processori elementari ("neuroni") collegati tra loro secondo una specifica matrice di connessione. La rete può analizzare un dato input per generare un output ("pattern recognition") approssimativamente coerente. PAZIENTI E METODI - Sono stati considerati i donatori cadavere (DC, n=81) utilizzati per il prelievo di fegato nel periodo 2000-2001, attraverso la raccolta delle seguenti variabili continue (VDC): età (45.2+/-18.9; mediana: 44), BMI (23.8+/-4.7; 24.9), Bilirubina Tot (1.1+/-1.2; 0.7), ALT (68+/-220; 24), AST (65+/-124; 32), GGT (33+/-30; 23), PLT (153063+/-113285; 137000), PT (73+/-17; 75), APTT (42+/-15; 38), creatinina (1.4+/-1.5; 1.0), BUN (34+/-44; 21), Na+ (149.5+/-10.9; 148), K+ (3.9+/-0.8; 3.9). Le VDC e la variabile dicotomica maschio/femmina M/F (50/31) sono state assunte come variabili indipendenti, la tipologia di Tx [intero/split(SLT), 57/24] come variabile di subset e la sopravvivenza a sei mesi dal primo trapianto (Tx) come variabile dipendente. Sono stati testati con il software STATISTICA 6.1 i seguenti pattern: a) VDC (training: Tx fegato intero); b) VDC, escludendo l'età del DC; c) VDC (training: SLT); d) VDC, escludendo l'età del DC (training: SLT). Le RN testate erano di tipo lineare o multilayer (3-layer) perceptron (MLP), con apprendimento supervisionato mediante back-propagation. Una sola RN di tipo MPL è stata ritenuta per ogni pattern in base al regression ratio (RR) ed al train error (TE). RISULTATI - Nel pattern a), l'architettura del MLP era 10:10-7-1:1 (RR:0.052688; TE:0.011869), mentre nel pattern b) l'architettura del MLP è risultata 11:11-8-1:1 (RR:0.0345; TE:0.0077). Nel pattern c), il MLP ha presentato una struttura 13:13-7-1:1 (RR:0.004294; TE:0.0016), mentre nel pattern d) l'architettura del MLP si è rivelata 11:11-7-1:1 (RR:0.0059; TE:0.0023). CONCLUSIONI - La RN dove non era inserita l'età del DC ha presentato una migliore performance per il Tx di fegato intero, diversamente da quanto osservato per lo SLT.

Analisi mediante reti neurali dei fattori di rischio del donatore cadavere in relazione alla sopravvivenza dei pazienti sottoposti a trapianto di fegato.

SANTORI, GREGORIO;VALENTE, UMBERTO
2004-01-01

Abstract

INTRODUZIONE - Una rete neurale (RN) costituisce un insieme di processori elementari ("neuroni") collegati tra loro secondo una specifica matrice di connessione. La rete può analizzare un dato input per generare un output ("pattern recognition") approssimativamente coerente. PAZIENTI E METODI - Sono stati considerati i donatori cadavere (DC, n=81) utilizzati per il prelievo di fegato nel periodo 2000-2001, attraverso la raccolta delle seguenti variabili continue (VDC): età (45.2+/-18.9; mediana: 44), BMI (23.8+/-4.7; 24.9), Bilirubina Tot (1.1+/-1.2; 0.7), ALT (68+/-220; 24), AST (65+/-124; 32), GGT (33+/-30; 23), PLT (153063+/-113285; 137000), PT (73+/-17; 75), APTT (42+/-15; 38), creatinina (1.4+/-1.5; 1.0), BUN (34+/-44; 21), Na+ (149.5+/-10.9; 148), K+ (3.9+/-0.8; 3.9). Le VDC e la variabile dicotomica maschio/femmina M/F (50/31) sono state assunte come variabili indipendenti, la tipologia di Tx [intero/split(SLT), 57/24] come variabile di subset e la sopravvivenza a sei mesi dal primo trapianto (Tx) come variabile dipendente. Sono stati testati con il software STATISTICA 6.1 i seguenti pattern: a) VDC (training: Tx fegato intero); b) VDC, escludendo l'età del DC; c) VDC (training: SLT); d) VDC, escludendo l'età del DC (training: SLT). Le RN testate erano di tipo lineare o multilayer (3-layer) perceptron (MLP), con apprendimento supervisionato mediante back-propagation. Una sola RN di tipo MPL è stata ritenuta per ogni pattern in base al regression ratio (RR) ed al train error (TE). RISULTATI - Nel pattern a), l'architettura del MLP era 10:10-7-1:1 (RR:0.052688; TE:0.011869), mentre nel pattern b) l'architettura del MLP è risultata 11:11-8-1:1 (RR:0.0345; TE:0.0077). Nel pattern c), il MLP ha presentato una struttura 13:13-7-1:1 (RR:0.004294; TE:0.0016), mentre nel pattern d) l'architettura del MLP si è rivelata 11:11-7-1:1 (RR:0.0059; TE:0.0023). CONCLUSIONI - La RN dove non era inserita l'età del DC ha presentato una migliore performance per il Tx di fegato intero, diversamente da quanto osservato per lo SLT.
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