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　　1. 人工神经网络工作原理
　　为了解决临床上对疾病的预测或识别等问题，神经网络主要是通过学习来获取"知识"或"经验"的，这一过程总体上可分为训练和预测两个阶段。所谓训练就是形成一种病因与疾病之间的函数映射关系，即给定一个实际输出与期望输出的目标误差值，将病人的各种病因、实验室检查、影像超声检查、临床表现等作为网络的输入信息加到其输入端，输入信息经过隐含层神经元的处理后，传递给输出层。如果输出层得到的结果大于预先给定的误差目标值时，神经网络将这种误差信号沿原来的传递路线逐层返回，并调节各个层次间神经元连接的权重值，这种过程不断交替进行，直到误差达到目标值时，训练过程结束。经过训练可使疾病的各种情况分布到连接权上, 使学习后的网络权重值存储了临床症状和疾病类型等相关的知识，此时可以认为神经网络建立起了病人的各种因素与该病人是否患有某种疾病的映射关系，这种映射关系就是一个预测疾病的判别函数。预测就是检验判别函数的可靠程度，利用一些未包括在训练集中的样本构成预测集，将预测集中与疾病相关的数据输入到训练好的网络中去，在训练阶段所得到的判别函数的作用下，就可以得到一个测试结果，从网络的输出端就可以诊断病人是否为疾病患者.
　　2 人工神经网络基本原理
　　1.1 人工神经元
　　人工神经元是组成人工神经网络的基本处理单元，简称为神经元。如图1显示了一个具有r个输入分量的人工神经元模型[6]。
　　图1中p(r=1，2，…，r) 为该神经元的输入数据;Wr 为该神经元分别与各输入数据间的连接强度，称为连接权重，权重值的大小代表上一级神经元对下一级神经元的影响程度。b为该神经元的阈值，f(x)为作用于神经元的激励函数，通常采用的是S 型函数，其数学表达式见式(1)[7]：f(x)=(1+e-Qx)-1(1)
　　a为神经元的输出数据。神经元将接收信息pi与连接权重wi 的点乘积求和构成其总输入, 在神经元阈值b的作用下经函数f(x)的作用,产生信号输出a。
　　1.2 人工神经网络
　　人工神经网络是由多个不同的神经元连接而成，一般含有多个层次，每个层次又包含了多个神经元，上一层次的神经元只能对下一层的神经元产生作用，同层神经元间无相互作用[7]。根据神经元的不同连接方式，就形成了不同功能的连接网络模型。比如BP神经网络，Kohonen神经网络，Hopfield神经网络等等，多达数十种。在医学中应用比较广泛的是BP神经(Back Propagation)，也就是误差逆向传递网络[8]，本研究中采用的也是BP神经网络。BP神经网络一般由输入层，隐含层和输出层构成，其结构模型如图2所示。
　　神经网络输入层的神经元是接受外界信息的端口，不包括数据运算功能，他将外界的输入数据通过一个连接权重传递给下一隐含层的神经元。隐含层是神经网络的核心部分，数量上可以有一个或多个层次，随着层次的增多，网络结构变得更复杂，网络数据处理功能也增强。网络的最后一层是输出层，输出层接收到隐含层的各项信息，然后经过转换把信息传给外界。