基于BP神經網絡的實驗診斷學教學數據分析與處理技術研究

董軻 盧毅 林芳 王希 李文瑤 張惠中

摘要：針對傳統教學數據處理方法具有較強的主觀性與不準確的問題，文中提出一種基于BP神經網絡對實驗診斷學教學數據進行處理和分析的方法。該方法根據實驗診斷學課程的特點采集學生具體操作步驟的得分與學生對這門課程的評價數據，并使用BP神經網絡來自適應地學習數據間的關系，從而克服傳統質量評估中主觀性過強的問題。實驗仿真與測試結果表明，文中所提出的方法能得到更為滿意的結果，且具有更強的適應性。

關鍵詞：實驗診斷學;教學數據;數據分析;BP神經網絡;自適應學習;仿真測試

中圖分類號：TN711-34;TP183

文獻標識碼：A

文章編號：1004-373X（ 2019）24-0129-04

0 引言

實驗診斷學是醫學教學的主干課程之一，其通過運用各種方法與技術來檢驗病人的標本，從而獲得反映病人機體狀態、病因和病理變化的客觀數據，其連接了臨床醫學和基礎醫學[1]。但實驗診斷學需要學生學習各種臨床案例，并熟練掌握臨床醫學基礎知識、操作步驟[2-3]。不同于其他課程的是，實驗診斷學具有教學內容抽象、難以理解和教學課程多的特點，導致這門課程的學習給學生帶來了極大的困難，也給教學評估帶來了重大的挑戰[4-6]。

目前，借助于數據挖掘、數據倉庫和聯機分析等技術，國內外學者提出了各種教學數據處理與分析技術來輔助不同課程的教學評估[7-9]。例如Desire2Learn公司開發的成績管理系統實現了教學數據驅動的學業管理和干預功能[10];美國馬鞍封社區學院使用教學數據實現學生的個性化教育。由于各教學課程的內容與形式不同，導致教學評估系統對教學數據的需求與處理方式也不同[11]。因此，針對不同的課程設置，需要建立不同的教學處理和分析方法。

本文根據實驗診斷學的教學特點，提出一種基于BP神經網絡[12-13]的實驗診斷學教學數據分析與處理方法。該方法通過搜集和整理大量實驗診斷學的教學數據來構建數據庫，使用BP神經網絡來建立各教學數據與實驗診斷學的教學質量和教學水平間的關聯關系。該方法為實現實驗診斷學的教學評估與加強教學質量，提供了一條可行的途徑。

1 實驗診斷學教學數據

目前，實驗診斷學的課程主要包括理論教學和實驗教學兩部分。其中實驗教學根據課程標準要求掌握的重難點和臨床項目的實際應用情況，設置了不同的代表性實驗，并合理安排學生的學時進行授課，以期實現更優的教學效果。因此，本文通過挖掘不同專業的實驗課數據并對其進行分析與處理，以輔助進行實驗診斷學的教學評估。

目前，實驗診斷學教學課程包括理論課和實驗課兩部分。其中：理論課主要包括臨床生物化學、臨床免疫學、腎功能檢測、肝功能檢測、分泌及排泄物檢測、貧血的實驗室檢測、血液學檢測、出凝血檢測、傳染性疾病的檢測、骨髓細胞血檢測;而實驗課包括肝功能檢測、體液檢測、血液學檢測。

在理論課程中通過考試和隨堂測試來評估學生的學習效果，在實驗課程中通過對學生的操作步驟進行評分，從而評估學生對這些課程的掌握情況。

同時，在實驗診斷學教學數據分析中，不僅需要考核學生對教學課程的掌握情況，還需督促教師保證授課質量。因此，本文也采集了學生對這門課程的評價數據。評價數據主要是由調查問卷的形式獲取，具體內容如表1所示。表中學生對不同項目內容進行選擇評價，包括：較贊同、一般贊同和不贊同這3項。本文通過分析、處理這些評價數據來評估教師的授課質量，進而輔助進行實驗診斷學的教學評估。

2 基于BP神經網絡的教學數據分析

傳統的教學數據分析方式，只是進行簡單的數據操作處理來對各項教學質量評估指標進行加權求和，而未考慮到各項指標的權重或主觀地對不同指標進行賦權，其質量評估結果通常具有較強的主觀性導致總體結果不準確。

針對上述問題，本文提出一種基于BP神經網絡對實驗診斷學教學數據進行處理與分析方法。首先將第一部分采集到的數據進行量化處理，然后將量化后的數據作為BP神經網絡的輸入來訓練模型，最后使用訓練好的模型分析、預測實驗診斷學的教學質量。本文網絡訓練的目標為最小化網絡輸出與之前得到的教學效果間的誤差，該方法不僅能通過自適應學習數據間的關系來克服傳統質量評估中主觀性較強的問題，且還能得到更為滿意的結果。下面具體介紹本文方法的原理和流程。BP神經網絡是一種使用誤差反向傳播訓練的前饋網絡，該網絡不需事先建立輸入與輸出間的具體數學模型，僅通過數據訓練、梯度搜索技術和最小化網絡輸出與期望目標間的誤差，即可得到給定輸入時最接近期望目標的輸出結果。

BP神經網絡的模型架構如圖1所示。從圖中可以看出，該網絡包括輸入層、隱含層和輸出層3層架構，具有前向傳播和誤差反向傳播兩個過程。其中，前向傳播使用隱含層對給定的輸入數據進行非線性變換，經輸出層得到輸出信號;反向傳播時先計算輸出信號與目標間的誤差，并沿著正向傳播的反方向進行回傳，沿誤差的梯度方向進行多次訓練，確保網絡輸出與期望目標間的誤差最小。

為了適應實驗診斷學教學數據的特點，下面具體介紹該網絡層的設置與數據處理過程。

輸入層：根據第一部分采集的數據，本文共選取了15項不同的評估指標。其中8項指標為調查問卷的評分，剩余7項指標分別為：學生結業考試得分1項，肝功能檢測（谷丙轉氨酶檢測）、體液檢測（尿蛋白檢測）、血液學檢測（白細胞計數）3項實驗操作，以及3份實驗報告的得分。因此，設置輸入層節點的數量為15。

隱含層：該層節點的數量是根據輸入層與輸出層節點的數量確定的，通常取：

h=（a+b）1/2+c式中：h為隱含層節點的數量;a為輸入層節點數量;b為輸出層節點數量。

輸出層：該層用于預測實驗診斷學的教學質量，因此其節點數為1。

本文基于上述數據和設計的BP神經網絡進行實驗診斷學的教學質量預測，具體流程如下：

1）數據整理和歸一化;

2）設置BP神經網絡的輸入層、隱含層和輸出層節點數量，并初始化網絡參數;

3）使用預處理后的數據訓練網絡參數，最小化網絡輸出與之前得到的教學效果間的誤差;

4）選取一定的評價指標對網絡的輸出結果進行分析與評價。

在實驗過程中，對于給定的輸入數據x，BP神經網絡的正向傳播過程為：

3 仿真測試與實驗結果

本文通過搜集、整理歷年來的實驗診斷學教學數據，使用Matlab平臺進行仿真實驗。首先從數據中隨機選取1 000位不同學生的數據作為訓練集，選取另外100位不同學生的數據作為測試集。表2為部分數據歸一化后的結果。

基于此數據，本文訓練后的BP神經網絡在測試集上的結果如表3所示。

從表中可以看出，本文提出的方法在訓練數據集中具有較高的精度，在測試數據集上也能達到85%的精度。同時筆者發現隨著訓練數據的逐漸增加，驗證精度也能隨之增加。因此，提出的方法不僅能通過自適應學習數據間的關系來克服傳統質量評估中的主觀性過強的問題，且還能得到更為滿意的結果。

圖2為本文BP神經網絡的訓練過程。橫軸為迭代次數，縱軸為損失變化，粗線為訓練損失變化情況，虛線為測試損失變化情況。從圖中可以看出，文中網絡能較準確地擬合數據的分布，得到更為精確的結果。

4 結語

本文針對傳統教學數據處理方法具有較強的主觀性與不準確的問題，提出了一種基于BP神經網絡對實驗診斷學教學數據進行處理和分析的方法。該方法使用學生在實驗診斷學課程中的具體操作步驟的評分和學生對這門課程的評價數據作為輸入，采用BP神經網絡模型來分析、處理這些數據，從而得到實驗診斷學的教學效果。

實驗仿真與測試結果表明，所提出的方法不僅能通過自適應學習數據間的關系來克服傳統質量評估中的主觀性過強的問題，還能得到更為滿意的結果。為實現實驗診斷學的教學評估與加強教學質量提供了一條可行的途徑。

注：本文通訊作者為張惠中。

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作者簡介：董軻（1971-），男，陜西成陽人，博士，副教授，研究方向為實驗診斷學。

盧毅（1981-），男，陜西西安人，博士研究生，高級工程師，研究方向為物聯網與人工智能。

張惠中（1961-），天津人，博士，教授，博士生導師，主任醫師，主要從事惡性腫瘤生物治療及疫苗研發方面的研究。