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Identification of the risk for liver fibrosis on CHB patients using an artificial neural network based on routine and serum markers

机译:使用基于常规和血清标志物的人工神经网络识别CHB患者的肝纤维化风险

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摘要

BackgroundLiver fibrosis progression is commonly found in patients with CHB. Liver biopsy is a gold standard for identifying the extent of liver fibrosis, but has many draw-backs. It is essential to construct a noninvasive model to predict the levels of risk for liver fibrosis. It would provide very useful information to help reduce the number of liver biopsies of CHB patients.
机译:背景肝纤维化进展通常在CHB患者中发现。肝活检是鉴定肝纤维化程度的金标准,但缺点很多。构建非侵入性模型以预测肝纤维化的风险水平至关重要。这将提供非常有用的信息,以帮助减少CHB患者的肝活检次数。

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