Modélisation de l’hémodialyse

Abstract

L’objectif assigné à ce travail est d’élaborer un modèle RN optimal pour modélisation de l’hémodialyse. Un modèle neuronal optimal de type feedforward (RN) caractérisé par une structure (neuf neurones dans la couche d'entrée, quinze neurones dans la couche cachée et deux neurones dans la couche de sortie) est construits dans le but de modéliser le processus de l’hémodialyse. Un ensemble de 108 points de données a été utilisé pour tester le réseau de neurones. 60%, 20% et 20% de l'ensemble de données a été utilisée respectivement pour l’apprentissage, la validation et le test. Pour le modèle le plus prometteur de réseau neurone, les valeurs calculées de la phase test ont été comparées aux valeurs mesurées, de bonnes corrélations sont été trouvées (le coefficient de corrélation "R =0.9994" et la racine d’erreur quadratique moyenne "REQM = 1.7819mg/l"). L'analyse de sensibilité par la méthode de poids a révélé la contribution et le profil de variation de chaque variable d’entrée (Na, K, GB, GR, HGB, poids d’entrée, surface, temps et débit de la pompe) sur les sorties (urée, créatinine) du réseau RNoptimal