摘要：

文题释义：

反向传播神经网络(back-propagation network，BP神经网络)：作为一种非线性多层反向传播网络，通过梯度下降及连续调整神经元权值实现对于模型最小误差的无限逼近，优于处理复杂模糊的映射关系、无需了解数据的分布形式和变量间的关系，对非线性系统具有较强的模拟与预测能力，且相较传统回归模型在拟合优度、对初始数据的仿真和预测精度等方面展现出较为明显的优势。

心肺最佳点：被认为是人体呼吸系统和心血管系统的最佳整合点，当人体进行递增运动过程中每分通气量与每分摄氧量的最低值被定义为“心肺最佳点”，心肺最佳点的测试强度仅约为最大摄氧量的50%并可准确反映人体有氧运动能力。

背景：研究证明最大摄氧量被认为是评价有氧运动能力的“金标准”，但测试其所需运动强度较大且存在指标再现性低、测试者主观影响效应等限制因素。

目的：通过反向传播神经网络采用新型次最大运动评估指标“心肺最佳点”构建最大摄氧量预测模型。

方法：试验经国家体育总局体育科学研究所伦理委员会批准，招募80名健康大学生受试者(男40名，女40名)，了解试验流程、目的并自愿签署知情同意书配合完整试验过程。受试者进行递增负荷心肺运动试验，采集最大摄氧量与心肺最佳点等相关指标，进行相关性分析获得具有统计学意义的指标，并构建最大摄氧量预测模型。

结果与结论：①最大摄氧量与心肺最佳点、体质量指数、性别、心肺最佳点对应的摄氧量和功率均存在显著相关性(P < 0.01)；②运用反向传播神经网络构建经典3层拓扑结构最大摄氧量预测模型(包含5个输入层、10个隐藏层和1个输出层)，该模型预测值与实测值绝对误差均值为0.227 L/min、相对误差均值为12%，提示基于心肺最佳点构建的反向传播神经网络可准确且有效预测最大摄氧量；③反向传播神经网络模型最大摄氧量预测值与多元线性回归预测值相比差异无显著性意义(P > 0.05)，但依据心肺最佳点构建的反向传播神经网络模型预测精度要优于多元线性回归模型。

缩略语：心肺最佳点对应功率：rate of work of cardiorespiratory optimal point，WRCOP；心肺最佳点对应摄氧量：oxygen uptake of cardiorespiratory optimal point，VO2COP；心肺最佳点对应心率：heart rate of cardiorespiratory optimal point，HRCOP

https://orcid.org/0000-0002-3253-933X(吴东哲)

中国组织工程研究杂志出版内容重点：组织构建；骨细胞；软骨细胞；细胞培养；成纤维细胞；血管内皮细胞；骨质疏松；组织工程

关键词: 心肺最佳点, 最大摄氧量, 反向传播神经网络, 心肺运动试验

引用本文: 吴东哲, 高晓嶙, 李闯涛, 王 昊. 根据心肺最佳点构建反向传播神经网络最大摄氧量预测模型[J]. 中国组织工程研究, 2023, 27(8): 1224-1231.

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根据心肺最佳点构建反向传播神经网络最大摄氧量预测模型