开题报告内容：（包括拟研究或解决的问题、采用的研究手段及文献综述，不少于2000字）1 文献综述数据挖掘，即使用某些技术从复杂的数据中集中识别其隐藏的相关性和模式，除此之外，它还可以在此基础上构建预测模型。
人工神经网络（Artificial Neural Network，以下简称ANN）是数据挖掘的主要工具之一。
ANN受人脑和神经系统的启发，具有一个复杂的计算结构，该结构由输入和输出层以及一个隐藏的单元层组成，这些单元将输入数据转换为可供输出层使用的内容。
ANN可以从大量、复杂的数据中集中识别以提取和教导机器识别关系，使用适当的学习算法，只要输入数据有序地与结果相关，就可以在达到最小分类误差之后预测结果。
因此，ANN能够将数据之间的复杂关联融入到算法中，通过相互连接的处理单元网络（类似于神经元）来表示和处理信息。
由于ANN的几个新兴的全局性质，如联想记忆和分布式并行处理，使其在涉及模式分类和识别的各种任务中得到了广泛的应用[1，2]。
在医学领域，ANN在生物信号和图像的处理和解释以及决策支持系统中，应用构建了多种预测模型，例如胃癌患者、在重症监护病房（ICU）的住院时间和孕妇先天性心脏病的风险等。
通过基于样本的学习，ANN可以用来找到患者数据的输入和输出模式之间的近似映射，即通过网络呈现关于具有已知疾病过程结果的患者的数据（例如在给定的观察期后死亡或存活）。
ANN的一个特点是可以实现各类患者之间非直观的、复杂的非线性分离，可以在输入空间中发现患者数据中隐藏的特征，而传统的统计方法或仅凭人的决策是看不到的[1，2]。
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