目的 通过开发一个用于评估神经源性膀胱（NB）患者肾小球滤过率（GFR）的多层感知（MP）神经网络模型，并与传统线性回归公式进行对比，评价MP神经网络模型预测NB患者GFR的适用性。方法 选取2017年3月至2021年9月中国康复研究中心北京博爱医院收集的206例成年NB患者资料作为研究对象，采用随机数字表法选择其中141例患者资料作为开发组，以剩余65例作为测试组，建立MP神经网络GFR评估模型。以99m锝-二乙烯三胺五乙酸（99m Tc-DTPA）核素肾动态显像法（Gates法）检测的GFR作为参考值（r GFR），对改良版中国基于肌酐的GFR线性回归评估公式（C-GFRcr）、CKD-EPIcr线性回归评估公式（EPI-GFRcr）以及MP神经网络模型（M-GFRcr）评估的GFR进行相关性、精确度、偏差、绝对偏差和准确性的比较。结果 M-GFRcr与r GFR相关性最高（r=0.86,P ＜0.001）。M-GFRcr的绝对偏差低于C-GFRcr和EPI-GFRcr（P ＜0.05）; M-GFRcr的±15%准确性要高于C-GFRcr和EPIGFRcr，差异均有统计学意义（P ＜0.05）; M-GFRcr的±30%准确性同样高于C-GFRcr和EPI-GFRcr，差异均有统计学意义（P ＜0.05）; M-GFRcr的±50%准确性依然高于C-GFRcr和EPI-GFRcr，差异均有统计学意义（P ＜0.05）。结论基于肌酐的MP神经网络模型评估的GFR的相关性、精确度、绝对偏差和准确性优于基于肌酐的GFR线性回归评估公式（C-GFRcr、EPI-GFRcr）评估的GFR，推荐在NB患者的GFR评估中使用。