计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2012年
9期
166-169
,共4页
概率神经网络%乳腺癌%计算机辅助诊断
概率神經網絡%乳腺癌%計算機輔助診斷
개솔신경망락%유선암%계산궤보조진단
由于癌细胞多形性,细针吸取细胞学检查存在局限性,辩识能力不足,造成误诊.为进一步提高乳腺癌辅助诊断的准确性,提出了一种基于概率神经网络的乳腺癌辅助诊断方法.首先建立基于概率神经网络的分类模型,其次确定网络的训练集和测试集,接着找出最优的径向基函数分布密度,最后计算5-折交叉验证的测试准确度,并对仿真方法和结果进行了检验.将仿真结果和检验结果与已有文献中所得出的结果进行对比分析,表明用概率神经网络进行乳腺癌的辅助诊断,具有准确度高,诊断用时少,易于实现等优点,说明了其在乳腺癌计算机辅助诊断方面的可行性和优越性.
由于癌細胞多形性,細針吸取細胞學檢查存在跼限性,辯識能力不足,造成誤診.為進一步提高乳腺癌輔助診斷的準確性,提齣瞭一種基于概率神經網絡的乳腺癌輔助診斷方法.首先建立基于概率神經網絡的分類模型,其次確定網絡的訓練集和測試集,接著找齣最優的徑嚮基函數分佈密度,最後計算5-摺交扠驗證的測試準確度,併對倣真方法和結果進行瞭檢驗.將倣真結果和檢驗結果與已有文獻中所得齣的結果進行對比分析,錶明用概率神經網絡進行乳腺癌的輔助診斷,具有準確度高,診斷用時少,易于實現等優點,說明瞭其在乳腺癌計算機輔助診斷方麵的可行性和優越性.
유우암세포다형성,세침흡취세포학검사존재국한성,변식능력불족,조성오진.위진일보제고유선암보조진단적준학성,제출료일충기우개솔신경망락적유선암보조진단방법.수선건립기우개솔신경망락적분류모형,기차학정망락적훈련집화측시집,접착조출최우적경향기함수분포밀도,최후계산5-절교차험증적측시준학도,병대방진방법화결과진행료검험.장방진결과화검험결과여이유문헌중소득출적결과진행대비분석,표명용개솔신경망락진행유선암적보조진단,구유준학도고,진단용시소,역우실현등우점,설명료기재유선암계산궤보조진단방면적가행성화우월성.
