中国医学物理学杂志
中國醫學物理學雜誌
중국의학물이학잡지
CHINESE JOURNAL OF MEDICAL PHYSICS
2010年
6期
2303-2306
,共4页
卵巢肿瘤%粘液性囊腺肿瘤%概率神经网络%自组织竞争网络
卵巢腫瘤%粘液性囊腺腫瘤%概率神經網絡%自組織競爭網絡
란소종류%점액성낭선종류%개솔신경망락%자조직경쟁망락
目的:探讨人工神经网络在识别卵巢粘液性囊腺肿瘤细胞的价值.方法:使用MATALB软件中的神经网络工具箱(Neural Network Toolbox),分别设计两种神经网络并训练.网络以五个形态参数(细胞核面积、周长、最大直径、等效圆直径、似圆度)为输入,输出为正常、良性、交界和恶性四种形态类型.结果:训练好的神经网络可以准确的对卵巢肿瘤细胞形态分类.结论:人工神经网络对卵巢粘液性囊腺肿瘤的病理学鉴别有很好的应用前景;选择适合的网络,不仅看网络自身.还要看训练样本.
目的:探討人工神經網絡在識彆卵巢粘液性囊腺腫瘤細胞的價值.方法:使用MATALB軟件中的神經網絡工具箱(Neural Network Toolbox),分彆設計兩種神經網絡併訓練.網絡以五箇形態參數(細胞覈麵積、週長、最大直徑、等效圓直徑、似圓度)為輸入,輸齣為正常、良性、交界和噁性四種形態類型.結果:訓練好的神經網絡可以準確的對卵巢腫瘤細胞形態分類.結論:人工神經網絡對卵巢粘液性囊腺腫瘤的病理學鑒彆有很好的應用前景;選擇適閤的網絡,不僅看網絡自身.還要看訓練樣本.
목적:탐토인공신경망락재식별란소점액성낭선종류세포적개치.방법:사용MATALB연건중적신경망락공구상(Neural Network Toolbox),분별설계량충신경망락병훈련.망락이오개형태삼수(세포핵면적、주장、최대직경、등효원직경、사원도)위수입,수출위정상、량성、교계화악성사충형태류형.결과:훈련호적신경망락가이준학적대란소종류세포형태분류.결론:인공신경망락대란소점액성낭선종류적병이학감별유흔호적응용전경;선택괄합적망락,불부간망락자신.환요간훈련양본.
