中国体视学与图像分析
中國體視學與圖像分析
중국체시학여도상분석
CHINESE JOURNAL OF STEREOLOGY AND IMAGE ANALYSIS
2008年
2期
98-101
,共4页
龚平%郭华雄%王文清%王杏红%李春燕%赵廷宽
龔平%郭華雄%王文清%王杏紅%李春燕%趙廷寬
공평%곽화웅%왕문청%왕행홍%리춘연%조정관
针吸细胞学%细胞形态定量参数%人工神经网络%诊断模型%小细胞型乳腺癌
針吸細胞學%細胞形態定量參數%人工神經網絡%診斷模型%小細胞型乳腺癌
침흡세포학%세포형태정량삼수%인공신경망락%진단모형%소세포형유선암
目的 探讨人工神经网络(ANN)诊断模型对小细胞型乳腺癌的针吸细胞学诊断价值.方法 利用MPIAS-2000系统对60例乳腺癌及30例乳腺良性病变针吸细胞的29项形态定量参数进行定量分析,建立人工神经网络诊断模型,对19例小细胞型乳腺癌进行人工神经网络诊断模型的判别分析.结果 人工神经网络诊断模型对小细胞乳腺癌及良性病变的诊断特异性为100%,敏感性为84.2%.结论 利用乳腺癌针吸细胞形态定量的人工神经网络诊断模型,对辅助针吸细胞学诊断小细胞型乳腺癌具有重要的参考价值.
目的 探討人工神經網絡(ANN)診斷模型對小細胞型乳腺癌的針吸細胞學診斷價值.方法 利用MPIAS-2000繫統對60例乳腺癌及30例乳腺良性病變針吸細胞的29項形態定量參數進行定量分析,建立人工神經網絡診斷模型,對19例小細胞型乳腺癌進行人工神經網絡診斷模型的判彆分析.結果 人工神經網絡診斷模型對小細胞乳腺癌及良性病變的診斷特異性為100%,敏感性為84.2%.結論 利用乳腺癌針吸細胞形態定量的人工神經網絡診斷模型,對輔助針吸細胞學診斷小細胞型乳腺癌具有重要的參攷價值.
목적 탐토인공신경망락(ANN)진단모형대소세포형유선암적침흡세포학진단개치.방법 이용MPIAS-2000계통대60례유선암급30례유선량성병변침흡세포적29항형태정량삼수진행정량분석,건립인공신경망락진단모형,대19례소세포형유선암진행인공신경망락진단모형적판별분석.결과 인공신경망락진단모형대소세포유선암급량성병변적진단특이성위100%,민감성위84.2%.결론 이용유선암침흡세포형태정량적인공신경망락진단모형,대보조침흡세포학진단소세포형유선암구유중요적삼고개치.
