【摘 要】
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近20年来全球肺癌发病率和死亡率一直居恶性肿瘤之首,发病率高达24/10万,而且发病率和死亡率仍在不断地增长.由于肺癌病因尚未完全确定,肺癌病变的早期发现以及病患者治疗过
【机 构】
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中国科学院生物物理研究所,北京,100101
【出 处】
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中国科协2005年学术年会——生物物理与重大疾病分会
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近20年来全球肺癌发病率和死亡率一直居恶性肿瘤之首,发病率高达24/10万,而且发病率和死亡率仍在不断地增长.由于肺癌病因尚未完全确定,肺癌病变的早期发现以及病患者治疗过程中肿瘤生物学参数的评估存在着困难.目前评价病理诊断各类方法与标准在不断完善,而细胞病理学诊断是肿瘤诊断的重要手段之一,通常是以病理学观察的定性描述为基础,不同观察者、不同时间内有可能得出不一致的结论.肺癌细胞的亚类型中,小细胞癌的判别最为困难.基于数学形态学和色度学的肺癌细胞多参数的表征,建立模式样本集数据系统,研究提出自组织特性映射神经网络结构与算法及分类器设计.网络收敛后,对于输入的任意模式样本,网络均可以通过自组织竞争方式,依据训练样本数据来调整网络的权值,最终判别输入模式所属类别.该研究对于癌病理学研究、临床辅助诊断和疗效评估有着重要价值。
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