【摘 要】
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目的建立肝癌CT影像人工神经网络辅助诊断模型。方法对所收集的肝癌(110例)和其它肝占位疾病(123例)的CT影像进行预处理,提取各病例CT的影像学特征并以此作为网络训练样本集
【机 构】
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第四军医大学预防医学系流行病教研室; 第四军医大学西京医院放射科; 第四军医大学预防医学系统计教研室; 第四军医大学生物医学医电工程教研室; 第四军医大学西京医
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目的建立肝癌CT影像人工神经网络辅助诊断模型。方法对所收集的肝癌(110例)和其它肝占位疾病(123例)的CT影像进行预处理,提取各病例CT的影像学特征并以此作为网络训练样本集和网络评价样本集。建立肝癌CT影像误差逆传播(back propagation,BP)神经网络辅助诊断模型,用训练样本集对网络进行训练后,将评价样本集通过网络仿真,用仿真输出数据计算该神经网络用于肝癌CT影像诊断的灵敏度、特异度和准确度。结果网络的训练过程显示,第12步时训练停止,样本集划分合理,对网络的训练效果良好。根据网络的仿真输出数据,计算出神经网络用于肝癌CT影像诊断的灵敏度和特异度分别为98%和96%,诊断准确度为97%。结论该人工神经网络可以应用于肝癌CT影像的临床诊断。
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