【摘 要】
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背景与目的:利用近红外散射光谱的特征分析技术,在放疗过程实时观察到病人病灶治疗情况,实现便捷、无损的辅助疗效评估.材料与方法:通过由卤素光源、光纤光谱仪、双光纤探头和上位机软件组成的数据采集系统,采集宫颈癌治疗前、放疗期间和放疗后的散射光谱,将这些光谱数据进行一系列数据处理、分析,再随机分为训练集(70％)、验证集(15％)和测试集(15％),并利用MATLAB自带的神经网络工具箱进行建模,通过测试集来验证该模型的有效性.临床试验经筛选后得到的样本有74例,其中有14例治疗前,40例治疗中,20例治疗后.
【机 构】
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南京航空航天大学自动化学院生物医学工程系,南京 211106;江苏省肿瘤医院检验科,南京 210009
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背景与目的:利用近红外散射光谱的特征分析技术,在放疗过程实时观察到病人病灶治疗情况,实现便捷、无损的辅助疗效评估.材料与方法:通过由卤素光源、光纤光谱仪、双光纤探头和上位机软件组成的数据采集系统,采集宫颈癌治疗前、放疗期间和放疗后的散射光谱,将这些光谱数据进行一系列数据处理、分析,再随机分为训练集(70％)、验证集(15％)和测试集(15％),并利用MATLAB自带的神经网络工具箱进行建模,通过测试集来验证该模型的有效性.临床试验经筛选后得到的样本有74例,其中有14例治疗前,40例治疗中,20例治疗后.结果:BP神经网络算法结合光谱数据的方法可以用于识别宫颈癌放疗前、放疗过程中与放疗治愈后的宫颈在体组织,能够初步进行宫颈癌辅助疗效评估且识别准确率在90％左右.结论:本研究表明通过对宫颈癌组织治疗过程中光谱的数据分析,可以实现治疗阶段的基本判定,为宫颈癌的放疗疗效评估寻找到一种更加便捷、简单的辅助方法.
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