径向基人工神经网络在宫颈细胞图像识别中的应用

• 作者: 付志民 何苗 周宝森 李建华 范玉 蒋本铁
• 来源期刊: 中国医科大学学报
• 学科: 医学
• 关键词: 径向基 人工神经网络 计算机辅助诊断
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 所属期刊栏目: 临床医学
• 页码范围: 79-81
• 页数: 3页
• 分类号: R711.74
• 字数: 2106字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0258-4646.2006.01.036

摘要

目的:探讨径向基(RBF)人工神经网络在宫颈细胞图像识别中的应用.方法:提取宫颈细胞和细胞核的15个形态学特征参数及12个色度学特征参数,对700个宫颈细胞按正常、低度鳞状上皮内病变(LSIL)、高度鳞状上皮内病变(HSIL)、宫颈癌进行分类识别.利用软件STATISTICA 7.0建立网络模型并训练,用VC ++.NET语言调用网络.结果:RBF网络对训练集的拟合度为97.3%,对测试集的分类准确率为95.4%.在测试集中,正常细胞的识别率为96%,LSIL细胞识别率为94%,HSIL细胞识别率为100%,癌细胞识别率为88%.RBF网络输入参数的敏感度排序与细胞病理学特征基本一致.结论:RBF人工神经网络可以很好的对宫颈细胞特别是HSIL细胞进行分类识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何苗	中国医科大学附属第一医院计算机室	78	739	15.0	24.0
2	周宝森	中国医科大学公共卫生学院流行病学教研室	150	1795	25.0	33.0
3	李建华	中国医科大学基础医学院病理学教研室	92	559	11.0	19.0
4	付志民	中国医科大学基础医学院病理学教研室	8	87	4.0	8.0
5	蒋本铁	东北大学计算机中心	8	108	6.0	8.0
6	范玉		4	56	2.0	4.0