神经网络提高肝细胞癌磁共振波谱诊断正确率

• 作者: 刘强 刘毅慧 成金勇 李保朋 王丽娟
• 来源期刊: 生物信息学
• 学科: 医学
• 关键词: 31磷 磁共振波谱 肝细胞癌 反向传输神经网络 径向基函数神经网络
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 页码范围: 171-174
• 分类号: R445.2
• 字数: 3356字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-5565.2010.02.018

摘要

通过评价31磷磁共振波谱(31Phosphorus Magnetic Resonance Spectroscopy,31P-MRS)来辨别三种诊断类型:肝细胞癌,正常肝和肝硬化.运用反向传输神经网络(BP)和径向基函数神经网络(RBF)分析31P-MRS数据,分别建立神经网络模型,进行肝细胞癌的诊断分类以期提高识别率.实验结果证明,应用神经网络模型后,31P-MR波谱对活体肝细胞癌的诊断正确率从89.47%提高到97.3%,且BP更优于RBF.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘强		28	75	5.0	7.0
2	王丽娟		1	1	1.0	1.0
3	刘毅慧		4	6	1.0	2.0
4	李保朋		4	15	3.0	3.0
5	成金勇		4	6	1.0	2.0