基于概率神经网络的乳腺癌计算机辅助诊断

• 作者: 程智辉 陈将宏
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 概率神经网络 乳腺癌 计算机辅助诊断
• 年，卷（期）: 2012,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能与专家系统
• 页码范围: 166-169
• 分类号: TP183
• 字数: 4079字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2012.09.040

摘要

由于癌细胞多形性,细针吸取细胞学检查存在局限性,辩识能力不足,造成误诊.为进一步提高乳腺癌辅助诊断的准确性,提出了一种基于概率神经网络的乳腺癌辅助诊断方法.首先建立基于概率神经网络的分类模型,其次确定网络的训练集和测试集,接着找出最优的径向基函数分布密度,最后计算5-折交叉验证的测试准确度,并对仿真方法和结果进行了检验.将仿真结果和检验结果与已有文献中所得出的结果进行对比分析,表明用概率神经网络进行乳腺癌的辅助诊断,具有准确度高,诊断用时少,易于实现等优点,说明了其在乳腺癌计算机辅助诊断方面的可行性和优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈将宏	三峡大学理学院	19	50	4.0	6.0
2	程智辉	三峡大学理学院	1	18	1.0	1.0