基于遗传神经网络和舌根癌Radiomics特征的生存期预测?

• 作者: 杨清萍 潘晓英
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 医学
• 关键词: 预后 影像组学 BP神经网络 遗传神经网络 生存期
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 信息处理与网络安全
• 页码范围: 2509-2512,2545
• 页数: 5页
• 分类号: TP183|R445
• 字数: 3885字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2019.10.026

摘要

在全球范围内癌症严重危害人类健康,正确评估癌症患者的预后状况对于个性化治疗意义重大.影像组学(Radiomics)数据中存在着大量反映肿瘤形状、强度、纹理和小波特性的定量特征,这些特征与其预后效果间存在着不可忽视的关联关系.论文针对舌根癌的Radiomics特征数据,提出了一种基于遗传神经网络(GA-BP神经网络)的生存期预测模型.仿真实验结果表明论文所提模型具有较强的预测能力,与BP神经网络预测模型的比较结果表明,该模型具有更强的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘晓英		40	149	7.0	11.0
2	杨清萍		2	3	1.0	1.0