【摘 要】
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目的提出一种基于介电常数,模拟退火算法优化的概率神经网络(SA-PNN)分类鉴别方法,用于肺癌及其周围正常组织的鉴别。方法基于开端同轴探头测量得到的肺肿瘤及其周围正常组织
【机 构】
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南方医科大学生物医学工程学院,南方医科大学南方医院胸外科
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFC0100801),广州市科技计划项目(201704020091),南方医院院长基金(2016B018)
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目的提出一种基于介电常数,模拟退火算法优化的概率神经网络(SA-PNN)分类鉴别方法,用于肺癌及其周围正常组织的鉴别。方法基于开端同轴探头测量得到的肺肿瘤及其周围正常组织的介电常数,利用Statistical Dependency(SD)算法进行频率筛选,将筛选得到的频率点下的介电常数作为特征变量,使用SA-PNN进行分类鉴别。结果经过SD算法最终筛选出3个频率点,分别为984、2724、2723 MHz,将这3个频率点下的介电常数作为特征变量,利用SA-PNN对200例样本数据进行鉴别,通过10折交叉验
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