【摘 要】
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目的研究小细胞肺癌(SCLC)和非小细胞肺癌(NSCLC)的分类问题。方法 217例肺癌患者,其中男性165例,女性52例;年龄35~80岁,平均年龄61.5岁。其中SCLC108例,NSCLC109例。提取患
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目的研究小细胞肺癌(SCLC)和非小细胞肺癌(NSCLC)的分类问题。方法 217例肺癌患者,其中男性165例,女性52例;年龄35~80岁,平均年龄61.5岁。其中SCLC108例,NSCLC109例。提取患者764幅肺癌CT图像的灰度共生矩阵,选取对比度、熵、能量和逆差矩4个特征值,借助临床确诊结果,利用多层前向(BP)、径向基函数(RBF)人工神经网络对特征进行训练测试。结果BP人工神经网络对10%的78例样本进行测试,SCLC 42例预测正确,NSCLC 33例预测正确,3例预测失败。RBF神经网络对10%的78例测试样本进行测试,SCLC42例预测正确,NSCLC36例预测正确。类似方法对样本总数的70%进行训练,用30%的230例进行测试;BP人工神经网络有209例预测正确,正确率为90.9%;其中SCLC 111例预测正确,正确检出率为88.8%;NSCLC98例预测正确,正确检出率为93.3%。RBF人工神经网络有216例预测正确,正确率为93.9%,其中SCLC117例预测正确,正确率为93.6%;NSCLC99例预测正确,正确检出率为94.3%。可见BP、RBF人工神经网络对SCLC和NSCLC均具有90%以上的正确率,高于人工诊断结果。结论基于灰度共生矩阵的对比度、熵、能量和逆差矩4个特征值能反映SCLC和NSCLC的有效特征参量,通过人工神经网络能达到分类目的,辅助临床治疗。
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