BP神经网络在高频彩超特征诊断乳腺癌中的应用

发布时间：2018-09-18 21:24

【摘要】：目的本研究选取乳腺癌和良性肿块为研究对象,建立BP神经网络高频彩超乳腺癌诊断模型,为乳腺癌早期诊断提供科学方法。方法运用SPSS Clementine11.1,以高频彩超影像特征指标作为BP神经网络模型输入层,以病理学诊断是否为乳腺癌作为输出层,通过训练样本建立高频彩超特征诊断乳腺癌的BP神经网络模型。结果在利用高频彩超影像特征诊断乳腺癌时,影响最大的是包膜、蟹足或毛刺,其次是后方回声、血流、边界、回声均匀与否,而内部回声、形态、砂粒状微钙化、腋窝淋巴结等是相对次要因素。BP神经网络模型预测准确性、灵敏度和特异度分别为96.9%、95.5%和97.6%。结论利用BP神经网络进行高频彩超特征诊断乳腺癌效果较好,有进一步研究的价值。
[Abstract]:Objective to establish a BP neural network high frequency color ultrasound diagnostic model for breast cancer and provide a scientific method for early diagnosis of breast cancer. Methods SPSS Clementine11.1, was used as the input layer of BP neural network model, and whether the pathological diagnosis was breast cancer was used as the output layer. The BP neural network model was established by training samples. Results in the diagnosis of breast cancer with high frequency color Doppler ultrasound, the most important factors were capsule, crab foot or burr, followed by posterior echo, blood flow, boundary, homogeneity of echo, and internal echo, morphology, sand microcalcification. The accuracy, sensitivity and specificity of BP neural network model were 96.5% and 97.6%, respectively. Conclusion using BP neural network to diagnose breast cancer with high frequency color Doppler ultrasound is effective and valuable for further study.
【作者单位】： 华润武钢总医院超声科;武汉科技大学医学院公共卫生学院;
【基金】：武汉市临床医学科研项目(WX14B31)
【分类号】：R445.1;R737.9

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本文编号：2249135