【摘 要】
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目的 使用纤维支气管镜刷片细胞形态学定量参数建立基于人工神经网络(ANN)的诊断模型,并验证其在辅助诊断肺癌中的价值.方法 利用HMIAS-2000医学图像分析系统,对组织病理学确
【机 构】
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华中科技大学同济医学院附属荆州医院病理科
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目的 使用纤维支气管镜刷片细胞形态学定量参数建立基于人工神经网络(ANN)的诊断模型,并验证其在辅助诊断肺癌中的价值.方法 利用HMIAS-2000医学图像分析系统,对组织病理学确诊的138例患者纤维支气管镜刷片细胞的细胞核进行形态定量研究,包括肺腺癌48例、肺鳞癌28例、肺小细胞癌22例,肺良性病变40例.取系统误差阈值为10-8,随机数字法选取22例肺癌、8例肺良性病变对获得的22项参数进行ANN建模及模型训练,并用盲法测试验证模型对肺癌诊断的敏感性和特异性.结果 所建立的ANN模型经过18次训练后即可达到误差要求.ANN模型诊断肺癌的敏感性为94.7％(72/76),特异性为96.9％(31/32).结论 使用纤维支气管镜刷片细胞形态学定量参数成功建立了基于ANN的诊断模型,对肺癌的鉴别诊断具有一定的应用价值.
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