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96SEO 2026-02-23 14:19 45
威斯康辛大学医学院经过多年的收集和整理建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。
数据库中包含了细胞核图像的10
个量化特征细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度〉这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。
因此需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性的。
个量化特征作为网络的输入良性乳腺肿瘤和恶性乳腺肿瘤这两种类别作为网络的输出。
共有乳腺癌数据集共包括569
数据采集后利用Matlab自带的神经网络工具箱中的函数newpnn可以构建一个pnn神经网络。
其调用格式为netnewfP,T,SPREAD)。
其中P为输入数据矩阵T为输出数据矩阵SPREAD为分布密度当分布密度的值接近于0时它构成最邻分类器当分布密度的值较大时它构成对几个训练样本的临近分类器TF为节点传递函数BTF为反向传播神经网络训练函数;BLF为反向传播神经网络权值、阈值学习函数;PF为性能分析函数IPF为输入处理函数OPF为输出处理函数DDF为验证数据划分函数。
网络创建完毕后若需要还可以对神经网络的参数进行设置和修改将训练集的500个病例的数据输入网络便可以对网络进行训练
网络通过训练后将测试数据集的69组的10个量化特征数据输入到网络里便可以得到对应的输出即分类
通过对网络仿真结果的分析可以得到误诊率包括良心被误诊为恶性及恶性被误诊为良性从而可以对该方法的可行性进行评价
因为训练数据比较少为了提高预测精度通过交叉验证并不断迭代寻找最佳的SPREAD值最后应用于PNN神经网络里。
相比于固定的SPREAD值而言自适应求解SPREAD值的方式可以更好地提高预测精度
1.利用智能算法去优化BP神经网络的权值和阈值比如GA算法PSO算法SA算法GASA算法等等
神经网络每一次的预测结果都不相同为了得到更好的结果建议多次运行取最佳值。
基于自适应SPREAD-PNN的乳腺肿瘤诊断分类与预测的仿真结果
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