Using artificial neural networks to predict malignancy of ovarian tumors

机译：使用人工神经网络预测卵巢肿瘤的恶性肿瘤

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This paper discusses the application of artificial neural networks (ANNs) to preoperative discrimination between benign and malignant ovarian tumors. With the input variables selected by logistic regression analysis, two types of feed-forward neural networks were built: multi-layer perceptrons (MLPs) and generalized regression networks (GRNNs). We assess the performance of the models using the Receiver Operating Characteristic (ROC) curve, particularly the area under the ROC curves (AUC), and statistically compare the cross-vaildated estimate of the AUC of different models.

机译：本文讨论了人工神经网络（ANNS）在良性和恶性卵巢肿瘤之间的术前辨别。利用Logistic回归分析选择的输入变量，构建了两种类型的前馈神经网络：多层Perceptrons（MLP）和广义回归网络（GRNNS）。我们使用接收器操作特性（ROC）曲线来评估模型的性能，特别是ROC曲线（AUC）下的区域，并统计地比较不同模型AUC的交叉Vaildated估计。

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来源
《Annual International Conferernce of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society》|2001年||共4页
会议地点
作者
C. Lu; J. De Brabanter; S. Van Huffel; I. Vergote; D. Timmerman;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 R-53;
关键词
Ovarian tumor; Multi-layer perceptron; Generalized regression network; Logistic regression; ROC; Cross-validation;

机译：卵巢肿瘤;多层的感知;广义回归网络;物流回归;ROC;交叉验证;

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