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首页> 中文期刊> 《中国医科大学学报》 >径向基人工神经网络在宫颈细胞图像识别中的应用

径向基人工神经网络在宫颈细胞图像识别中的应用

         
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目的:探讨径向基(RBF)人工神经网络在宫颈细胞图像识别中的应用.方法:提取宫颈细胞和细胞核的15个形态学特征参数及12个色度学特征参数,对700个宫颈细胞按正常、低度鳞状上皮内病变(LSIL)、高度鳞状上皮内病变(HSIL)、宫颈癌进行分类识别.利用软件STATISTICA 7.0建立网络模型并训练,用VC ++.NET语言调用网络.结果:RBF网络对训练集的拟合度为97.3%,对测试集的分类准确率为95.4%.在测试集中,正常细胞的识别率为96%,LSIL细胞识别率为94%,HSIL细胞识别率为100%,癌细胞识别率为88%.RBF网络输入参数的敏感度排序与细胞病理学特征基本一致.结论:RBF人工神经网络可以很好的对宫颈细胞特别是HSIL细胞进行分类识别.

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