人工神经网络(ANN)在孤立性肺结节鉴别诊断中的应用初探

沈慧聪; 王淼淼; 李智勇; 苗延巍; 宁殿秀; 伍建林

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目的研究人工神经网络(ANN)在3种常见孤立性肺结节(SPN)鉴别诊断中的应用.方法收集经临床和手术病理证实的SPN(直径≤3 cm)150例(包括周围型肺癌、肺错构瘤、肺结核球各50例),全部病例行常规CT扫描,病灶行HRCT扫描(层厚1.253 mm,采用骨重建算法).选取10种SPN在HRCT上的征象(钙化、脂肪、空泡征、空洞、细支气管气象、分叶征、毛刺征、血管集束征、胸膜凹陷征及卫星灶)作为ANN分析参数.3类SPN中随机选择各25例作为训练数据,与MATLAB6.1中的神经网络工具箱共同搭建一个初级的人工神经网络(artificial neural network,ANN)测试系统.余下SPN作为测试数据,利用已训练好的ANN对其进行分析诊断.结果ANN对3类SPN(各25例)的诊断正确率分别为80%、80%、84%,平均诊断正确率为81.3%.3种诊断方法(常规阅片法、最大似然法及ANN)采用两两配对χ2检验,P值无显著性差异(P＞0.05).结论ANN是计算机辅助诊断(computer aided diagnosis,CAD)中人工智能的前沿领域,为SPN开辟了一个新的辅助诊断模式.

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来源
《实用放射学杂志》 |2004年第10期|886-888|共3页
作者
沈慧聪; 王淼淼; 李智勇; 苗延巍; 宁殿秀; 伍建林;
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作者单位

大连医科大学第一附属医院放射科,辽宁,大连,116011;

大连医科大学第一附属医院放射科,辽宁,大连,116011;

大连医科大学第一附属医院放射科,辽宁,大连,116011;

大连医科大学第一附属医院放射科,辽宁,大连,116011;

大连医科大学第一附属医院放射科,辽宁,大连,116011;

大连医科大学第一附属医院放射科,辽宁,大连,116011;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类肺疾病;电子计算机扫描;
关键词
胸部; 孤立性肺结节; 人工神经网络; 计算机辅助诊断;

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