排序方式: 共有25条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
目的研究小细胞肺癌(SCLC)和非小细胞肺癌(NSCLC)的分类问题。方法217例肺癌患者.其中男性165例.殳性52例;年龄35~80岁,平均年龄61.5岁。其中SCLC108例,NSCLC109例。提取患者764幅肺癌CT图像的灰度共生矩阵,选取对比度、熵、能量和逆差矩4个特征值,借助临床确诊结果,利用多层前向(BP)、径向基函数(RBF)人工神经网络对特征进行训练测试。结果BP人工神经网络对10%的78例样本进行测试,SCLC42例预测正确.NSCLC33例预测正确.3例预测失败。RBF神经网络对10%的78例测试样本进行测试,SCLC42例预测正确.NSCLC36例预测正确、类似方法对样本总数的70%进行训练,用30%的230例进行测试;BP人工神经网络有209例预测正确。正确率为90.9%:其中SCLC111例预测正确,正确检出率为88.8%;NSCLC98例预测正确,正确检出率为93.3%。RBF人工神经网络有216例预测正确.正确率为93.9%,其中SCLC117例预测正确,正确率为93.6%;NSCLC99例预测正确,止确检出率为94.3%。可见BP、RBF人1二神经网络对SCLC和NSCLC均具有90%以上的正确率,高于人工诊断结果。结论基于灰度共生矩阵的对比度、熵、能量和逆差矩4个特征值能反映SCLC和NSCLC的有效特征参量.通过人工神经网络能达到分类目的,辅助临床治疗。 相似文献
2.
目的研究肺癌CT图像的分类问题。由于肺癌图像的复杂性及图像采集过程中不同程度的存在噪声干扰,造成人工分类难度增大。本文提出一种基于图像处理和支持向量的肺癌分类方法。方法首先对采集的原始CT图像进行去噪处理,通过图像分割技术得到肺实质感兴趣区域,然后利用灰度共生矩阵,提取感兴趣区域的纹理特征,最后利用支持向量机分类器对数据样本进行训练测试。结果仿真结果表明,本方法对肺癌CT图像分类准确率达到90%。结论为肺癌的临床诊断与治疗提供了依据。 相似文献
3.
《生物医学信号处理》是生物医学工程专业的重要课程,该课程内容多、概念抽象、理论性和实践性都很强,许多算法都需要借助软件进行演示。文章针对课程特点,基于MATLAB平台,设计开发了《生物医学信号处理》实验教学系统。该系统内容丰富、界面友好、操作简单、交互性强,不仅可以演示实验,还可以辅助理论教学,便于学生自学。 相似文献
4.
5.
6.
7.
8.
目的研究松花粉对环磷酰胺化疗有无增效和减毒作用。方法采用腹水型S180小鼠为实验系统,通过检测抑瘤率、血液学和肝功能指标,评价松花粉对环磷酰胺化疗的增效和减毒作用;采用免疫低下小鼠模型为实验系统,通过检测巨细胞吞噬功能、溶血素水平和胸腺、脾脏指数,评价松花粉的免疫调节作用。结果松花粉(150、300、600 mg/kg)与环磷酰胺合用后抑瘤率明显提高,可明显抑制环磷酰胺引起的白细胞下降和肝功能的损伤,可提高免疫低下小鼠单核吞噬细胞的吞噬功能、溶血素水平和免疫器官系数。结论松花粉可通过调节免疫对环磷酰胺化疗起到明显的增效减毒作用。 相似文献
9.