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人工神经网络技术诊断附件包块良恶性的可行性研究
引用本文:王黎明,付庆诏,孔北华,冯天瑾,刘洪波,周晓彬. 人工神经网络技术诊断附件包块良恶性的可行性研究[J]. 山东医药, 2007, 47(22): 19-21
作者姓名:王黎明  付庆诏  孔北华  冯天瑾  刘洪波  周晓彬
作者单位:青岛大学医学院附属医院,山东青岛,266003;山东大学齐鲁医院;中国海洋大学;青岛大学医学院
摘    要:目的 探索运用计算机智能人工神经网络技术建立诊断模型来判断附件包块良恶性的可行性.方法 180例附件包块患者随机分为训练组和测试组.训练组结合统计学多因素分析方法筛选出的参数建立人工神经网络诊断模型;测试组通过ROC曲线分析比较与恶性风险指数模型诊断性能的高低.结果 18项指标中单因素分析有14项指标对判断附件包块的性质有意义(P<0.05).由统计学多因素分析选出的参数(年龄、血清CA125、包块内壁突起、腹水及血流平均速度)共5项作为神经网络模型输入层参数,建立模型.ROC曲线证实神经网络模型较恶性风险指数模型的诊断性能高(P<0.05).结论 人工神经网络诊断模型对附件包块良恶性判断有良好的诊断性能.

关 键 词:人工神经网络  恶性风险指数  附件包块
文章编号:1002-266X(2007)-0019-021
修稿时间:2007-03-07

Evaluation of artificial neural networks models for predicting ovarian malignancy in patients with adnexal masses
WANG Li-ming,FU Qing-zhao,KONG Bei-hua,FENG Tian-jin,LIU Hong-bo,ZHOU Xiao-bin. Evaluation of artificial neural networks models for predicting ovarian malignancy in patients with adnexal masses[J]. Shandong Medical Journal, 2007, 47(22): 19-21
Authors:WANG Li-ming  FU Qing-zhao  KONG Bei-hua  FENG Tian-jin  LIU Hong-bo  ZHOU Xiao-bin
Affiliation:1 Affiliated Hospital of Medical College of Qingdao University, Qingdao266003, P. R. China
Abstract:
Keywords:artificial neural network    risk of malignancy model    adnexal mass
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