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Krzysztof Okoń，Romana Tomaszewska，Krystyna Nowak，Jerzy Stachura, "神经网络在胰腺导管内增生性病变分类中的应用",分析细胞病理学, 卷。23, 物品ID657268, 8. 页, 2001. https://doi.org/10.1155/2001/657268
神经网络在胰腺导管内增生性病变分类中的应用
摘要
本研究的目的是测试神经网络在胰腺导管内增生性病变分类中的应用能力，该分类基于细胞核特征，尤其是染色质结构。本研究的材料来自胰腺癌、慢性胰腺炎和其他需要胰腺切除的肿瘤患者。Int如前所述，将导管病变分为低级别和高级别。图像分析系统由显微镜、CCD摄像机、PC和analysis v.2.11软件组成。测量以下纹理特征：灰度方差、从灰度相关矩阵提取的特征和平均值，v从Laws矩阵获得的能量的方差和标准偏差。此外，我们使用了由矩导出的不变量和基本几何数据，如表面积、最小和最大直径以及形状因子。将数据集随机分为训练组和测试组。使用反向传播对网络进行训练算法，并使用神经网络模拟器SNNS v.4.1对数据进行最终分类。我们研究了包含一到三个隐藏层的网络的功效。使用包含三个隐藏层的最佳网络，细胞核正确分类率为73%，误诊率为3%；在24%的ne中网络反应不明确。目前的发现可以作为寻找有助于早期诊断导管胰腺癌的方法的起点。
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