基于神经网络的肿瘤细胞检测

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1、摘要肿瘤已经成为影响人类健康的一大杀手。近年来,肿瘤的治疗方法越来越多,治疗效果也越来越好,但是肿瘤早期的诊断却是一个比较大的难题,特别是对于肿瘤的良性与恶性的诊断仍然是一个科学难题。针对这一问题,基于BP神经网络建立诊断模型,从而建立应用于乳腺癌早期诊断的计算机辅助方法,降低源于对临床细胞形态学诊断方法经验不足时的误判率。本文使用BP神经网络,肿瘤数据采用美国新墨西哥州立大学Neuroimaging中心提供的、由高性能光学显微镜采集的肿瘤细胞和健康组织细胞的一系列数据,在Matlab环境下通过采取肿瘤患者的I矢学指标,建

2、立BP神经网络,使用500组数据对网络进行训练,并且通过调整隐层节点的数量以及参数来达到网络的快速收敛和更高的准确率,最终使用随机的69组数据进行网络测试,得到较好的预测精度。BP网络的应用,为解决肿瘤的良性与恶性的早期诊断,给出了一定的参考方法。关键词:肿瘤;更学诊断;BP神经网络AbstractTumorhasbecomeamajorkillerofhumanhealth.Inrecentyears,thereemergesmoreandmorecancertreatmentandthetreatmentisgetti

3、ngbetter,butthediagnosisofcanceronearlystageisstillabigproblem,especiallyinthediagnosisofthebenignandmalignanttumors.Tosolvethisproblem,adiagnosticmodelisestablishedbasedonBPneuralnetworks,acomputer-aideddiagnosticsystemcanbefurtherdevelopedforearlydetectionofbrea

4、sttumor,andfinallyreducethemisdiagnosisratioresultingfromthelackofexperiencederivedfromclinicalcellmorphologicaldiagnosticmethods.Inthispaper,weapplytheBPneuralnetworktodealwiththemedicaldataincludingtumorcellsandhealthytissuecellsacquiredfromtheNeuroimagingCenter

5、oftheNewMexicoStateUniversitycollectingthroughhigh-perfonnanceopticalmicroscope.AfterestablishingtheBPneuralnetwork,wepick500samplestotrainthenetwork,adjustthenumberofhiddenlayernodesandthecorrespondingparameterstoachievethenetworkswithfasterconvergenceandhigherac

6、curacyrate.Atlast,weuserandom69samplesfornetworktesting,andgetgoodpredictionaccuracy.TheapplicationoftheBPneuralnetworkstotheearlydiagnosisofthebenignandmalignanttumorsisagoodreferenceforfuturestudy・Keywords:Cancer;Medicaldiagnosis;BPneuralnetwork目录1绪论11」课题背景与意义11

7、.2课题研究现状11.3课题研究的主要内容21.4Matlab工具介绍31.4研究步骤及方法52神经网络方法62」人工神经网络概述62.1.1人工神经网络的概念62.1.2人工神经网络的主要方向82.1.3人工神经网络特点82.1.4人工神经网络优缺点92.2径向基网络102.3支持向量机112.4小波神经网络122.5BP神经网络122.5」BP神经网络优点132.5.2BP神经网络缺点132.5.3BP神经网络算法与步骤143研究方法163」数据解释163.2模型建立163.3训练过程174结果214」网络优化214.

8、2数据实测215讨论23总结24致谢25参考文献261绪论1.1课题背景与意义肿瘤按照最简单的分类为两种:良性肿瘤与恶性肿瘤。顾名思义,良性肿瘤对于人类并无致命性,可通过现代【矢疗手段治愈,而恶性肿瘤又称癌症,乃是当今医学无法攻克的难题之一,其极高的病死率常年来都威胁着人类的生命健康。一连串惊人的数字、

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