• 1.南京市鼓樓醫院普通外科(江蘇南京 210008);;
  • 2.重慶市忠縣人民醫院普通外科(重慶忠縣 404300);
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目的  建立基于反傳(BP)神經網絡技術的甲狀腺癌診斷模型,并評估該模型的臨床應用價值。
方法  回顧性分析2010年1月至2011年8月期間南京市鼓樓醫院收治的甲狀腺癌患者103例及甲狀腺良性病變患者51例,提取其超聲圖像的9個特征,循建模規則,建立基于BP神經網絡技術的甲狀腺癌診斷模型,依此模型對2011年9月至2011年12月期間收治的根據超聲圖像特征疑為甲狀腺癌的42例患者進行術前診斷,其結果與術后病理診斷結果(術后病理診斷為甲狀腺癌32例,甲狀腺良性病變10例)進行對比研究。
結果  甲狀腺癌診斷模型對建模樣本的診斷準確率為95.45%(147/154);術前樣本的診斷準確率為90.48%(38/42);所有樣本的診斷準確率為94.39% (185/196)。
結論  從本組有限的病例結果初步得出,基于BP神經網絡技術的甲狀腺癌診斷模型具有較高的可行性及可靠性,可望成為一種全新的甲狀腺癌輔助診斷方法。

引用本文: 余小蘭,姚永忠,桑劍鋒,蘇磊,王雪晨. 反傳神經網絡技術在甲狀腺癌診斷中的應用研究. 中國普外基礎與臨床雜志, 2013, 20(2): 204-205. doi: 復制

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