【摘要】：目的本研究選取乳腺癌和良性腫塊為研究對象,建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高頻彩超乳腺癌診斷模型,為乳腺癌早期診斷提供科學(xué)方法。方法運用SPSS Clementine11.1,以高頻彩超影像特征指標(biāo)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸入層,以病理學(xué)診斷是否為乳腺癌作為輸出層,通過訓(xùn)練樣本建立高頻彩超特征診斷乳腺癌的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。結(jié)果在利用高頻彩超影像特征診斷乳腺癌時,影響最大的是包膜、蟹足或毛刺,其次是后方回聲、血流、邊界、回聲均勻與否,而內(nèi)部回聲、形態(tài)、砂粒狀微鈣化、腋窩淋巴結(jié)等是相對次要因素。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測準(zhǔn)確性、靈敏度和特異度分別為96.9%、95.5%和97.6%。結(jié)論利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行高頻彩超特征診斷乳腺癌效果較好,有進(jìn)一步研究的價值。
[Abstract]:Objective to establish a BP neural network high frequency color ultrasound diagnostic model for breast cancer and provide a scientific method for early diagnosis of breast cancer. Methods SPSS Clementine11.1, was used as the input layer of BP neural network model, and whether the pathological diagnosis was breast cancer was used as the output layer. The BP neural network model was established by training samples. Results in the diagnosis of breast cancer with high frequency color Doppler ultrasound, the most important factors were capsule, crab foot or burr, followed by posterior echo, blood flow, boundary, homogeneity of echo, and internal echo, morphology, sand microcalcification. The accuracy, sensitivity and specificity of BP neural network model were 96.5% and 97.6%, respectively. Conclusion using BP neural network to diagnose breast cancer with high frequency color Doppler ultrasound is effective and valuable for further study.
【作者單位】： 華潤武鋼總醫(yī)院超聲科;武漢科技大學(xué)醫(yī)學(xué)院公共衛(wèi)生學(xué)院;
【基金】：武漢市臨床醫(yī)學(xué)科研項目(WX14B31)
【分類號】：R445.1;R737.9

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