發(fā)布時(shí)間：2019-07-28 18:35

【摘要】：為了實(shí)現(xiàn)血液中肝癌細(xì)胞的自動(dòng)識(shí)別,本文基于主成分分析(PCA)和反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)三種細(xì)胞(小鼠的白細(xì)胞、紅細(xì)胞和人體肝癌細(xì)胞Hep G2)進(jìn)行了識(shí)別研究。利用光纖共聚焦后向散射(FCBS)光譜儀獲取光譜數(shù)據(jù)后進(jìn)行PCA,選取前兩個(gè)主成分作為光譜的特征,建立一個(gè)具有2個(gè)輸入層節(jié)點(diǎn)、11個(gè)隱層節(jié)點(diǎn)、3個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別模型。選取195例對(duì)象數(shù)據(jù)訓(xùn)練該模型,隨機(jī)抽取150組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集,45組數(shù)據(jù)作為測(cè)試集,驗(yàn)證模型給出的細(xì)胞是否識(shí)別準(zhǔn)確。結(jié)果顯示三種細(xì)胞的整體識(shí)別準(zhǔn)確率在90%以上,平均相對(duì)偏差只有4.36%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果預(yù)示采用PCA+BP算法能夠從紅細(xì)胞和白細(xì)胞中自動(dòng)識(shí)別肝癌細(xì)胞,這將為研究肝癌的轉(zhuǎn)移與肝癌的生物代謝特性提供有利的工具。
[Abstract]:In order to realize the automatic recognition of liver cancer cells in blood, the recognition of three kinds of cells (white blood cells of mice, red blood cells and human liver cancer cell line Hep G2) was studied based on principal component analysis (PCA) and back propagation (BP) neural network algorithm. After the spectral data are obtained by optical fiber confocal backward scattering (FCBS) spectrometer, the first two principal components are selected as the spectral features, and a neural network pattern recognition model with 2 input layer nodes, 11 hidden layer nodes and 3 output nodes is established. 195 cases of object data were selected to train the model, 150 groups of data were randomly selected as training set and 45 groups of data as test set to verify whether the cells given by the model were identified accurately. The results showed that the overall recognition accuracy of the three cells was more than 90%, and the average relative deviation was only 4.36%. The experimental results indicate that PCA BP algorithm can automatically identify HCC cells from red blood cells and leukocytes, which will provide a favorable tool for studying the metastasis of HCC and the biological metabolic characteristics of HCC.
【作者單位】： 上海理工大學(xué)醫(yī)療器械與食品學(xué)院生物醫(yī)學(xué)光學(xué)研究所;上海交通大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院Med-X研究院;
【基金】：教育部博士點(diǎn)基金(20123120120012)
【分類號(hào)】：R735.7

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2520261