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结合X线和超声的神经网络在乳腺检查的应用

Application of Neural Network Combined with X-ray and Ultrasound in Breast Examination

摘要:

目的 探讨神经网络方法在鉴别乳腺X线和超声检查中良恶性病变的意义.方法 对75例乳腺疾病患者的X线钼靶及超声检查的数据用NN进行分析,随机选择30例样本作为训练样本,组成训练集,其余样本组成测试集.建立NN模型,分析神经网络模型的诊断结果.结果 75例患者中,手术与病理证实乳腺恶性病变44例,乳腺良性肿瘤或肿瘤样病变31例,钼靶X线诊断的特异度﹑敏感度及诊断正确率分别为90.32%﹑88.64%和89.33%,B超诊断的特异度﹑敏感度及诊断正确率分别为87.09%﹑86.36%和86.67%,X线钼靶和B超对比,差异无统计学意义(P>0.05).而BP网络的特异度为95.45%,敏感度为95.65%,总正确率为95.56%,高于X线钼靶和B超,差异具有统计学意义(P<0.05).结论 神经网络具有人脑的学习﹑不断进步的优点,又比人脑客观,结合X线钼靶和B超检查的神经网络在判断乳腺良恶性病变性质方面有一定的应用价值.

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作者: 张琦 [1] 杜丽娟 [1] 唐震 [2]
分类号: R737.9
栏目名称: 乳腺癌诊疗发展的中国难题专题
DOI: 10.3969/j.issn.1006-1959.2018.13.003
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