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摘要
目的使用纤维支气管镜刷片细胞形态学定量参数建立基于人工神经网络(ANN)的诊断模型,并验证其在辅助诊断肺癌中的价值。方法利用HMIAS-2000医学图像分析系统,对组织病理学确诊的138例患者纤维支气管镜刷片细胞的细胞核进行形态定量研究,包括肺腺癌48例、肺鳞癌28例、肺小细胞癌22例,肺良性病变40例。取系统误差阈值为10,随机数字法选取22例肺癌、8例肺良性病变对获得的22项参数进行ANN建模及模型训练,并用盲法测试验证模型对肺癌诊断的敏感性和特异性。结果所建立的ANN模型经过18次训练后即可达到误差要求。ANN模型诊断肺癌的敏感性为94.7%(72/76),特异性为96.9%(31/32)。结论使用纤维支气管镜刷片细胞形态学定量参数成功建立了基于ANN的诊断模型,对肺癌的鉴别诊断具有一定的应用价值。
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单位华中科技大学同济医学院附属荆州医院
