径向基神经网络在胶质瘤分级中的应用

作者：赵忠鑫; 兰凯; 徐鹏; 张瑜; 肖家和; 贺民

来源：生物医学工程学杂志, 2010, (06): 1384-1388.

• 神经网络
• 判别分析
• 胶质瘤
• 磁共振成像
• 病理学 Neural networks
• Discriminant analysis
• Glioma
• Magnetic resonance imaging
• Pathology

探讨径向基神经网络(RBF-NN)在胶质瘤分级中的应用价值。收集2008年2月~2009年4月我院116例胶质瘤病例,对各级别胶质瘤患者的年龄行Kruskal-Wallis H检验;并先后引入和剔除年龄变量分别对比RBF-NN模型、判别分析和RBF-NN与判别分析联合模型的预测结果。结果发现,不同级别胶质瘤的年龄有差异,且引入年龄的模型预测准确率高于未引入者;RBF-NN模型、联合模型对胶质瘤病理分级的预测准确率和Kappa值均优于常规Bayes判别分析模型。提示,年龄与胶质瘤的病理分级有关;以RBF-NN作为预测模型或辅助其他预测模型对胶质瘤病理分级预测有意义。

• 单位
  四川大学华西医院; 四川大学