| 学习向量量化神经网络用于胃癌组织样品分类识别的研究 |
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| 引用本文： | 童义平,林燕文.学习向量量化神经网络用于胃癌组织样品分类识别的研究[J].化学研究与应用,2006,18(4):365-367. |
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| 作者姓名： | 童义平 林燕文 |
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| 作者单位： | 1. 韩山师范学院化学系,广东,潮州,521041
2. 韩山师范学院生物系,广东,潮州,521041 |
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| 摘 要： | 将lvq神经网络(Learn ing Vector Quantization Neural Networks)用于胃癌组织样品的分类识别,根据胃癌组织及相应正常组织的FTIR光谱的主要特征吸收峰值(包括vas(CH3)、vs(CH2)、δ(CH2)、v(C-O)、vs(PO2-)、vas(PO2-)和vs(核酸,细胞蛋白及膜脂))全部或部分作为网络输入向量,对未知的胃组织样品进行分类识别,结果显示:i)以上述全部七个谱峰为输入向量时,网络经训练学习后,其平均识别正确率最高(达89.3%),表明该网络对胃癌组织样品的分类识别是满意的,完全可作为临床医学的辅助诊断手段;ii)总体上,当作为输入向量的FTIR特征谱峰越多时,则网络的平均分类识别正确率越高;iii)作为输入的FTIR特征谱峰不同时,则网络的平均分类识别正确率也不同。
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| 关 键 词： | 人工神经网络 学习向量量化 胃癌 傅里叶变换红外光谱 识别 |
| 文章编号： | 1004-1656（2006）04-0365-03 |
| 收稿时间： | 2004-09-21 |
| 修稿时间： | 2005-02-20 |
Recognition of cancerous stomach tissues by artificial learning vector quantization neural network |
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| TONG Yi-ping,LIN Yan-wen.Recognition of cancerous stomach tissues by artificial learning vector quantization neural network[J].Chemical Research and Application,2006,18(4):365-367. |
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| Authors: | TONG Yi-ping LIN Yan-wen |
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| Institution: | 1. Department of Chemistry,Hansllan Normal College,Chaozhou 521041 ,China; 2. Department of Biology,Hanshan Normal College,Chaozhou 521041 ,China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | artificial neural network learning vector quantization stomach cancer fourier transform infrared spectroscopy recognition |
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