概率神经网络和FTIR光谱用于食道癌的辅助分析

摘要：

利用正常与相应癌化食道组织的主要FTIR特征峰υas,CH3、υs,CH2、σCH2、υas,po-4、υc-o、υs,po-2及υs,磷酸化蛋白作为概率神经网络的输入向量,对网络的主要参数(网络径向基函数分布spread(0～5))、输入向量和网络表现(mean accurate rate of recognition)之间的关系进行了研究.主要结论如下:i)无论输入向量是哪种特征频率的组合,其平均识别正确率都高于71.40%;ii)当输入向量为特征频率υs,po2、υs,磷酸化蛋白或υc-0、υs,po2、υs,磷酸化蛋白时,网络表现较佳,平均识别正确率较好.当spread介于1.4～2.3时,两者均达到网络具有的最高平均识别正确率(85.71%);iii)大多数情况下,网络的平均识别正确率与spread之间呈现二个高峰的特征,即spread介于0.1～0.3和1.5～5.0之间时,网络均具有较高的平均识别正确率.研究表明,以傅里叶变换红外光谱的主要特征峰为概率神经网络的输入向量,用于食道组织样品的癌化识别分析是完全可能的,其平均识别正确率可达85.71%.

关键词：概率神经网络、傅里叶变换红外光谱、食道癌、平均识别正确率

所属期刊栏目：18

分类号：O657.33(分析化学)

在线出版日期：2006-06-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：498-501