反传神经网络技术在甲状腺癌诊断中的应用研究  

Application of Back Propagation Neural Network Technology in Diagnosis of Thyroid Carcinoma

作　　者：余小兰 姚永忠 桑剑锋 苏磊 王雪晨 

机构地区：[1]南京市鼓楼医院普通外科,江苏南京210008 [2]重庆市忠县人民医院普通外科,重庆忠县404300

出　　处：《中国普外基础与临床杂志》2013年第2期204-205,共2页Chinese Journal of Bases and Clinics In General Surgery

摘　　要：目的建立基于反传(BP)神经网络技术的甲状腺癌诊断模型,并评估该模型的临床应用价值。方法回顾性分析2010年1月至2011年8月期间南京市鼓楼医院收治的甲状腺癌患者103例及甲状腺良性病变患者51例,提取其超声图像的9个特征,循建模规则,建立基于BP神经网络技术的甲状腺癌诊断模型,依此模型对2011年9月至2011年12月期间收治的根据超声图像特征疑为甲状腺癌的42例患者进行术前诊断,其结果与术后病理诊断结果(术后病理诊断为甲状腺癌32例,甲状腺良性病变10例)进行对比研究。结果甲状腺癌诊断模型对建模样本的诊断准确率为95.45%(147/154);术前样本的诊断准确率为90.48%(38/42);所有样本的诊断准确率为94.39%(185/196)。结论从本组有限的病例结果初步得出,基于BP神经网络技术的甲状腺癌诊断模型具有较高的可行性及可靠性,可望成为一种全新的甲状腺癌辅助诊断方法。

关 键 词：BP神经网络 甲状腺癌 B超 诊断 

分 类 号：R736.1[医药卫生—肿瘤]