声像图纹理分析和人工神经网络在肝纤维化分期诊断中的初步应用
【摘要】：正目的探讨声像图纹理分析和多层人工神经网络(neural network,NN)在超声对肝纤维化分期诊断中的可行性。方法采集186例有肝组织穿刺病理肝纤维化分期(S_0～S_4)结果的慢乙肝患者的标准声像图,提取声像图纹理的灰度共生矩阵参数。随机将145例患者的声像图纹理参数作为输入层神经元,病理分期作为输出层神经元,初步建立超声对肝纤维化分期的多层NN模型,其余41例用于验证NN模型。同时,利用186例患者的声像图纹理参数建立判别分析(discriminant analysis,DA)模型并采用"留一法"检验该模型。
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