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PLS-ANN判别分析自体荧光光谱识别胃癌
被引量:
4
1
作者
马君
史晓凤
+4 位作者
郑荣儿
朱玉平
李颖
毛伟征
孟继武
《激光生物学报》
CAS
CSCD
2005年第6期432-436,共5页
本文对58例胃癌病人离体标本的癌浆膜和正常浆膜进行以308nm为激发光的自体荧光光谱检测,采用多因素分析法进行光谱信息提取,以识别胃癌。研究表明偏最小二乘法结合神经网络法(简称PLS-ANN)进行判别分析,诊断胃癌的灵敏度为86%,特异度为...
本文对58例胃癌病人离体标本的癌浆膜和正常浆膜进行以308nm为激发光的自体荧光光谱检测,采用多因素分析法进行光谱信息提取,以识别胃癌。研究表明偏最小二乘法结合神经网络法(简称PLS-ANN)进行判别分析,诊断胃癌的灵敏度为86%,特异度为100%,准确率为93%,有望成为手术中快速识别胃癌在胃壁的浸润范围的有效方法。
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关键词
胃肿瘤
自体荧光光谱
偏最小二乘法
人工神经网络
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职称材料
题名
PLS-ANN判别分析自体荧光光谱识别胃癌
被引量:
4
1
作者
马君
史晓凤
郑荣儿
朱玉平
李颖
毛伟征
孟继武
机构
中国海洋大学物理系
青岛大学医学院附属医院普外科
出处
《激光生物学报》
CAS
CSCD
2005年第6期432-436,共5页
基金
国家自然科学基金项目(30070728)
青岛市自然科学基金项目(03-2-jz-11)(KGCX2-405)
文摘
本文对58例胃癌病人离体标本的癌浆膜和正常浆膜进行以308nm为激发光的自体荧光光谱检测,采用多因素分析法进行光谱信息提取,以识别胃癌。研究表明偏最小二乘法结合神经网络法(简称PLS-ANN)进行判别分析,诊断胃癌的灵敏度为86%,特异度为100%,准确率为93%,有望成为手术中快速识别胃癌在胃壁的浸润范围的有效方法。
关键词
胃肿瘤
自体荧光光谱
偏最小二乘法
人工神经网络
Keywords
stomach neoplasmas
autofluorescence spectroscopy
partial-least squares
artificial neural networks
分类号
R735.2 [医药卫生—肿瘤]
Q657.319 [生物学—生物物理学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
PLS-ANN判别分析自体荧光光谱识别胃癌
马君
史晓凤
郑荣儿
朱玉平
李颖
毛伟征
孟继武
《激光生物学报》
CAS
CSCD
2005
4
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