基于BP算法的前馈神经网络超声诊断方法的研究

目的:研制一套提升超声诊断水平的神经网络超声诊断软件系统,以提高超声诊断效率和降低诊断误判率。方法:基于神经网络理论设计误差反向传播(BP)算法的前馈神经网络结构,通过数据库累积超声专家的诊断知识对超声诊断图像进行特征提取,利用完成分类的超声图像数据,训练神经网络以获取网络权重,将目标超声图像导入神经网络得到诊断分类。结果:将患者肝部超声图像导入系统,在病理特征不明显情况下,诊断系统仍可快速做出诊断分类,并给出置信区间,辅助医师进行诊断。超声辅助诊断系统的诊断时间由通常的10 min左右降低至2 min左右,缩短了患者的就诊时间。结论:通过临床测试,系统不仅可以提高超声诊断效率、降低就诊时间,而且可通过专家知识库实现专家知识共享,提高患者疾病诊断的准确率。