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提高结肠早癌诊断率的荧光光谱小波特征提取与神经网络分类方法研究

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摘􀀁 要􀀁 提出了一种新的荧光光谱特征提取与模式分类方法以提高激光诱导5􀀂ALA􀀂PpIX 荧光光谱对早期结肠癌的诊断准确率。利用小波多尺度分析法提取荧光光谱特征量, 对提取的特征量采用基于Rprop 算法的BP 神经网络进行模式分类。对20 只DMH 诱导的SD 大鼠, 12 只诱导鼠的第二代鼠, 8 只正常SD 大鼠,按25 mg 􀀂 kg - 1 体重剂量尾静脉注射5􀀂ALA 溶液, 150 min 后利用波长为370 nm 的钛宝石激光进行活体检测。对预处理后的504 条荧光光谱, 利用小波多尺度分析法提取12 个特征量, BP 神经网络将其分为正常组与非正常组( 非典型增生、早癌和进展期癌) , 分类敏感性与特异性分别为98􀀁 91%和97􀀁 2%, 非典型增生、早癌及进展期癌对正常组织的识别准确率分别为91􀀁 3%, 98􀀁 85% 及98􀀁 79%。结果表明此方法不仅对早期结肠癌具有较高的诊断率, 且更利于临床实时诊断。
    肿瘤的早发现早诊断早治疗是提高癌症治愈率和患者存活率的关键。激光诱导组织自体荧光[1, 2] 和药物荧光[ 3] 是当前荧光光谱与图像诊断各类早癌研究领域的两大方法。在荧光光谱早癌诊断方法中, 实现对不同病理阶段肿瘤的准确识别与分类, 不仅取决于所激发的荧光强度, 而且与所采用的分类处理方法密切相关。
    目前, 利用荧光光谱对组织分类算法主要有基于典型荧光峰值的比率算法, 如归一化荧光差值( DNF) 指标[ 4] 、基于局部荧光强度比值的概率分布分析法( I 460 + I 680 / I 600 ) [ 5] 和两波长或三波长荧光强度比值法( 2􀀂WR/ 3􀀂WR) [ 6] 等, 和基于完整荧光谱信息的多变量统计分类方法, 如逐步多变量线性回归法( SMVLR) [ 7] 、主成分分析( PCA) + Log istic 回归分析法( PCA+ LR) [ 8, 9] 、偏最小二乘( PLS) + Log istic 回归分析法( PLS+ LR) [10] 、偏最小二乘判别分析法( PLS DA) [ 10]等。前者只利用了少数波长点的信息, 生物组织的多样性和复杂性决定这种方法不具有普遍的适用性。
    在完整荧光谱信息的处理方法中, 光谱特征量的提取及利用特征量进行分类的处理方法决定分类的最终效果。在之前的文章[ 11] 中, 对同一试验数据采用了基于统计分析的多变量分类方法, 将正常组织、早癌及进展期癌组织的荧光光谱两两组合, 建立了3 组回归分类模型, 虽然最后各组的诊断敏感性和特异性均较高, 但这种处理方法比较烦琐, 不利于临床应用。
    本文旨在设计一种新颖的荧光光谱特征提取与分类方法, 以SD 大鼠为模型, 通过化学诱导法培养结肠正常、非典型增生、早癌及进展期癌病理组织模型, 采用小波多尺度分析方法提取激光诱导5􀀂ALA􀀂Pp ∀ 荧光光谱特征量, 并用基于Rpr op 算法的BP 网络进行模式分类, 以提高对早期结肠癌的诊断率。
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