模糊神经网络在肺癌诊断中的应用(标准格式)

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1、学校代码10459学号或申请号200712017080903003密级井聊JIi硕士学位论文模糊神经网络在肺癌诊断中的应用作者姓名：张华杰导师姓名：徐力平副教授学科门类：工学专业名称：微电子与固体电子学培养院系：信息工程学院完成时间：2010年5月Athesis(dissertation)submittedtoZhengzhouUniversityforthedegreeofMasterTheApplicationofFuzzyNeuralNetworktoLungCancerDiagnosisByhuajieZhangSupervisor:Prof,li

2、pingXuMicroelectronicsandSolidElectronicsInformationEngineeringSchoolJune2010原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文屮已经注明引用的内容外，木论文不包含任何其他人或集体己经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。学位论文作者：日期：年月日学位论文使用授权声明本人在导师指导下完成的论文及相关的职务作品，只是产权归属郑州大学。根据郑州大学有关保留、使用学位

3、论文的规定，同意学校保留或向国家有关部门或机构送交的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅；本人授权郑州大学可以将本学位论文的全部或部分编入冇关数据库进行检索，可以采用影印、缩卬或者其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。本人离校后发表、使用学位论文或与该学位论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为郑州大学。保密论文在解密后应遵守此规定。学位论文作者:日期：年月日中文摘要肺癌是当今世界各国常见的恶性肿瘤，已成为大多数国家癌症死亡的主耍原因。在我国，肺癌的发病率已由原来的第六位升至第一位，病死率在城市人口恶性肿瘤中居首位。在农村，升幅明显大于城市，尤以

4、农村女性的增长趋势较为突出。由于肺癌早期无症状或症状轻微或与其它疾病症状类似，不易发现,待到发现时已有转移。所以，早期诊断具有重耍的价值，而且对治疗计划有很重要的影响。I大I此，提高早期肺癌的检出率是提高患者生存率和降低死亡率的必耍手段。本文回顾了肺癌诊断的历史现状，在此基础上，介绍并讨论了人工神经网络和模糊理论的结合一一模糊神经网络。由于人工神经网络是基于人脑的计算机模型，具有良好的口适应性、自组织和很强的门学习能力，是数据分类和模式识别的有力工貝。而模糊理论能更直接更口然地表达人类习惯用的逻辑含义，适用于直接的或高层的知识表达。将二者结合用于早期帅癌诊

5、断,为肺癌诊断开辟一条新途径。木课题以从胸部CT片中提取的21项放射学特征和5个临床参数为基础，旨在提高早期肺癌的检出率，使诊断结果更加准确。方法：选用隶属度函数为高斯型的模糊神经网络用于帅癌诊断，将26个特征参数中的13个非二值变量进行模糊化处理，每个参数分为3个模糊了空间，用大（L）、中（M）、小（S）3个语言变量表示，每一个输入变量就有3个模糊化神经元与其在3个子空间对应的隶属度函数对应，然后和其它13个二值参数一起作为BP神经网络的输入。将所获得的117例病例样木随机分为训练集和测试集，训练模糊神经网络，选择合适的隐节点数。用测试集测试该网络区分肺

6、癌和非肺癌的能力，并将结果与三角形隶属度函数模糊神经网络的测试结果进行比较。结杲：对于早期肺癌的预测，高斯型隶属度函数模糊神经网络的虚警和漏检率较低，比作为对照的三角形隶属度函数模糊神经网络诊断正确率有所提高。高斯型隶属度函数模糊神经网络4例错误（良性5、6例，肺癌36、38例），而三角形隶属度函数模糊神经网络有5例错误，除上述4例外，肺癌中又增加第28例。高斯型隶属度函数模糊神经网络的总诊断正确率为91%,比三角形隶属度函数模糊神经网络高出3个百分点，而且对病例样木分组变化不敏感。因此,高斯型隶属度函数模糊神经网络更适用于肺癌诊断。关键词:人工神经网络模

7、糊理论模糊神经网络隶属度函数BP算法肺癌诊断高斯型隶属度函数模糊神经网络三角形隶属度函数模糊神经网络AbstractLungcancerisacommonmalignanttumorintheworldtoday,whichhasbecomethemainreasonofcancerpatients，death・InChina,theincidenceoflungcancerhasrisenfromthesixthtothefirst,andthemortalityisinthetopofurbanpopulationmalignanttumor.Inru

8、ralareas,theincreaseissignificant