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文献名称:毛细管电泳-小波神经网络法辅佐诊断乳腺癌的研究
    前言:采用毛细管电泳法测定了46个健康人和26个乳腺癌病人尿样中的13种正常核苷和修饰核苷,以小波神经网络作为模式识别工具对健康人和乳腺癌病人的分类作了研究,随机选取的训练集的识别率达到100%,相应的预测集判别率正确性在96%以上,与经典的前向多层神经网络相比,小波神经网络具有更强的信息提取和逼近能力。研究结果还表明,小波神经网络的预测能力强于主成分分析和线性判别分析,毛细管电泳法与小波神经网络的结合有望成为乳腺癌的辅助诊断手段。
    Thirteen kinds of normal and modified nucleosides were determined in urine samples from 46 healthy persons and 26 breast cancer patients by capillary electrophoresis. A wavelet neural network model has been used as a powerful pattern recognition tool to distinguish breast cancer patients from healthy persons. The recognition rate for the training set reached to 100% and above 96% of people in the predicting set were correctly classified. Compared with standard backpropagation neural network, wavelet neural ...
文献名称 毛细管电泳-小波神经网络法辅佐诊断乳腺癌的研究
Article Name
英文(英语)翻译
Application of the Combination of Capillary Electrophoresis with Wavelet Neural Network in the Assisted Clinical Diagnosis of Breast Cancer;
作者 熊建辉; 郑育芳; 张普敦; 石先哲; 杨军; 张玉奎; 许国旺;
Author XIONG Jian-Hui;ZHENG Yu-Fang;ZHANG Pu-Dun;SHI Xian-Zhe;YANG Jun;ZHANG Yu-Kui;XU Guo-Wang;(National Chromatography R. & A. Center;Dalian Institute of Chemical Physics;Chinese Academy of Sciences Dalian 116011?China);
作者单位
Author Agencies
中国科学院大连化学物理研究所国家色谱研究分析中心; 中国科学院大连化学物理研究所国家色谱研究分析中心 大连;
文献出处
Article From
中国科学院上海冶金研究所; 材料物理与化学(专业) 博士论文 2000年度
关键词 小波神经网络; 神经网络; 毛细管电泳; 核苷; 尿;
Keywords Wavelet neural network;Neural network;Capillary electrophoresis;Nucleosides;Urine;
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