人工神经网络的训练方式对乳癌识别效果的影响

摘要

乳腺癌是导致现代女性死亡的主要病因之一,早期地发现、早期治疗可以是提高乳癌治愈的关键所在.本文讨论了乳癌计算机辅助诊断(CAD)中人工神经网络(ANN)的几种不同结构在不同的训练模式下,对检测乳腺x线摄影的微钙化蔟群中的性能表现.通过测试同一组对象,对不同模式的人工神经网络的检出效果,得出了人工神经网络的不同训练模式下对乳癌识别最佳解决方案.结果表明,CAD的性能提升对数据库的训练方法的要求尤为重要.