结肠组织荧光光谱神经网络特征提取及分类研究

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:利用自适应神经网络提取荧光光谱主成分,对提取的主成分采用基于R-prop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,利用自适应神经网络提取前6个主成分,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96.57%和95.08%,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92.75%,98.85%及96.36%.表明此方法对早期结肠癌具有较高的诊断率.