Application of Back Propagation Neural Network Technology in Diagnosis of Thyroid Carcinoma_CHINESE JOURNAL OF BASES AND CLINICS IN GENERAL SURGERY

Authors：

余小蘭 ^1,2 ,  姚永忠 ¹ , 桑劍鋒 ¹ , 蘇磊 ¹ , 王雪晨 ¹

Corresponding?author：

姚永忠, Email: loyal1006@hotmail.com

Keywords：

BP神經網絡; 甲狀腺癌; B超; 診斷

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Abstract Full text Figures/Tables Video References Cited by

目的　建立基于反傳（BP）神經網絡技術的甲狀腺癌診斷模型，并評估該模型的臨床應用價值。
方法　回顧性分析2010年1月至2011年8月期間南京市鼓樓醫院收治的甲狀腺癌患者103例及甲狀腺良性病變患者51例，提取其超聲圖像的9個特征，循建模規則，建立基于BP神經網絡技術的甲狀腺癌診斷模型，依此模型對2011年9月至2011年12月期間收治的根據超聲圖像特征疑為甲狀腺癌的42例患者進行術前診斷，其結果與術后病理診斷結果（術后病理診斷為甲狀腺癌32例，甲狀腺良性病變10例）進行對比研究。
結果　甲狀腺癌診斷模型對建模樣本的診斷準確率為95.45%（147/154）；術前樣本的診斷準確率為90.48%（38/42）；所有樣本的診斷準確率為94.39% （185/196）。
結論　從本組有限的病例結果初步得出，基于BP神經網絡技術的甲狀腺癌診斷模型具有較高的可行性及可靠性，可望成為一種全新的甲狀腺癌輔助診斷方法。

Citation： 余小蘭,姚永忠,桑劍鋒,蘇磊,王雪晨. Application of Back Propagation Neural Network Technology in Diagnosis of Thyroid Carcinoma. CHINESE JOURNAL OF BASES AND CLINICS IN GENERAL SURGERY, 2013, 20(2): 204-205. doi: Copy

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