MLP神经网络在子宫颈细胞图像识别中的应用

摘要：

目的 探讨MLP神经网络在宫颈细胞图像识别中的应用.方法 将测量的子宫颈细胞和细胞核的27个特征量作为MLP神经网络的输入参数,利用软件STATISTICA 7.0建立网络模型,使用四种不同的算法训练网络,对700个子宫颈细胞进行分类识别,使用VC++.NET语言模拟调用网络.结果 在四种算法中,使用共轭梯度法训练的MLP神经网络学习63次后,训练集识别率为98.67%,测试集识别率达到94.44%.不同算法的MLP神经网络的输入参数的敏感度排序均与细胞病理学特征基本一致.结论 使用共轭梯度法训练的MLP神经网络可以较好地对宫颈细胞特征进行分类识别,在计算机辅助诊断方面具有广阔的应用前景.

关键词：MLP神经网络、BP、动量项、共轭梯度法

所属期刊栏目：23

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：辽宁省教育厅资助项目202013137;05L534

在线出版日期：2006-09-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：293-296