利用正常与相应癌化食道组织的主要FTIR特征峰vas,CH3、vs,CH2、σCH2、vaspo4^-、vc-o、vs,po2^-及vs,磷酸化蛋白作为概率神经网络的输入向量，对网络的主要参数（网络径向基函数分布spread（0～5））、输入向量和网络表现（mean accur...利用正常与相应癌化食道组织的主要FTIR特征峰vas,CH3、vs,CH2、σCH2、vaspo4^-、vc-o、vs,po2^-及vs,磷酸化蛋白作为概率神经网络的输入向量，对网络的主要参数（网络径向基函数分布spread（0～5））、输入向量和网络表现（mean accurate rate of recognition）之间的关系进行了研究。主要结论如下：i）无论输入向量是哪种特征频率的组合，其平均识别正确率都高于71．40％；ii）当输入向量为特征频率vs,po2、vs磷酸化蛋白或vs-0、va,po2、vs,磷酸化蛋白时，网络表现较佳，平均识别正确率较好。当spread介于1．4－2．3时，两者均达到网络具有的最高平均识别正确率（85．71％）；iii）大多数情况下。网络的平均识别正确率与spread之间呈现二个高峰的特征，即spread介于0．1～0．3和1．5，5．0之间时，网络均具有较高的平均识别正确率。研究表明，以傅里叶变换红外光谱的主要特征峰为概率神经网络的输入向量，用于食道组织样品的癌化识别分析是完全可能的，其平均识别正确率可达85．71％。展开更多
文摘利用正常与相应癌化食道组织的主要FTIR特征峰vas,CH3、vs,CH2、σCH2、vaspo4^-、vc-o、vs,po2^-及vs,磷酸化蛋白作为概率神经网络的输入向量，对网络的主要参数（网络径向基函数分布spread（0～5））、输入向量和网络表现（mean accurate rate of recognition）之间的关系进行了研究。主要结论如下：i）无论输入向量是哪种特征频率的组合，其平均识别正确率都高于71．40％；ii）当输入向量为特征频率vs,po2、vs磷酸化蛋白或vs-0、va,po2、vs,磷酸化蛋白时，网络表现较佳，平均识别正确率较好。当spread介于1．4－2．3时，两者均达到网络具有的最高平均识别正确率（85．71％）；iii）大多数情况下。网络的平均识别正确率与spread之间呈现二个高峰的特征，即spread介于0．1～0．3和1．5，5．0之间时，网络均具有较高的平均识别正确率。研究表明，以傅里叶变换红外光谱的主要特征峰为概率神经网络的输入向量，用于食道组织样品的癌化识别分析是完全可能的，其平均识别正确率可达85．71％。
