肿瘤诊断相关资料_第1页
肿瘤诊断相关资料_第2页
肿瘤诊断相关资料_第3页
肿瘤诊断相关资料_第4页
肿瘤诊断相关资料_第5页
已阅读5页，还剩16页未读， 继续免费阅读

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

肿瘤诊疗1肿瘤诊断相关资料第1页肿瘤细胞诊疗问题提出肿瘤经过穿刺采样（1）良性（2）恶性

细胞核特征

直径、质地、周长、面积、光滑度、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度2肿瘤诊断相关资料第2页试验数据500个病例每个病例包含10个特征量平均值、标准差和最坏值模型：30个特征数据提取特征、分类识别问题：判断另外69名已经做穿刺采样患者良性、恶性3肿瘤诊断相关资料第3页数学方法（1）统计方法欧氏距离，马氏距离（2）神经网络学习识别4肿瘤诊断相关资料第4页生物神经元结构

（1）细胞体（2）树突（3）轴突（4）突触：可塑性5肿瘤诊断相关资料第5页神经元功效

（1）兴奋与抑制：（2）学习与遗忘：

6肿瘤诊断相关资料第6页MP神经网络模型

图2-2-2MP神经元模型（a）7肿瘤诊断相关资料第7页MP神经网络模型另一式：8肿瘤诊断相关资料第8页作用函数形式9肿瘤诊断相关资料第9页10肿瘤诊断相关资料第10页对称型阶跃函数图2-2-3

11肿瘤诊断相关资料第11页感知器感知器是模拟人视觉，接收环境信息，并由神经冲动进行信息传递神经网络。感知器分单层与多层，是含有学习能力神经网络。12肿瘤诊断相关资料第12页单层感知器

单层感知器13肿瘤诊断相关资料第13页

学习算法步骤：

14肿瘤诊断相关资料第14页单层感知器应用

两类模式分类高维样本空间中，用一个超平面将两类样本分开。若输入两类模式是线性可分，则算法一定收敛。

不足若输入模式为线性不可分集合，网络学习算法不收敛，不能进行正确分类。15肿瘤诊断相关资料第15页线性可分集合16肿瘤诊断相关资料第16页三维空间上两类模式

17肿瘤诊断相关资料第17页（3）

可引伸到n>3维空间上线性可分集合，一定可找到一超平面，将输入模式分为两类。由n输入/单输出单层感知器实现。

线性不可分集合。

二维平面上两类模式——异或（XOR）问题，见表。二维平面中不存在一条直线，将输入模式分为两类，此输入模式称线性不可分集合，见图。可见：单层感知器不能处理异或问题。18肿瘤诊断相关资料第18页多层感知器19肿瘤诊断相关资料第19页三层感知器处理异或（XOR）问题20肿瘤诊断相关资料第20页三层感

人人文库> 全部分类> 应用文书 > 工作计划

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论