文档介绍：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
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****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****与遗忘：
6
肿瘤诊断相关资料
第6页
MP神经网络模型
图2-2-2 MP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****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****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****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
三层感知器可识别任一凸多边形或无界凸区域。 更多层感知器网络，可识别更为复杂图形。
21
肿瘤诊断相关资料
第21页