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综合馆
基于遗传神经网络和舌根癌Radiomics特征的生存期预测?
  • 摘要

    在全球范围内癌症严重危害人类健康,正确评估癌症患者的预后状况对于个性化治疗意义重大.影像组学(Radiomics)数据中存在着大量反映肿瘤形状、强度、纹理和小波特性的定量特征,这些特征与其预后效果间存在着不可忽视的关联关系.论文针对舌根癌的Radiomics特征数据,提出了一种基于遗传神经网络(GA-BP神经网络)的生存期预测模型.仿真实验结果表明论文所提模型具有较强的预测能力,与BP神经网络预测模型的比较结果表明,该模型具有更强的预测精度.

  • 作者

    潘晓英  杨清萍  PAN Xiaoying  YANG Qingping 

  • 作者单位

    西安邮电大学 西安 710061

  • 刊期

    2019年10期 ISTIC

  • 关键词

    预后  影像组学  BP神经网络  遗传神经网络  生存期  prognosis  radiomics  BP neural network  genetic neural network  survival 

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34.226.244.70