發(fā)布時間：2019-07-28 18:35

【摘要】：為了實現(xiàn)血液中肝癌細胞的自動識別,本文基于主成分分析(PCA)和反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對三種細胞(小鼠的白細胞、紅細胞和人體肝癌細胞Hep G2)進行了識別研究。利用光纖共聚焦后向散射(FCBS)光譜儀獲取光譜數(shù)據(jù)后進行PCA,選取前兩個主成分作為光譜的特征,建立一個具有2個輸入層節(jié)點、11個隱層節(jié)點、3個輸出節(jié)點的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別模型。選取195例對象數(shù)據(jù)訓練該模型,隨機抽取150組數(shù)據(jù)作為訓練集,45組數(shù)據(jù)作為測試集,驗證模型給出的細胞是否識別準確。結(jié)果顯示三種細胞的整體識別準確率在90%以上,平均相對偏差只有4.36%。實驗結(jié)果預(yù)示采用PCA+BP算法能夠從紅細胞和白細胞中自動識別肝癌細胞,這將為研究肝癌的轉(zhuǎn)移與肝癌的生物代謝特性提供有利的工具。
[Abstract]:In order to realize the automatic recognition of liver cancer cells in blood, the recognition of three kinds of cells (white blood cells of mice, red blood cells and human liver cancer cell line Hep G2) was studied based on principal component analysis (PCA) and back propagation (BP) neural network algorithm. After the spectral data are obtained by optical fiber confocal backward scattering (FCBS) spectrometer, the first two principal components are selected as the spectral features, and a neural network pattern recognition model with 2 input layer nodes, 11 hidden layer nodes and 3 output nodes is established. 195 cases of object data were selected to train the model, 150 groups of data were randomly selected as training set and 45 groups of data as test set to verify whether the cells given by the model were identified accurately. The results showed that the overall recognition accuracy of the three cells was more than 90%, and the average relative deviation was only 4.36%. The experimental results indicate that PCA BP algorithm can automatically identify HCC cells from red blood cells and leukocytes, which will provide a favorable tool for studying the metastasis of HCC and the biological metabolic characteristics of HCC.
【作者單位】： 上海理工大學醫(yī)療器械與食品學院生物醫(yī)學光學研究所;上海交通大學生物醫(yī)學工程學院Med-X研究院;
【基金】：教育部博士點基金(20123120120012)
【分類號】：R735.7

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2520261