概率神经网络和FTIR光谱用于食道癌的辅助分析

摘要:利用正常与相应癌化食道组织的主要FTIR特征峰υas, CH3、υs, CH2、σCH2、υa s, po4- 、υc - o、υs, po2- 及υs,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sp read (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71140%; ii)当输入向量为特征频率υs, po2、υs,磷酸化蛋白或υc - 0、υs, po2、υs,磷酸化蛋白时,网络表现较佳,平均识别正确率较好。当sp read介于114～213时,两者均达到网络具有的最高平均识别正确率(85171% ) ; iii)大多数情况下,网络的平均识别正确率与sp read之间呈现二个高峰的特征,即sp read介于011～013和115～510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85171%。