摘要:利用正常与相应癌化食道组织的主要FTIR特征峰vas,CH3、vs,CH2、σCH2、vaspo4^-、vc-o、vs,po2^-及vs,磷酸...利用正常与相应癌化食道组织的主要FTIR特征峰vas,CH3、vs,CH2、σCH2、vaspo4^-、vc-o、vs,po2^-及vs,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spread(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71.40%;ii)当输入向量为特征频率vs,po2、vs磷酸化蛋白或vs-0、va,po2、vs,磷酸化蛋白时,网络表现较佳,平均识别正确率较好。当spread介于1.4-2.3时,两者均达到网络具有的最高平均识别正确率(85.71%);iii)大多数情况下。网络的平均识别正确率与spread之间呈现二个高峰的特征,即spread介于0.1~0.3和1.5,5.0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85.71%。显示全部