基于人工神经网络的肺癌诊断研究

种诊断网络所得结果的可靠性各不相同。其中，根据医学检查结果所作的诊断准确性最高，因此在最后的综合分析中要重点考虑它的诊断结果，我们给它设一个相对最高的权值。其次，根据病人的症状所作的诊断往往也具有较高的准确性，因此给它的权值也较高，但比医学检查结果的稍低。其他两类因素在有关肺癌的诊断中仅具参考作用，因而所设的权值相对较小。
　　最后的结果O为：
O=a1.O1+a2.O2+a3.O3+a4.O4
a1+a2+a3+a4=1

　　其中Oi，ai,i=1,2,3,4分别为各诊断网的输出及其对应的权值。
　　当O＞0.5时最后的诊断结果为患肺癌，反之则正常。对所有的病例数据经上述方法的诊断结果见表2。
表2　神经网络对肺癌诊断结果分析

神经网络
诊断结果  训练数据  测试数据 
肺癌患者  非肺癌患者  肺癌患者  非肺癌患者 
+  460  2  25  3 
-  0  38  1  22

    其中对于训练集，肺癌病人的正确检出率为100%，非肺癌病人误诊率为5%。对于测试集，肺癌病人的正确检出率为96.2%；非肺癌患者正确检出率为88%，误诊率为12%。
讨　论

　　1.本研究所采用的人工神经网络的肺癌诊断方法的结果较好地符合了已知数据，具有较高的准确性，特别是对于肺癌患者一般都能准确地做出诊断，有利于肺癌的早期发现和治疗。
　　2.要想进一步提高该方法的准确性，应该注意收集更多更全面的病例数据。人工神经网络主要是利用它能自动从数据集中抽取函数的关系的功能。如果我们所使用的数据越多越全面，则其中所蕴含的事物本身的规律性就越强，利用人工神经网络从中所抽取的函数关系就越具有普遍性，因而就更准确。
　　3.实现对肺癌的诊断的关键在于准确找到罹患肺癌的判定函数，可利用前向网络的函数逼近功能来实现。但是这里涉及到两个问题。首先，由于差别函数和预测率函数都是利用人工神经网络从已知的病例数据集中抽取出来的，它实际反映的是这些数据集中输入输出对的映射关系。因此要想保证诊断具有较高的准确性，就应该使用来建立函数关系的这些数据集(称训练集)具有充分的代表性，即这些数据应基本蕴含肺癌诊断的医学原理。这就涉及到如何选择网络合理的训练集及关键的输入项。另一个问题涉及到神经网络本身的要求，即网络的输入输出数据值都应在区间(0，1)中。这可以通过数据的编码和归一化来实现。
　　4.由于某些原因有些病人的病例数据不完整，约占总病例数据的10%左右。显然，如果按照传统的方法来建立肺癌病人的诊断模型〔4〕，这些有缺项的数据是不太好处理的，但是由于人工神经网络有较强的容错性，输入数据在某些项上的错误对网络最终结果的正确性影响不大。

参考文献

　　1.焦李成.神经网络系统理论.第1版.西安：西安电子科技大学出版社，1995，3
　　2.Wang Zhenni,Tham Ming T,Morris A.Multilayer Feedforward Neural Networks:A Canonical form Approximation of Nonlinearity,Int J.Control,1992,56(3):655～672.
　　3.庄镇泉,等.神经网络与神经计算机.北京：科学出版社，1992.
　　4.郭海强，等.肺癌诊断模型的研究.中国卫生统计，1997，14(5)：11

《基于人工神经网络的肺癌诊断研究(第2页)》