?? 8 ． 5 癌癥的早期診斷.htm

?? MATLAB的神經網絡算法,數學建模使用挺好的~~~~~~~~~~~~~
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    <TD class=most align=left width="70%">&nbsp;<IMG height=9 
      src="8 ． 5 癌癥的早期診斷.files/circ.gif" width=9 border=0>&nbsp;8 ． 5 癌癥的早期診斷</TD>
    <TD align=right width="30%"><A 
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      target=_blank>加到收藏夾</A>&nbsp;<A 
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style="FONT-SIZE: 10.5pt"><BR></FONT></B>
<P align=center><B><FONT lang=EN-US>8</FONT></B><B><FONT 
style="FONT-FAMILY: 宋體; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'">．</FONT><FONT 
lang=EN-US>5 </FONT></B><B><FONT 
style="FONT-FAMILY: 宋體; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'">癌癥的早期診斷</FONT><FONT 
lang=EN-US></FONT></B></P>
<P align=center><B><FONT lang=EN-US><FONT style="mso-spacerun: yes">&nbsp; 
</FONT></FONT></B></P>
<P style="TEXT-INDENT: 2em; TEXT-ALIGN: justify"><FONT 
style="FONT-FAMILY: 宋體; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'">癌癥是威脅人類生命的大敵，癌癥的早期診斷、預防、治療是擺在科學家面前的重大的攻關課題，全世界的科學家都在為攻克癌癥而努力。在現在的科技條件下，還沒有找到早期診斷癌癥的有效方法，一旦發現癌癥癥狀，常常已到了癌癥晚期，再進行治療往往為時已晚。如果研究和開發出有效的癌癥早期診斷方法，及早預防，將可以挽救千百萬人寶貴的生命。據報道，某些痕量元素與癌癥的發生、發展、抑制防治有密切的關系，但這種關系并非一定是簡單的線性關系，深入探討這種關系，有可能找到早期診斷癌癥的有效方法。人發、血清是理想的活體材料，人發、血清中痕量元素水平的變化反映了人體的生理狀況的變化，癌變病人和正常人頭發和血清中痕量元素含量將會出現差別，根據這種差別可以進行癌癥的早期診斷。</FONT></P>
<P style="TEXT-INDENT: 2em"><FONT 
style="FONT-FAMILY: 宋體; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'">用電感耦合等離子體原子發射光譜與石墨爐原子吸收光譜測定了</FONT><FONT 
lang=EN-US>43</FONT><FONT 
style="FONT-FAMILY: 宋體; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'">例癌變病人和</FONT><FONT 
lang=EN-US>33</FONT><FONT 
style="FONT-FAMILY: 宋體; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'">例正常人血清中鋅、鋇、鎂、鈣、銅和硒</FONT><FONT 
lang=EN-US>6</FONT><FONT 
style="FONT-FAMILY: 宋體; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'">種元素的含量，對各元素含量數據進行標準化，轉換為以均值為</FONT><FONT 
lang=EN-US>0</FONT><FONT 
style="FONT-FAMILY: 宋體; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'">、方差為</FONT><FONT 
lang=EN-US>1</FONT><FONT 
style="FONT-FAMILY: 宋體; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'">的樣本值。從</FONT><FONT 
lang=EN-US>76</FONT><FONT 
style="FONT-FAMILY: 宋體; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'">個樣本中隨機抽取</FONT><FONT 
lang=EN-US>48</FONT><FONT 
style="FONT-FAMILY: 宋體; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'">個樣本訓練人工神經網絡，這</FONT><FONT 
lang=EN-US>48</FONT><FONT 
style="FONT-FAMILY: 宋體; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'">個樣本中既包括了癌變病人樣本，也包括了正常人樣本。通過訓練，人工神經網絡“記住了”癌變病人和正常人血清中鋅、鋇、鎂、鈣、銅、硒</FONT><FONT 
lang=EN-US>6</FONT><FONT 
style="FONT-FAMILY: 宋體; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'">種元素的含量特征，將這種“記憶”存儲在計算機內，用專業術語來說，就是建立起識別模型。以后再將血清中鋅、鋇、鎂、鈣、銅、和硒</FONT><FONT 
lang=EN-US>6</FONT><FONT 
style="FONT-FAMILY: 宋體; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'">種元素的含量輸到存儲在計算機內的人工神經網絡中，它根據識別模型，就能識別出癌變病人和正常人的血清。所用的人工神經網絡如圖</FONT><FONT 
lang=EN-US>8</FONT><FONT 
style="FONT-FAMILY: 宋體; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'">．</FONT><FONT 
lang=EN-US>6</FONT><FONT 
style="FONT-FAMILY: 宋體; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'">所示。人工神經網絡的輸入層有</FONT><FONT 
lang=EN-US>6</FONT><FONT 
style="FONT-FAMILY: 宋體; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'">個神經元，對應于鋅、鋇、鎂、鈣、銅和硒</FONT><FONT 
lang=EN-US>6</FONT><FONT 
style="FONT-FAMILY: 宋體; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'">種元素含量的輸入，輸出層只有一個神經元，輸出識別結果。其余的</FONT><FONT 
lang=EN-US>28</FONT><FONT 
style="FONT-FAMILY: 宋體; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'">個樣本作為檢驗樣本，對所建立的模型的準確性進行交叉檢驗。</FONT></P>
<P align=center><FONT lang=EN-US><IMG height=205 
src="8 ． 5 癌癥的早期診斷.files/20000040ZW_0061_1.gif" width=318></FONT></P>
<P style="TEXT-INDENT: 2em"><FONT 
style="FONT-FAMILY: 宋體; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'">根據輸出結果進行識別，正常人（類別</FONT><FONT 
lang=EN-US>1</FONT><FONT 
style="FONT-FAMILY: 宋體; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'">）的期望輸出是</FONT><FONT 
lang=EN-US>0.01</FONT><FONT 
style="FONT-FAMILY: 宋體; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'">，癌變病人（類別</FONT><FONT 
lang=EN-US>2</FONT><FONT 
style="FONT-FAMILY: 宋體; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'">）的期望輸出是</FONT><FONT 
lang=EN-US>0.99</FONT><FONT 
style="FONT-FAMILY: 宋體; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'">。用</FONT><FONT 
lang=EN-US>28</FONT><FONT 
style="FONT-FAMILY: 宋體; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'">個樣本進行檢驗，檢驗結果列于表</FONT><FONT 
lang=EN-US>8</FONT><FONT 
style="FONT-FAMILY: 宋體; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'">．</FONT><FONT 
lang=EN-US>1</FONT><FONT 
style="FONT-FAMILY: 宋體; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'">，錯判病例一個，識別正確率達到</FONT><FONT 
lang=EN-US>96.4</FONT><FONT 
style="FONT-FAMILY: 宋體; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'">％。用所建立的模型對未知樣品進行識別，識別正確率均達到</FONT><FONT 
lang=EN-US>90</FONT><FONT 
style="FONT-FAMILY: 宋體; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'">％以上。</FONT></P>
<P align=center><B><FONT style="FONT-SIZE: 9pt">表</FONT></B><B><FONT 
style="FONT-SIZE: 9pt">8</FONT></B><B><FONT 
style="FONT-SIZE: 9pt">．</FONT></B><B><FONT style="FONT-SIZE: 9pt">1 
</FONT></B><B><FONT style="FONT-SIZE: 9pt">人工神經網絡模型預報結果</FONT></B><FONT 
style="FONT-SIZE: 9pt"></FONT></P>
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  <TBODY>
  <TR>
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      <P style="TEXT-INDENT: 2em"><FONT style="FONT-SIZE: 9pt">No</FONT></P></TD>
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      <P style="TEXT-INDENT: 2em"><FONT style="FONT-SIZE: 9pt">類別</FONT><FONT 
      style="FONT-SIZE: 9pt"></FONT></P></TD>
    <TD vAlign=top width=54>
      <P style="TEXT-INDENT: 2em"><FONT style="FONT-SIZE: 9pt">期望值</FONT><FONT 
      style="FONT-SIZE: 9pt"></FONT></P></TD>
    <TD vAlign=top width=52>
      <P style="TEXT-INDENT: 2em"><FONT style="FONT-SIZE: 9pt">預報值</FONT><FONT 
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    <TD vAlign=top width=63>
      <P style="TEXT-INDENT: 2em"><FONT style="FONT-SIZE: 9pt">診斷結果</FONT><FONT 
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      <P style="TEXT-INDENT: 2em"><FONT style="FONT-SIZE: 9pt">No</FONT></P></TD>
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      <P style="TEXT-INDENT: 2em"><FONT style="FONT-SIZE: 9pt">類別</FONT><FONT 
      style="FONT-SIZE: 9pt"></FONT></P></TD>
    <TD vAlign=top width=51>
      <P style="TEXT-INDENT: 2em"><FONT style="FONT-SIZE: 9pt">期望值</FONT><FONT 
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    <TD vAlign=top width=51>
      <P style="TEXT-INDENT: 2em"><FONT style="FONT-SIZE: 9pt">預報值</FONT><FONT 
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      <P style="TEXT-INDENT: 2em"><FONT style="FONT-SIZE: 9pt">診斷結果</FONT><FONT 
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  <TR>
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      <P style="TEXT-INDENT: 2em"><FONT 
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      <P style="TEXT-INDENT: 2em"><FONT style="FONT-SIZE: 9pt">正常人</FONT><FONT 
      style="FONT-SIZE: 9pt"></FONT></P></TD>
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      <P style="TEXT-INDENT: 2em"><FONT style="FONT-SIZE: 9pt">15</FONT></P></TD>
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style="FONT-SIZE: 9pt">0.99</FONT></P></TD>
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      <P style="TEXT-INDENT: 2em"><FONT style="FONT-SIZE: 9pt">癌變病人</FONT><FONT 
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