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文献类型

  • 7篇中文期刊文章

领域

  • 7篇医药卫生

主题

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机构

  • 5篇华中科技大学
  • 2篇华中科技大学...

作者

  • 7篇郭华雄
  • 7篇李春燕
  • 6篇龚平
  • 5篇王文清
  • 4篇赵廷宽
  • 1篇王杏红
  • 1篇张柳
  • 1篇杨勇
  • 1篇何正源
  • 1篇周茂林

传媒

  • 3篇中国体视学与...
  • 1篇临床与实验病...
  • 1篇实用医学杂志
  • 1篇长江大学学报...
  • 1篇中华生物医学...

年份

  • 1篇2012
  • 2篇2011
  • 2篇2008
  • 1篇2007
  • 1篇2006
7 条 记 录,以下是 1-7
排序方式:
基于纤支镜刷片细胞学的肺癌细胞核形态的多参数定量研究被引量:2
2011年
目的探讨基于纤维支气管镜刷片细胞涂片中,多参数的细胞核形态定量分析对肺癌的鉴别价值。方法采用回顾性的分析方法,利用HMIAS-2000医学图文分析测量系统,对组织学确诊的纤维支气管镜刷片的细胞核进行形态定量研究(腺癌48例、鳞癌28例、小细胞癌22例,阴性对照组40例)。结果在22个形态定量参数中,19项参数有显著统计学差异(P<0.01),2项有统计学差异(P<0.05),1项无统计学差异(P>0.05)。结论多参数的形态计量揭示了纤支镜刷片细胞学的肺癌与肺良性病变细胞核形态学计量特征,对辅助鉴别诊断良恶性具有一定的意义。
龚平郭华雄王文清赵廷宽李春燕
关键词:细胞学肺癌细胞核
原发性输尿管淀粉样变1例报告被引量:1
2006年
郭华雄周茂林张柳何正源李春燕
关键词:输尿管淀粉样变病理学
伴破骨细胞样巨细胞的乳腺癌1例
2008年
龚平郭华雄杨勇李春燕
关键词:乳腺肿瘤针吸细胞学免疫细胞化学
基于人工神经网络的诊断模型对针吸细胞学诊断小细胞型乳腺癌的应用研究被引量:5
2008年
目的探讨人工神经网络(ANN)诊断模型对小细胞型乳腺癌的针吸细胞学诊断价值。方法利用MPIAS-2000系统对60例乳腺癌及30例乳腺良性病变针吸细胞的29项形态定量参数进行定量分析,建立人工神经网络诊断模型,对19例小细胞型乳腺癌进行人工神经网络诊断模型的判别分析。结果人工神经网络诊断模型对小细胞乳腺癌及良性病变的诊断特异性为100%,敏感性为84.2%。结论利用乳腺癌针吸细胞形态定量的人工神经网络诊断模型,对辅助针吸细胞学诊断小细胞型乳腺癌具有重要的参考价值。
龚平郭华雄王文清王杏红李春燕赵廷宽
关键词:针吸细胞学人工神经网络
基于人工神经网络的肺癌细胞形态学诊断模型的建立及应用被引量:4
2012年
目的使用纤维支气管镜刷片细胞形态学定量参数建立基于人工神经网络(ANN)的诊断模型,并验证其在辅助诊断肺癌中的价值。方法利用HMIAS-2000医学图像分析系统,对组织病理学确诊的138例患者纤维支气管镜刷片细胞的细胞核进行形态定量研究,包括肺腺癌48例、肺鳞癌28例、肺小细胞癌22例,肺良性病变40例。取系统误差阈值为10^-8,随机数字法选取22例肺癌、8例肺良性病变对获得的22项参数进行ANN建模及模型训练,并用盲法测试验证模型对肺癌诊断的敏感性和特异性。结果所建立的ANN模型经过18次训练后即可达到误差要求。ANN模型诊断肺癌的敏感性为94.7%(72/76),特异性为96.9%(31/32)。结论使用纤维支气管镜刷片细胞形态学定量参数成功建立了基于ANN的诊断模型,对肺癌的鉴别诊断具有一定的应用价值。
龚平郭华雄王文清赵廷宽李春燕
关键词:支气管镜检查细胞学肺肿瘤人工神经网络
细胞核形态定量在小细胞肺癌的纤支镜细胞学中的应用研究被引量:1
2011年
目的:探讨基于纤维支气管镜刷片细胞涂片中,多参数的细胞核形态定量分析对小细胞肺癌与非小细胞肺癌的鉴别诊断价值。方法:利用HMIAS-2000医学图文分析测量系统,对组织学确诊的纤维支气管镜刷片的小细胞肺癌与非小细胞肺癌的细胞核进行形态定量研究(腺癌48例、鳞癌28例、小细胞癌22例,阴性对照组40例)。结果:在22个形态定量参数中,小细胞肺癌与良性对照20项参数有显著统计学差异(P<0.05),小细胞肺癌与非小细胞肺癌16项有统计学差异(P<0.05)。结论:小细胞肺癌的多参数的形态计量揭示了纤支镜刷片细胞学的细胞核形态学计量特征,对辅助鉴别诊断小细胞肺癌具有一定的意义。
王文清郭华雄龚平赵廷宽李春燕
关键词:肺肿瘤细胞学细胞核
乳腺癌针吸细胞形态定量的人工神经网络诊断模型的建立及应用研究被引量:5
2007年
目的建立乳腺癌针吸细胞形态定量参数的人工神经网络诊断模型,并验证其在辅助FNA诊断乳腺癌的价值。方法利用MPIAS-2000系统对60例乳腺癌及30例乳腺良性病变的针吸细胞学涂片进行形态定量测定,对获得的29项形态参数进行人工神经网络建模分析,并用盲法对其鉴别诊断能力进行评价。结果所建立的网络模型经过14次训练后即可达到误差要求,诊断模型对乳腺癌及乳腺良性病变的诊断正确率为100%,其特异性和敏感性均为100%。结论乳腺良恶性病变的针吸细胞学涂片进行ANN分析所建立的诊断模型,对乳腺癌及良性病病变的鉴别诊断具有较高的应用价值,为辅助针吸细胞学诊断乳腺良恶性病变提供了新的思路。
龚平郭华雄王文清李春燕
关键词:针吸细胞学乳腺癌人工神经网络
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