安全技术-网络信息-模糊神经网络在肺癌诊断中的应用.pdf

肺癌是全球范围内常见的恶性肿瘤，已成为多数国家癌症相关死亡的主要原因。在中国，肺癌发病率已跃升至首位，尤其是在城市人群中病死率最高。尤其是在农村，女性患者的增长趋势尤为突出。肺癌早期症状不明显，容易与其他疾病症状混淆，导致患者通常在疾病已经转移时才被发现，因此早期诊断对于治疗规划至关重要。早期诊断能显著提高患者的生存率并降低死亡率，所以提高早期肺癌的检出率成为了提高患者生存率和降低死亡率的关键。 人工神经网络（ANN）是一种模仿人脑结构和功能的计算机模型，具有很好的自适应性、自组织和自我学习能力，特别适用于数据分类和模式识别任务。模糊逻辑则是通过模糊集合和模糊规则来处理不确定性信息，能够更自然地表达人类习惯使用的逻辑含义，适用于直接和高级的知识表达。模糊神经网络（Fuzzy Neural Network, FNN）是将人工神经网络和模糊理论结合起来的新型技术，它结合了ANN的分类和识别能力以及模糊逻辑的近似和模拟人类思维的优点。 在肺癌诊断方面，通过从胸部CT片中提取的21项放射学特征和5个临床参数，应用FNN技术能够有效提高早期肺癌的检出率并提升诊断结果的准确性。具体方法是利用高斯型隶属度函数的FNN进行肺癌诊断，将26个特征参数中的13个非二值变量进行模糊化处理，每个参数被划分为大（L）、中（M）、小（S）三个模糊子空间，对应三个语言变量。每个输入变量分别对应三个模糊化神经元，它们在三个子空间内拥有各自的隶属度函数，并与其余13个二值参数一起作为BP神经网络的输入。在训练和测试FNN时，117例病例样本被随机分为训练集和测试集，用以训练网络并选取合适的隐节点数。通过测试集来验证网络区分肺癌与非肺癌的能力，并将测试结果与三角形隶属度函数的FNN测试结果进行对比。 研究结果显示，使用高斯型隶属度函数的FNN在早期肺癌预测中具有较低的虚警率和漏检率，其诊断正确率较三角形隶属度函数的FNN有所提高。高斯型隶属度函数的FNN在117例样本中仅出现4例错误，总诊断正确率达到了91%，比三角形隶属度函数的FNN高出3个百分点。此外，高斯型隶属度函数的FNN对病例样本分组变化不敏感，表现更为稳健，因此它被认为更适合用于肺癌的诊断。 通过关键词可以看出本研究聚焦于人工智能、安全技术、网络信息以及模糊神经网络在医学诊断领域的应用。特别指出的是，模糊神经网络通过隶属度函数的引入能够处理模糊和不确定的数据，这在医学诊断领域具有重要意义，因为医学数据往往包含着模糊性和不确定性，传统的二值逻辑难以准确处理这类信息。模糊神经网络提供了一种将模糊信息转化为可以被计算机处理的数值，同时结合神经网络强大的学习和识别能力，从而提高了肺癌早期诊断的准确性和可靠性。 模糊神经网络在肺癌诊断中的应用是一项前沿研究，它不仅融合了人工智能领域的先进技术，也体现了将理论应用于实际问题解决的过程。这项研究展示了模糊神经网络技术在处理复杂医学数据方面的巨大潜力，为未来更广泛的医学诊断领域提供了一种新的技术路线。同时，这项研究强调了早期诊断的重要性，并为提高肺癌患者的生存率和降低死亡率提供了一种有效的技术手段。