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基于深度堆叠稀疏自编码神经网络的早期胃癌呼吸分析分类( Breath analysis based early gastric cancer classification from deep stacked sparse autoencoder neural network )
MA Aslam C Xue Y Chen A Zhang D Cui
深度学习是一种新兴的工具，定期用于医疗领域的疾病诊断。为早期胃癌的检测开拓了一个新的研究方向。计算机辅助诊断(CAD)系统由于其有效性降低了死亡率。在本研究中，我们提出了一种新的特征提取方法，利用堆叠稀疏自编码器从未标记的呼吸样本数据中提取鉴别特征。然后将Softmax分类器集成到特征提取方法中，对呼气样本中的胃癌进行分类。准确地说，我们在每个光谱中确定了50个峰，以区分EGC、AGC和健康人。该CAD系统通过学习呼吸样本输入数据集的特征来减小输入与输出之间的距离，并保留输入数据集的结构。特征是从呼吸样本的未标记数据中提取出来的。在完成无监督训练后，将带有Softmax分类器的自动编码器级联，开发出深度堆栈稀疏自动编码器神经网络。最后，利用标注的训练数据对神经网络进行了微调，使模型具有更好的可靠性和可重复性。所提出的深度堆叠稀疏自动编码器神经网络架构展示了优异的结果，使用呼吸分析对进展期胃癌分类的总体准确率为98.7%，对早期胃癌检测的总体准确率为97.3%。此外，该模型在查全率、查准率和f分值方面均有较好的结果，适合临床应用。
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