案例描述
近年来疾病早期诊断越来越受到医学专家的重视,从而产生了各种疾病诊断的新方法。乳癌最早的表现是患乳出现单发的、无痛性并呈进行性生长的小肿块。肿块位于外上象限最多见,其次是乳头、乳晕区和内上象限。因多无自觉症状,肿块常是病人在无意中(如洗澡、更衣)发现的。少数病人可有不同程度的触痛或刺激和乳头溢液。肿块的生长速度较快,侵及周围组织可引起乳房外形的改变,出现一系列体征。如:肿瘤表面皮肤凹陷;邻近乳头的癌肿可将乳头牵向癌肿方向;乳头内陷等。癌肿较大者,可使整个乳房组织收缩,肿块明显凸出。癌肿继续增长,形成所谓“桔皮样”改变。这些都是乳腺癌的重要体征。
乳癌发展至晚期,表面皮肤受侵犯,可出现皮肤硬结,甚者皮肤破溃形成溃疡。癌肿向深层侵犯,可侵入胸筋膜、胸肌,致使肿块固定于胸壁而不易推动。
乳癌的淋巴转移多表现为同侧腋窝淋巴结肿大,初为散在、无痛、质硬,数目较少,可被推动;以后肿大的淋巴结数目增多,互相粘连成团,与皮肤或腋窝深部组织粘连而固定。少数病人可出现对侧腋窝淋巴结转移。
乳癌的远处转移,至肺时,可出现胸痛、气促、胸水等;椎骨转移时,出现患处剧痛甚至截瘫;肝转移时,可出现黄疸、肝肿大等。
案例分析
本案例通过采集乳腺癌的9个医学指标数据,通过建立RBF神经网络模型,为早期诊断乳腺癌是良性或是恶心提供有效依据。用于预测建模的9个医学指标为:细胞的均匀形状、细胞边缘粘附程度、胆上皮细胞大小、裸核大小、Bland染色体、正常核仁大小、丛厚度、均匀细胞大小、有丝分裂程度。
预测建模
操作步骤一:数据准备
1. 本用例提供临床采集的699例样本数据集作为样本数据,详见:《样本数据.xls》。
2. 本例用于预测建模的9个医学指标为细胞的均匀形状、细胞边缘粘附程度、胆上皮细胞大小、裸核大小、Bland染色体、正常核仁大小、丛厚度、均匀细胞大小、有丝分裂程度,样本数据如下:
将“样本数据.xls”文件的699条数据中前650条数据作为训练数据集,后49条数据作为
操作步骤二:创建方案
登录TipDM平台后的默认页面即为“方案管理”,在此页面,选择“数据分类”创建一个新方案,方案名称:基于RBF神经网络乳腺癌医学诊断建模。方案描述:近年来疾病早期诊断越来越受到医学专家的重视,从而产生了各种疾病诊断的新方法。本案例经综合分析后,采集了乳腺癌的9个医学指标数据,通过建立RBF神经网络模型,为早期诊断乳腺癌是良性或是恶心提供有效依据。
操作步骤三:数据管理
方案创建完成后,点击“数据管理”,点击“浏览”找到“样本数据.xls”,点击“上传”将数据导入方案中,如果数据未及时显示,点击“刷新“则显示出导入的数据。
操作步骤四:预测建模
在系统菜单栏选择“分类与回归”其中子菜单“神经网络”下有本次应用的算法“RBF神经网络”算法,点击该菜单右边出现该算法页面。
1、导入训练样本数据:选择所有数据列及第1至第650行,导入专家样本数据。
2、参数设置:点击按钮“参数设置”,弹出参数设置框,共有六项参数可以设置:“聚类种子数”、“最大迭代次数”、 “最小标准差”、“聚类数”、“岭参数”、“预测输出”。
² 聚类种子数:K-均值聚类种子数
² 最大迭代次数:最大训练(迭代)次数
² 最小标准差:设定允许误差最小值
² 聚类数:样本最后聚类的个数
² 岭参数:对数似然值的岭参数
² 预测输出:选择“True”,当交叉验证和模型训练时,将会输出样本的预测结果。
3、模型训练、交叉验证、模型验证、模型预测的操作请根据数据文件登陆www.tipdm.cn操作。
分享到:
相关推荐
RBF径向基神经网络matlab源代码编程,有利于更好的理解此算法!
### RBF神经网络的乳腺癌医学诊断建模 #### 概述 RBF(Radial Basis Function,径向基函数)神经网络作为一种特殊的前馈神经网络,在处理非线性问题时展现出强大的能力。其基本结构包括三层:输入层、隐藏层(采用...
在本资源中,我们主要探讨的是使用MATLAB来实现基于径向基函数(Radial Basis Function, RBF)神经网络的时间序列预测。时间序列预测是一种常见的数据分析技术,用于预测未来趋势,常见于股票市场分析、销售预测、天气...
MATLAB实现RBF径向基神经网络多输入多输出预测(完整源码和数据)数据为多输入多输出预测数据,输入10个特征,输出3个变量,程序乱码是由于版本不一致导致,可以用记事本打开复制到你的文件。运行环境MATLAB2018b及...
rbf神经网络测试和训练程序
RBF(Radial Basis Function,径向基函数)神经网络是一种局部逼近神经网络,它以径向基函数作为隐层神经元的激活函数。RBF网络因其结构简单、逼近能力、分类能力和学习速度等方面的优势,在许多领域中得到了广泛的...
径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络是一种广泛应用在数据预测与建模中的非线性模型。在本案例中,我们探讨的是如何使用Matlab来构建和应用RBF神经网络进行销售额和销售量的预测。Matlab作为强大的...
在本文中,我们将深入探讨如何使用Matlab中的粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)来优化径向基函数(RBF)神经网络。RBF神经网络因其非线性映射能力和对数据分布的适应性而在许多复杂问题中表现出色。然而,为了获得...
标题中的“MATLAB实现RBF径向基神经网络多输入回归预测”指的是使用MATLAB编程语言构建了一个基于径向基函数(Radial Basis Function, RBF)的神经网络模型,该模型专门用于处理多输入、单输出的回归预测问题。RBF...
基于径向基神经网络的单变量时间序列预测Matlab程序RBF 基于径向基神经网络的单变量时间序列预测Matlab程序RBF 基于径向基神经网络的单变量时间序列预测Matlab程序RBF 基于径向基神经网络的单变量时间序列预测Matlab...
基于径向基神经网络(RBF)的数据回归预测(Matlab完整程序和数据)运行版本2018及以上基于径向基神经网络(RBF)的数据回归预测(Matlab完整程序和数据)运行版本2018及以上基于径向基神经网络(RBF)的数据回归...
本文实例讲述了Python实现的径向基(RBF)神经网络。分享给大家供大家参考,具体如下: from numpy import array, append, vstack, transpose, reshape, \ dot, true_divide, mean, exp, sqrt, log, \ loadtxt, ...
本资料包"精通RBF径向基神经网络通过三个matlab建模案例.zip"显然是为了帮助学习者通过实际操作掌握RBF神经网络的构建和应用。 首先,我们来理解RBF神经网络的基本结构。RBF神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层...
详情参考:... Matlab RBF径向基神经网络分类算法 含测试数据集 预测图像和评价指标详细。中文注释非常清晰,按照示例数据修改格式,替换数据集即可运行,数据集为excel
《精通RBF径向基神经网络:通过三个MATLAB建模案例》 RBF(Radial Basis Function,径向基函数)神经网络是一种在机器学习和模式识别领域广泛应用的非线性模型。它以其快速收敛、高效计算和良好的泛化能力而备受...
rbf径向基神经网络(Radial Basis Function,简称RBF)是一种在机器学习和神经网络领域广泛应用的算法。它以其高效性和非线性映射能力著名,特别适合于解决分类和回归问题。C语言是一种底层、高效且广泛应用的编程...
RBF径向基神经网络Python代码文件,对其他语言的编写使用也有较强的借鉴意义
【基于粒子群算法的RBF径向基神经网络教学质量评价模型】 本文主要探讨了一种新型的教学质量评价模型,该模型结合了粒子群算法(PSO)和径向基函数(RBF)神经网络,旨在解决传统教学质量评价中存在的问题。教学...