LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断

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乳腺肿瘤是常见的女性疾病，近年来，乳腺癌的发病率逐渐上升，已成为危害妇女健康的恶性肿瘤之一。乳腺恶性肿瘤若能早期发现、早期诊断、早期治疗可取得良好的效果，因此乳腺良恶性肿瘤的诊断至关重要。乳腺肿瘤通过穿刺采样进行分析可以确定其为良性或为恶性的。医学研究发现乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像的10个量化特征：细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度与该肿瘤的性质有密切的关系。利用LVQ神经网络根据已获得的实验数据建立起一种诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性的方法。利用BP神经网络分类的结果表明，LVQ神经网络的效果比BP神经网络要好很多，这也表明LVQ神经网络用于模式识别是有效的。    LVQ神经网络无需对数据进行预处理，这使得相比于其他神经网络，LVQ神经网络更简单、更有效。LVQ神经网络已经应用到各行各业中，如故障诊断、性能评价、风险预测等。