简介:以卷积神经网络为代表的深度学习算法在医学影像分析领域正引起广泛美注,并取得了令人惊叹的进步。为了进一步提高卷积神经网络在计算机辅助筛查肺结节应用的准确率,本文设计了2种改良的深度卷积神经网络,这些改进加快了神经网络的训练速度.有效地防止了算法的过拟合。相比只采用二维卷积核的其他检测模型,该模型能够有效地学习到CT影像三维重建后的图像特征。通过实验,改进的检测模型在LUNAl6数据集上的准确率明显好于其他模型,这种网络结构也可用于医学影像领域中其他三维图像的检测场景。最后,构建了一套适用于远程医疗的“计算机辅助肺癌筛查与诊断系统”,该系统能够自动检测出CT影像中肺结节,并给出结节的良恶性概率评估。通过该系统的应用,可以有效缓解放射科医生超高的劳动强度,提高阀片效率,服务更多患者;减少漏诊和误诊发生的次数,有助于提高肺结节的诊断准确率;从而促进我国肺癌早筛工作的推广。
简介:在认定甲状腺滤泡性腺瘤与滤泡性腺癌的细胞核形态指标存在显著差异的条件下,对两类样本通过逐步判别分析筛选出鏊别能力较强的少数几个指标,并运用距离判别分析建立了甲状腺滤泡性腺瘤与滤泡性腺癌的判别函数,为临床病理诊断提供辅助诊断方法.
简介:每股收益是指普通股每股所能分摊到的净收益,计算公式为:每股收益=(净利润-优先股股利)/已发行在外股票的加权平均数。每股收益在本质上是法律赋予股东的股利,在企业财务指标中具有评价收益状况、引导投资决策功能,是具有综合性的一个核心指标,被投资者认为是是否进行投资的指示器。尽管每股收益一直被认为是评价企业盈利能力的一个重要指标,但笔者认为在利用每股收益评价企业盈利能力之前,应对每股收益有一个充分的认识,以便能正确引导投资者进行投资。在笔者看来,每股收益不宜单独作为引导投资者进行投资或评价企业盈利能力的重要指标。针对每股收益的计算公式,本文从计算公式的分子、分母两个方面进行论述。
简介:本文根据河北医科大学运用中药青风藤提取物青藤碱治疗患系膜增生性肾小球肾炎的SD大鼠的最新实验数据,采用多元统计分析的Fisher判别法.对该实验剥模过程、治疗效果进行判别分析,从统计意义上讲,该实验制模是成功的,青藤碱的治疗效果与常用药物雷公藤多苷一样比较显著.
简介:本文根据上海股市2005年6月到2009年8月的上证指数数据,通过建立数学模型的方法,对上海股票市场的走势情况作出了综合评价,建立短期内预测股市发展趋势模型对上证指数进行预测,并通过历史实际数据对模型进行了验证。
简介:聚类分析是研究“物以类聚”的一种现代多元统计分析方法,而且聚类分析方法发展很快,并在经济、管理、地质勘探、天气预报、生物分类、考古学、医学、心理学以及制定国家标准和区域标准等许多方面都取得了很有成效的应用。本文首先重点学习了聚类分析的相关知识,通过对具体实例数据用SPSS软件进行不同种系统聚类法的应用分类,并利用阈值T、散点图和使用统计量确定适合的类的个数,把不同种系统聚类法进行研究和比较。最后得出结论:“给定一个阈值T”这种方法的主观性较强;“观测散点图”这个方法较为直观,效率也许会好于正规聚类方法;“使用统计量”往往更明确。在聚类方法的效果方面,类平均法和离差平方和法的聚类效果相对较好。