用机器模拟人类智能活动是人类长期以来梦寐以求的理想,人工神经网络(artificial neural network, ANN),简称神经网络(neural network, NN)正是这样一种模型:它巧妙地将生物神经网络(biological neural network, BNN)的结构和工作原理用数学形式模拟出来 ,使其具有人脑的某些功能.该方法自上个世纪80年代重新兴起以来,已在诸多领域获得成功应用[1].在流行病学中也逐渐受到重视,关于疾病预测方面的研究虽有一些, 但多是以临床资料为基础[2-4],基于流行病学资料的疾病预测到目前为止还未见报道,我们将以某地糖尿病流行病学调查资料为基础对这一方法在流行病学个体疾病发病预测中的应用潜力及特点做一简要介绍.
人工神经网络是应用计算机技术模拟人脑的智能活动、模拟生物神经网络的结构和信息传导方式,用数学形式表达出来,用来解决数据分类与模式识别方面的问题.最初的应用局限于计算机领域,随着计算机技术的进步和个人电脑的普及,在工程技术、管理、决策等领域的应用逐渐广泛.在生物医学领域,人工神经网络的应用也逐渐被人们重视,是常用的计算机辅助诊断系统[1, 2].笔者搜集人工神经网络在胸部放射学中应用的报道,综述如下.
人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANNs)是一种模拟生物神经网络结构和功能进行信息处理的方法,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,达到处理信息的目的.人工神经网络已在包括医学在内的多个领域中得到了广泛应用,在疾病诊断及预后判断中的作用也逐渐引起了临床医生的关注.在肿瘤领域,人工神经网络在胃癌中的应用与其在前列腺癌、肠癌、乳腺癌等肿瘤中的应用一样,不断得到了相关专业医疗人员的认可.本文综述了人工神经网络在胃癌诊断、分期及预后等方面的应用研究进展.
人工神经网络(ANN)是近年来迅速发展起来的一门集神经科学、信息科学、计算机科学于一体的交叉、边缘学科,是生物神经网络在结构、功能及某些基本特性方面的理论抽象、简化和模拟而构成的一种信息处理系统.
