解庭波

(长江大学医学院，湖北 荆州 434023)

张 蕾

(武汉工程大学计算机学院，湖北 武汉 430074)

人工神经网络在消化道肿瘤检测和诊断中的应用进展

解庭波

(长江大学医学院，湖北 荆州 434023)

张 蕾

(武汉工程大学计算机学院，湖北 武汉 430074)

作为一种人工智能形式，人工神经网络具有自适应性、并行处理能力和非线性处理优点，广泛用于肿瘤早期检测和诊断。介绍了人工神经网络的工作原理和特点，综述了人工神经网络在消化道肿瘤检测和诊断中的应用研究进展，并就其发展作出评述。

人工神经网络；消化道肿瘤；肿瘤检测与诊断；进展

人工神经网络(Artificial neural network，ANN)是理论化的人脑神经网络的数学模型，是基于模仿大脑神经网络结构和功能而建立的一种信息处理系统。随着神经网络技术的发展，其用途日益广泛，应用领域也不断拓展。而肿瘤标志物已被公认为一种有效的肿瘤诊断方法，并广泛应用于临床肿瘤的诊断[1，2]。本文主要介绍ANN原理、发展历程及其在消化道肿瘤早期检测和诊断中应用进展，对应用ANN进行肿瘤诊断具有一定的借鉴意义。

1 人工神经网络

ANN是一种模仿人神经结构所发展起来的计算机网络系统，由许多相对独立的人工神经元彼此连结成网络，模仿生物神经处理信息的方式解决问题。最早的ANN是由McCulloch和Pitts于1943年所提出，这个网络被用来从事逻辑运算。1949年，Hebb提出了一套模仿人神经系统学习方式的法则。1957年, Resenblatt发明了第一套被认为有用的神经计算器，名为马克一号辨认器。……