@Article{Świetlik2007,
journal="Contemporary Oncology/Współczesna Onkologia",
issn="1428-2526",
volume="11",
number="8",
year="2007",
title="Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w diagnostyce raka piersi z wykorzystaniem scyntymammografii",
abstract="Celem pracy była próba oceny przydatności diagnostycznej sztucznych sieci neuronowych w ocenie parametrów klinicznych i scyntymammogramów w rozpoznaniu raka piersi. Porównano wynik sieci neuronowej z oceną dwóch niezależnych obserwatorów, lekarzy specjalistów medycyny nuklearnej.     Materiał i metody:    Materiał stanowiły dane kliniczne oraz liczbowe uzyskane przez opracowanie badania scyntymammograficznego 103 pacjentów. Metodą referencyjną było badanie histopatologiczne wycinka biopsji aspiracyjnej cienkoigłowej i/lub biopsji gruboigłowej.    Wyniki:    Czułość oceny dokonanej przez lekarzy w badanej populacji wyniosła 78%, a swoistość \– 72%. W ocenie wartości diagnostycznej sieci neuronowej uzyskano czułość \– 71%, a swoistość \– 73%. Otrzymane czułości nie różniły się istotnie statystycznie (p=0,4619).       Wnioski:    Sztuczne sieci neuronowe stanowią przydatne narzędzie, wykorzystujące techniki sztucznej inteligencji we wspomaganiu rozpoznawania raka piersi przez lekarzy medycyny nuklearnej.",
author="Świetlik, Dariusz
and Bandurski, Tomasz
and Masiuk, Mariusz",
pages="385--389",
url="https://www.termedia.pl/An-application-of-artificial-neural-networks-in-breast-cancer-recognition-using-scintimammography,3,9292,1,1.html"
}