A neural network is used in a system to detect abnormalities in cells, including cancer in bladder tissue cells. The system has an image analysis system for generating data representative of imaging variables from an image of stained cells. The set of data is provided to a neural network which has been trained to detect abnormalities from known tissue cells with respect to the data from the same set of imaging variables. A conventional sigmoid-activated neural network, or alternatively, a hybrid neural network having a combination of sigmoid, gaussian and sinusoidal activation functions may be utilized. The trained neural network applies a set of weight factors obtained during training to the data to classify the unknown tissue cell as normal or abnormal.

Ein neurales Netz wird in einem System benutzt, um Abweichungen in den Zellen, einschließlich Krebs in den Blase Gewebezellen zu ermitteln. Das System hat ein Bildanalysesystem für das Erzeugen des Datenrepräsentanten der Belichtung Variablen von einem Bild der befleckten Zellen. Der Satz von Daten wird zu einem neuralen Netz zur Verfügung gestellt, das ausgebildet worden ist, um Abweichungen von bekannten Gewebezellen in Bezug auf die Daten vom gleichen Satz von Belichtung Variablen zu ermitteln. Ein herkömmliches halbmondförmig-aktiviertes neurales Netz oder wechselweise, ein hybrides neurales Netz, das eine Kombination der halbmondförmigen, Gaußschen und sinusförmigen Aktivierung Funktionen hat, können verwendet werden. Das ausgebildete neurale Netz wendet einen Satz Gewichtfaktoren an, die während der Ausbildung erreicht werden, an den Daten, zum der unbekannten Gewebezelle einzustufen, wie normal oder anormal.