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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>醫(yī)療電子>如何使用機器學習方法進行乳腺癌的輔助診斷

      如何使用機器學習方法進行乳腺癌的輔助診斷

      2019-01-17 | rar | 0.47 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　本文利用核主成分分析法對乳腺癌的影響因子進行特征提取，以獲取的主成分作為支持向量機的特征向量建立支持向量機模型，其中模型參數(shù)分別通過粒子群算法和遺傳算法進行選擇優(yōu)化，分別構(gòu)建出KPCA-PSO-SVM模型和KPCA-GA-SVM模型，對乳腺腫塊是否為惡性進行二分類。實驗結(jié)果顯示：KPCA-PSO-SVM模型和KPCA-GA-SVM模型相比PSO-SVM模型和GA-SVM模型在分類準確率方面和運行速度方面均有所提高，表明核主成分分析支持向量機可以用于乳腺癌疾病的輔助診斷，可以為醫(yī)療機構(gòu)對乳腺癌疾病的診斷提供有力的決策支持。

      　　利用機器學習方法來診斷疾病是目前發(fā)展較快的一個應用分支。SVM （Support Vector Machine，支持向量機）是一個被廣泛使用的機器學習算法，它是在1995 年由Vapnik 等人提出的。該理論是基于統(tǒng)計學VC 維理論和結(jié)構(gòu)風險最小原理提出的，它在解決小樣本、非線性和高維模式識別方面展現(xiàn)出了較強的優(yōu)勢，現(xiàn)已廣泛的應用于模式識別、回歸估計等領域。但SVM 容易受輸入變量過多和噪聲的影響，過多的變量會使得運行的時間過長，變量之間的相關性和輸入數(shù)據(jù)中存在的噪聲會使得模型的穩(wěn)定性和分類識別率降低。鑒于KPCA （Kernel Principal Component Analysis，核主成分分析）不僅具有降維、除噪的優(yōu)勢，而且能夠提取非線性的特征信息，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。因此本文把KPCA 引入到SVM中，建立KPCA-SVM 模型，實現(xiàn)乳腺癌的輔助診斷。

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