發(fā)布時間：2018-05-02 18:45

  本文選題：乳腺腫瘤 + 鄰域粗糙集��； 參考：《統(tǒng)計與決策》2017年01期

【摘要】：為準確對乳腺腫瘤進行分類診斷,減輕病患痛楚,提出基于鄰域粗糙集與遺傳算法修正的LS-SVM解析模型的乳腺腫瘤分類診斷模型。文章對1569例乳腺癌患者數(shù)據(jù)在鄰域粗糙集約簡基礎上,建立LS-SVM解析模型,利用遺傳算法對LS-SVM解析模型參數(shù)修正并將修正后的模型對乳腺腫瘤進行分類診斷,與現(xiàn)有的方法對比發(fā)現(xiàn),組合模型精確度高于LS-SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡等模型。基于鄰域粗糙集與修正LS-SVM解析模型的乳腺腫瘤分類診斷模型具有較好的臨床診斷價值,其應用為乳腺腫瘤的診斷提供了一種新思路。
[Abstract]:In order to accurately classify and diagnose breast tumors and alleviate the pain of breast cancer, a classification diagnosis model of breast tumors based on neighborhood rough set and genetic algorithm modified LS-SVM analytic model was proposed. On the basis of neighborhood rough set reduction, the LS-SVM analytic model was established for 1569 patients with breast cancer. Genetic algorithm was used to modify the parameters of the LS-SVM analytic model and the modified model was used to classify the breast tumors. Compared with the existing methods, the accuracy of the combined model is higher than that of LS-SVM, neural network and so on. The classification diagnosis model of breast tumor based on neighborhood rough set and modified LS-SVM analytic model has good clinical value and provides a new idea for the diagnosis of breast tumor.
【作者單位】： 昆明理工大學質量發(fā)展研究院;云南省第一人民醫(yī)院影像科;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(71363063) 人才培養(yǎng)基金資助項目(KKZ3201458002)
【分類號】：TP18;R737.9

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本文編號：1835051