【摘要】：目的建立一種計(jì)算機(jī)輔助診斷(CAD)模型對(duì)系統(tǒng)性紅斑狼瘡(SLE)合并腎受累進(jìn)行分類輔助診斷,為及時(shí)發(fā)現(xiàn)并確診該疾病提供一種新的方法。方法利用模擬退火(SA)算法優(yōu)化支持向量機(jī)(SVM)算法懲罰系數(shù)C和核函數(shù)參數(shù)g,并基于此構(gòu)建SA-SVM分類器模型,將其應(yīng)用于SLE的智能輔助診斷。結(jié)果該方法避免了單一SVM分類器易陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn),提高了分類器的分類精度,且針對(duì)SLE合并腎受累疾病的分類準(zhǔn)確率最高可達(dá)98.72%。結(jié)論實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該分類模型在SLE合并腎受累疾病智能診斷中有較好的應(yīng)用價(jià)值。
[Abstract]:Objective to establish a computer aided diagnosis (CAD) model for the diagnosis of systemic lupus erythematosus (SLE) complicated with renal involvement in order to provide a new method for the timely detection and diagnosis of the disease. Methods the simulated annealing (SA) algorithm was used to optimize the penalty coefficient C and kernel function parameter g of (SVM) algorithm of support vector machine. Based on this, the model of SA-SVM classifier was constructed and applied to the intelligent diagnosis of SLE. Results this method avoids the disadvantage that single SVM classifier is prone to fall into local optimal condition, and improves the classification accuracy of the classifier. Moreover, the classification accuracy of SLE combined with renal involvement disease can be up to 98.72%. Conclusion the experimental results show that the classification model has a good value in the intelligent diagnosis of SLE complicated with renal involvement.
【作者單位】： 昆明理工大學(xué)信息工程與自動(dòng)化學(xué)院;昆明醫(yī)科大學(xué)第二附屬醫(yī)院風(fēng)濕免疫科;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61364008) 云南省應(yīng)用基礎(chǔ)研究重點(diǎn)資助項(xiàng)目(2014FA029) 云南省教育廳重點(diǎn)基金資助項(xiàng)目(2013Z127)
【分類號(hào)】：R593.241;TP18

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本文編號(hào)：2210093