發(fā)布時(shí)間：2018-11-25 18:23

【摘要】：支持向量機(jī)(SVM)是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)中VC維理論結(jié)構(gòu)和風(fēng)險(xiǎn)最小化理論的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。本文對(duì)甲狀腺結(jié)節(jié)臨床病例的寶石能譜CT平掃數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,同時(shí)建立SVM的能譜平掃數(shù)據(jù)的診斷模型,并對(duì)實(shí)驗(yàn)指標(biāo)進(jìn)行約簡(jiǎn),采用SVM預(yù)測(cè)分析。本文提出的診斷模型和實(shí)驗(yàn)方法能夠?yàn)榕R床診斷甲狀腺結(jié)節(jié)提供指導(dǎo)。
[Abstract]:Support vector machine (SVM) is a machine learning method based on VC dimension structure and risk minimization theory in statistical learning. In this paper, the CT data of clinical cases of thyroid nodule were analyzed, and the diagnostic model of SVM data was established. The experimental indexes were reduced and analyzed by SVM. The diagnostic model and experimental method presented in this paper can provide guidance for clinical diagnosis of thyroid nodules.
【作者單位】： 陜西中醫(yī)學(xué)院附屬醫(yī)院CT室;西安工程大學(xué)理學(xué)院;
【分類號(hào)】：R581.3;R816.6

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2357021