【摘 要】
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据统计,乳腺癌已经是女性最常罹患的癌症。然而医生很难根据复杂的特征数据人工地确定乳腺肿瘤是否为良性,同时在临床工作中存在大量的诊断错误、效率低下等问题。因此,利用计算机技术支撑乳腺癌的辅助诊断来提高医生工作效率并降低误诊率,控制医疗资源消耗并减缓医疗费用压力具有重要意义。本文以乳腺癌为研究对象,利用机器学习集成模型以及相关知识,研究并设计了一个基于机器学习的乳腺癌辅助诊断模型。具体研究内容如下:首
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据统计,乳腺癌已经是女性最常罹患的癌症。然而医生很难根据复杂的特征数据人工地确定乳腺肿瘤是否为良性,同时在临床工作中存在大量的诊断错误、效率低下等问题。因此,利用计算机技术支撑乳腺癌的辅助诊断来提高医生工作效率并降低误诊率,控制医疗资源消耗并减缓医疗费用压力具有重要意义。本文以乳腺癌为研究对象,利用机器学习集成模型以及相关知识,研究并设计了一个基于机器学习的乳腺癌辅助诊断模型。具体研究内容如下:首先,利用统计学知识、相关性分析以及CFS算法对威斯康星州原始乳腺癌数据集（WBC）和威斯康星州诊断乳腺癌数据集（WDBC）进行预处理和特征选择,筛选出WBC数据集的9个特征属性以及WDBC数据集的11个特征属性作为模型的输入数据,为构建更高效的乳腺癌集成诊断模型奠定基础。其次,在两个样本数据集上利用Ada Boost M1算法、Bagging算法和旋转森林算法（Rotation Forest,ROF）构建基于29个基分类器的乳腺癌同质集成诊断模型。实验结果显示,ROF算法性能更加稳定和高效,在两个样本数据集上的分类准确率分别达到97.657 4%和97.891%。再次,比较和筛选同质集成模型和单分类器模型,利用投票法（Vote）在两个数据集上分别构建乳腺癌异质集成诊断模型。实验数据显示,构建的乳腺癌异质集成诊断模型在两个样本数据集上准确率分别达到97.803 8%和98.242 5%,分析结果证明了异质集成模型应用于乳腺癌诊断的高效性和可操作性。最后,基于以上研究,结合当前热点问题设计了一个基于机器学习的可扩展的乳腺癌辅助诊断系统,从对系统需求的分析到系统概要设计,完成了从模型算法到应用项目的转化,为加快乳腺癌辅助诊断模型系统的设计与开发应用提供参考。
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