【摘 要】
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为辅助医生诊断孤立性肺结节的良恶性，提出一种针对肺结节的PET/CT影像特征的PSO-SVM分类方法。该方法利用粒子群算法（PSO）对支持向量机（SVM）进行参数搜索，进而选择最合适的参数，得
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为辅助医生诊断孤立性肺结节的良恶性，提出一种针对肺结节的PET/CT影像特征的PSO-SVM分类方法。该方法利用粒子群算法（PSO）对支持向量机（SVM）进行参数搜索，进而选择最合适的参数，得到合适的SVM分类模型。实验表明，利用粒子群优化算法对支持向量机模型中的参数进行优化，可以避免人为选择的随机性，在解决分类问题中有良好的表现。使用此方法得到的分类模型对良恶性肺结节进行分类，平均正确率可达到90％以上，且为医生诊断肺结节时选取的主要特征提供了理论依据。
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