【摘 要】
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针对分析HPV-DNA病毒载量检测与TCT液基薄层细胞学技术联合检查中存在的不足,应用计算机辅助诊断(CAD)技术提高宫颈癌筛查准确率,提出了一种基于随机森林(RF)的宫颈病变识别
【机 构】
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广州大学华软软件学院,广东轻工职业技术学院,广州华夏职业学院
【基金项目】
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广东省高校青年创新项目,项目编号:2016KQNCX186
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针对分析HPV-DNA病毒载量检测与TCT液基薄层细胞学技术联合检查中存在的不足,应用计算机辅助诊断(CAD)技术提高宫颈癌筛查准确率,提出了一种基于随机森林(RF)的宫颈病变识别模型。通过对宫颈细胞图片进行特征值提取形成宫颈细胞特征数据集,然后进行Bootstrap抽样,采用随机抽取一个特征子集建立决策树,对宫颈细胞分类结果进行投票,将此模型在宫颈癌筛查方面加以应用。经理论分析和实验数据验证,相比于传统的联合检查,该方法提升了宫颈病变识别的性能,其结果具有一定的竞争力、更具优势。
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