【摘 要】
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目的:构建基于序列前向选择算法(SFS)与支持向量机算法(SVM)分类器融合的乳腺癌预测模型,提高计算机辅助诊断技术对乳腺癌细针穿刺细胞病理的准确率。方法:对456组乳腺肿瘤病
【机 构】
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广东食品药品职业学院医疗器械学院,广州市第一人民医院/华南理工大学附属第二医院放射科
【基金项目】
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广东省高等学校珠江学者岗位计划自主项目(2016);广东省自然科学基金(2018A030313282);广州市科技计划项目(201607010038);广东省医学科学技术研究基金(A2018338,A2019465);广东食品药品职业学院校级科研项目(2015YZ0012,2015YZ0020)
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目的:构建基于序列前向选择算法(SFS)与支持向量机算法(SVM)分类器融合的乳腺癌预测模型,提高计算机辅助诊断技术对乳腺癌细针穿刺细胞病理的准确率。方法:对456组乳腺肿瘤病理数据作为训练集,利用SFS-SVM算法对30个特征进行筛选,得到最优的特征组合,再用112组乳腺肿瘤病理数据作为测试集验证,构建乳腺癌预测模型。该模型的预测精度通过5折交叉验证进行评价。评价指标包括:受试者工作特性曲线(ROC)下面积(AUC)、准确率(ACC)、敏感度和特异度。结果:构建了基于SFS-SVM的乳腺癌预测模型,该模
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