【摘 要】
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为了辅助医护人员利用触诊成像技术判定乳腺癌,提出了触诊成像乳腺癌智能诊断模型和方法。采用乳腺癌早期筛查及风险评估的临床数据,以触诊成像诊断结果为对比数据,通过决策
【机 构】
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北京大学软件与微电子学院,北京先通康桥医药科技有限公司
【基金项目】
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江苏省自然科学基金资助项目(No.BK20151132)~~
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为了辅助医护人员利用触诊成像技术判定乳腺癌,提出了触诊成像乳腺癌智能诊断模型和方法。采用乳腺癌早期筛查及风险评估的临床数据,以触诊成像诊断结果为对比数据,通过决策树等机器学习算法以及投票法,对乳腺肿瘤的良恶性质进行判定。使用SMOTE算法对数据进行处理,建立了诊断模型和方法,自动完成对乳腺肿瘤性质的诊断。实验结果表明,乳腺癌正确筛查的准确性达到98%,提出的方法具有很好的应用价值。
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