【摘 要】
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根据针吸细胞学方法影像中提取的特征值,设计了一种改进的支持向量机分类方法,并应用于乳腺癌的辅助诊断。通过对几种常用核函数的对比分析,所建立的新核函数在诊断中具有很
【机 构】
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中国科学院沈阳自动化研究所,中国科学院大学,辽宁工程技术大学
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根据针吸细胞学方法影像中提取的特征值,设计了一种改进的支持向量机分类方法,并应用于乳腺癌的辅助诊断。通过对几种常用核函数的对比分析,所建立的新核函数在诊断中具有很好的综合性能。使用实际临床数据分析显示,该方法比模因佩雷托(memetic Pareto artificial neural network,MPANN)与一种改进型人工神经网络(evolutionary artificial neural network,EANN)方法在乳腺癌辅助诊断中具有更好的效果,可以为医疗机构对该疾病的诊断提供有力的决策支持。
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