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目的探索基于胃肠道病变高维影像数据的计算机辅助诊断模型,特别为医疗资源匮乏地区提供胃肠腺瘤检测的机器学习技术。方法选取UCI Gastrointestinal数据集中76位增生或腺瘤患者的698维结肠镜的白光影像资料。采取非局部先验的贝叶斯变量选择方法进行变量筛选,与传统高维数据变量筛选Lasso方法比较,根据logistic回归模型预测结果计算正确率、Youden指数、灵敏度和特异度,运用该模型结果与医生个人和团队诊断结果比较上述评价指标。结果与Lasso结果比较显示,非局部先验的贝叶斯变量选择方法能够