机器学习技术在胸癌诊断中的应用

• 作者: 孙媛 李蓉
• 来源期刊: 科学技术与工程
• 学科: 医学
• 关键词: 神经网络 特征参量 支持向量 权值 学习矢量
• 年，卷（期）: 2011,（20）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 4730-4733,4739
• 分类号: R734.3|TP183
• 字数: 3582字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1815.2011.20.013

摘要

为了提高胸癌诊断的识别精度,提出了应用机器学习方法建立胸癌诊断模型.其中描述细胞特征的参量作为模型的输入,细胞的类别对应模型的输出.选取三种机器学习方法作为建立模型的训练算法,分别为反向传播(Back Propagation,BP)神经网络、学习矢量量化网络(Learleing Vector Quantity,LVQ)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM).仿真结果显示三种机器学习方法所见的诊断模型均具有较高的识别率(BP:97.28%,LVQ:98.06%,SVM:98.45%),可作为有效地识别方法用于其他医学诊断研究.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李蓉	北京物资学院信息学院	16	25	3.0	4.0
2	孙媛	北京物资学院信息学院	29	56	4.0	5.0