基于BI-RADS描述的乳腺肿瘤判别

• 作者: 翁硕 薛松
• 来源期刊: 河南科技大学学报（医学版）
• 学科: 医学
• 关键词: 乳腺肿瘤 BI-RADS 决策树 分类器 识别
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 基础医学
• 页码范围: 99-101
• 页数: 3页
• 分类号: R730.41|R737.9
• 字数: 2392字
• 语种: 中文

摘要

目的：探讨 BI-RADS 在乳腺肿瘤检查中的应用价值。方法先是预处理大量的历史数据集含 BI-RADS特征和对应的病理结果，然后基于这些数据集进行决策树算法建模，最后采用留一法（leave-one-out cross validation）验证模型的性能。结果对实验中收集的361例（良性182例，恶性179例）进行留一法验证，实验结果准确率为91％，敏感性为87％，特异性为95％，受试者工作特征曲线下面积为95％。结论基于BI-RADS描述的乳腺肿瘤判别方法十分有效，有望为临床诊断提供有价值的参考意见。