基于随机森林的乳腺癌计算机辅助诊断

• 作者: 全雪峰
• 来源期刊: 软件
• 学科: 工学
• 关键词: 随机森林 乳腺癌 计算机辅助诊断
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 57-59
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 2275字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2017.03.012

摘要

为提高乳腺癌诊断的准确性,该文提出了一种基于随机森林算法的乳腺癌诊断方法.用UCI数据集提供的683例乳腺肿瘤患者进行了分类识别,5-折交叉验证结果表明,采用新方法检测乳癌平均准确率达到96.93％,优于概率神经网络识别方法,说明了其在乳腺癌计算机辅助诊断方面的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	全雪峰	南阳医学高等专科学校卫生管理系	23	86	6.0	8.0