基于尿常规的机器学习辅助泌尿系统肿瘤筛查

• 作者: 刘志 季凯 王占宇 王正 王金申 金讯波
• 来源期刊: 泌尿外科杂志（电子版）
• 关键词: 尿常规 机器学习 支持向量机 泌尿系统肿瘤 疾病筛查
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 国内论著
• 页码范围: 13-16
• 页数: 4页
• 字数: 3001字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-7410.2018.02.005

摘要

目的 探索利用机器学习基于尿常规检查结果的数据,进行辅助筛查泌尿系统肿瘤.方法 利用PTSVM算法对500位正常人和408位泌尿系统疾病患者的尿常规数据进行分析,找到其与泌尿系统恶性肿瘤的相关性.结果 对于泌尿系统恶性肿瘤,通过5次交叉验证,机器学习的最优平均分类准确率达到了85.78％.结论 PTSVM算法可以通过尿常规检查数据区分正常人和泌尿系统恶性肿瘤患者,表明该方法有望成为一种泌尿系统肿瘤辅助筛查手段.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金讯波	山东大学附属省立医院泌尿微创中心	222	620	10.0	13.0
2	王正	山东大学附属省立医院泌尿微创中心	30	117	7.0	9.0
3	王金申	山东大学附属省立医院胃肠外科	23	87	5.0	7.0
4	刘志	山东大学附属省立医院检验科	17	29	3.0	4.0
5	王占宇	山东大学附属省立医院泌尿微创中心	1	0	0.0	0.0
6	季凯		2	2	1.0	1.0