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CNN-OVA-SVM模型在结直肠腺癌多分化诊断中的价值
CNN-OVA-SVM模型在结直肠腺癌多分化诊断中的价值
作者:
曹燕珍
周盼运
赵兴岳
李敏
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
人工智能
ResNet50
CNN-OVA-SVM模型
辅助诊断
摘要:
目的 探究CNN-OVA-SVM模型应用于多分化类型的结直肠腺癌鉴别诊断中的实用价值.方法 本研究选取了2012年1月-2016年3月间新疆医科大学附属肿瘤医院病理科收治的高、中、低分化类型腺癌患者各20例进行回顾性研究.提出了用于多分化类型结直肠腺癌鉴别诊断的CNN-OVA-SVM模型,该模型使用预先训练的ResNet50卷积神经网络对患者的结直肠组织切片图像进行特征提取,使用子分类器为支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的一对多集成分类器对结直肠癌进行诊断,并与主流的分类算法K近邻(K-nearest Neighbor,KNN)、随机森林(Random Forests,RF)等进行比较.通过绘制受试者工作特征曲线(Receiver Operating Characteristic,ROC)和混淆矩阵,计算模型的精确率、召回率、F1分数、准确率等指标,对模型的准确率和性能进行直观的评估.结果 本研究所提出的CNN-OVA-SVM模型对3种分化类型结直肠腺癌的总体分类准确率为86.11%,AUC值均超过0.88.结论 CNN-OVA-SVM模型对于不同分化类型的结直肠腺癌的鉴别具有一定的临床价值.
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文献信息
篇名
CNN-OVA-SVM模型在结直肠腺癌多分化诊断中的价值
来源期刊
新疆医科大学学报
学科
关键词
人工智能
ResNet50
CNN-OVA-SVM模型
辅助诊断
年,卷(期)
2021,(9)
所属期刊栏目
临床医学研究|Clinical Medicine Research
研究方向
页码范围
1025-1030
页数
6页
分类号
R445
字数
语种
中文
DOI
10.3639/j.issn.1009-5551.2021.09.009
五维指标
传播情况
被引次数趋势
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研究主题发展历程
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人工智能
ResNet50
CNN-OVA-SVM模型
辅助诊断
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
新疆医科大学学报
主办单位:
新疆医科大学
出版周期:
月刊
ISSN:
1009-5551
CN:
65-1204/R
开本:
大16开
出版地:
新疆乌鲁木齐市新医路393号
邮发代号:
58-100
创刊时间:
1978
语种:
chi
出版文献量(篇)
9362
总下载数(次)
4
总被引数(次)
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