基于超声特征集成学习的甲状腺结节分类方法研究

发布时间：2017-11-15 11:19

  本文关键词：基于超声特征集成学习的甲状腺结节分类方法研究

  更多相关文章： 甲状腺结节 超声特征 不平衡性 改进的集成学习

【摘要】：甲状腺结节是一种比较常见的疾病,并且发病率有逐年上升的趋势。如何及时并准确地鉴别出结节的良恶性,采取相应的治疗措施,是甲状腺结节治疗过程中的核心问题。超声作为甲状腺结节初步诊断的主要检查方式,其特征数据对于鉴别结节良恶性具有指导意义。本文针对甲状腺结节超声特征数据存在稀疏和不平衡的问题,通过在目标函数中加入自定义项对集成学习算法进行改进,提出一种基于改进集成学习的甲状腺结节良恶性鉴别方法。实验在真实医疗数据集和UCI标准数据集上分别对比了本算法与随机森林、支持向量机、神经网络算法,结果表明该方法具有最高的准确率,分别达到92.43%和94%。
【作者单位】： 东华大学计算机科学与技术学院;
【基金】：上海市信息化发展专项资金项目(XX-XXFZ-01-14-6349) 上海市科技创新行动计划(15511106900)
【分类号】：R581;TP181
【正文快照】： 0引言在甲状腺结节的临床治疗过程中,医生的首要内置目标即是判别结节的良恶性,而对于恶性结节患者需及时采取有效重要的手术治疗。但是在临床实践中,为了准确判别患者结节的良恶性特征属性,医生首先对疑似或确诊为甲状腺结节的患者设计指定超声检查,然后根据超声检查的各项指

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