基于NRS与改进LS-SVM解析模型的乳腺肿瘤分类诊断

发布时间：2018-05-02 18:45

  本文选题：乳腺肿瘤 + 邻域粗糙集　； 参考：《统计与决策》2017年01期

【摘要】：为准确对乳腺肿瘤进行分类诊断,减轻病患痛楚,提出基于邻域粗糙集与遗传算法修正的LS-SVM解析模型的乳腺肿瘤分类诊断模型。文章对1569例乳腺癌患者数据在邻域粗糙集约简基础上,建立LS-SVM解析模型,利用遗传算法对LS-SVM解析模型参数修正并将修正后的模型对乳腺肿瘤进行分类诊断,与现有的方法对比发现,组合模型精确度高于LS-SVM、神经网络等模型。基于邻域粗糙集与修正LS-SVM解析模型的乳腺肿瘤分类诊断模型具有较好的临床诊断价值,其应用为乳腺肿瘤的诊断提供了一种新思路。
[Abstract]:In order to accurately classify and diagnose breast tumors and alleviate the pain of breast cancer, a classification diagnosis model of breast tumors based on neighborhood rough set and genetic algorithm modified LS-SVM analytic model was proposed. On the basis of neighborhood rough set reduction, the LS-SVM analytic model was established for 1569 patients with breast cancer. Genetic algorithm was used to modify the parameters of the LS-SVM analytic model and the modified model was used to classify the breast tumors. Compared with the existing methods, the accuracy of the combined model is higher than that of LS-SVM, neural network and so on. The classification diagnosis model of breast tumor based on neighborhood rough set and modified LS-SVM analytic model has good clinical value and provides a new idea for the diagnosis of breast tumor.
【作者单位】： 昆明理工大学质量发展研究院;云南省第一人民医院影像科;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71363063) 人才培养基金资助项目(KKZ3201458002)
【分类号】：TP18;R737.9

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 李园 ,吴越,孙迎化,吴社谋;乳腺肿瘤的超声诊断[J];现代医用影像学;2002年01期

2 李娜,赵秀丽,武旭;对国外乳腺肿瘤与哨兵淋巴结关系文献的分析[J];医学信息;2002年06期

3 张首炜,周丽;657例乳腺肿瘤统计分析[J];中国病案;2004年12期

4 赵信喜;;微波快速石蜡切片诊断乳腺肿瘤342例结果分析[J];中国乡村医药;2006年06期

5 ;现代乳腺肿瘤学(第2版)[J];中华肿瘤防治杂志;2007年01期

6 张丽娜;苗延巍;王绍武;;乳腺肿瘤~1H磁共振波谱的应用现状与进展[J];中国医学影像技术;2008年08期

7 黄培隽;林建军;覃美瑛;陈宝乾;;乳腺肿瘤的超声与病理结果对比分析[J];内科;2011年02期

8 吴伊娜;;彩色多普勒血流显像技术对乳腺肿瘤的诊断价值[J];中国现代医生;2011年21期

9 ;《乳腺肿瘤学》书讯[J];肿瘤学杂志;2013年04期

10 韦东明;韦桂兰;;乳腺肿瘤的超声诊断及术后病理结果分析[J];中外医学研究;2013年06期

相关会议论文 前10条

1 熊爱民;董蓓蓓;陈中全;;14例乳腺肿瘤的超声诊断与病理结果对照分析[A];2009年“临床诊断和治疗新进展研究”暨“全国肿瘤病理诊断交流”研讨会论文集[C];2009年

2 罗晓燕;涂伟娴;吕小霞;;高频二维超声及彩色多普勒对乳腺肿瘤的诊断价值[A];中国超声医学工程学会第二次全国浅表器官及外周血管超声医学学术会议论文汇编[C];2009年

3 刘云;;犬乳腺肿瘤与手术[A];中国畜牧兽医学会小动物医学分会第四次学术研讨会、中国畜牧兽医学会兽医外科学分会第十六次学术研讨会论文集（2）[C];2009年

4 潘祺锋;姚萌;;提高乳腺肿瘤微波成像精度的方法研究[A];第六届全国信息获取与处理学术会议论文集（2）[C];2008年

5 吴国昌;;1H-MRS在乳腺肿瘤中的应用研究[A];2010中华医学会影像技术分会第十八次全国学术大会论文集[C];2010年

6 杨振贤;李平;;64层螺旋CT成像技术对乳腺肿瘤的诊断价值[A];2010中华医学会影像技术分会第十八次全国学术大会论文集[C];2010年

7 宋晓芳;蒋旭东;李颖;;彩色多普勒对乳腺肿瘤的诊断价值[A];庆祝中国超声医学工程学会成立20周年——第八届全国超声医学学术会议论文汇编[C];2004年

8 蒋雪梅;胡静;王淑玲;刘鸿玉;;高频超声诊断乳腺肿瘤的价值[A];2001年全国医学影像技术学术会议论文汇编[C];2001年

9 魏晓敏;阎素华;刘忠_g;葛少波;;彩超在诊断乳腺肿瘤方面应用体会(附12例分析)[A];第十二届全国临床医学影像学术会议、第四届东北三省放射学术会议论文汇编[C];2002年

10 王秋元;黄禾江;雷云霞;任蓉;;乳腺肿瘤的高频与彩色多谱勒超声的诊断与分析[A];2007年贵州省医学会超声学分会学术会议论文汇编[C];2007年

相关重要报纸文章 前10条

1 李运红邋赵迎;乳腺肿瘤患者不必再担忧[N];科技日报;2007年

2 舒惠娟;市一医院乳腺肿瘤诊治“二合一”[N];自贡日报;2010年

3 记者 熊燕;树，

本文编号：1835051