模拟退火-支持向量机在SLE合并肾受累的辅助诊断应用研究

发布时间：2018-08-28 17:35

【摘要】：目的建立一种计算机辅助诊断(CAD)模型对系统性红斑狼疮(SLE)合并肾受累进行分类辅助诊断,为及时发现并确诊该疾病提供一种新的方法。方法利用模拟退火(SA)算法优化支持向量机(SVM)算法惩罚系数C和核函数参数g,并基于此构建SA-SVM分类器模型,将其应用于SLE的智能辅助诊断。结果该方法避免了单一SVM分类器易陷入局部最优的缺点,提高了分类器的分类精度,且针对SLE合并肾受累疾病的分类准确率最高可达98.72%。结论实验结果表明该分类模型在SLE合并肾受累疾病智能诊断中有较好的应用价值。
[Abstract]:Objective to establish a computer aided diagnosis (CAD) model for the diagnosis of systemic lupus erythematosus (SLE) complicated with renal involvement in order to provide a new method for the timely detection and diagnosis of the disease. Methods the simulated annealing (SA) algorithm was used to optimize the penalty coefficient C and kernel function parameter g of (SVM) algorithm of support vector machine. Based on this, the model of SA-SVM classifier was constructed and applied to the intelligent diagnosis of SLE. Results this method avoids the disadvantage that single SVM classifier is prone to fall into local optimal condition, and improves the classification accuracy of the classifier. Moreover, the classification accuracy of SLE combined with renal involvement disease can be up to 98.72%. Conclusion the experimental results show that the classification model has a good value in the intelligent diagnosis of SLE complicated with renal involvement.
【作者单位】： 昆明理工大学信息工程与自动化学院;昆明医科大学第二附属医院风湿免疫科;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61364008) 云南省应用基础研究重点资助项目(2014FA029) 云南省教育厅重点基金资助项目(2013Z127)
【分类号】：R593.241;TP18

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本文编号：2210093