基于支持向量机的甲状腺结节能谱研究

发布时间：2018-11-25 18:23

【摘要】：支持向量机(SVM)是一种基于统计学习中VC维理论结构和风险最小化理论的机器学习方法。本文对甲状腺结节临床病例的宝石能谱CT平扫数据进行分析,同时建立SVM的能谱平扫数据的诊断模型,并对实验指标进行约简,采用SVM预测分析。本文提出的诊断模型和实验方法能够为临床诊断甲状腺结节提供指导。
[Abstract]:Support vector machine (SVM) is a machine learning method based on VC dimension structure and risk minimization theory in statistical learning. In this paper, the CT data of clinical cases of thyroid nodule were analyzed, and the diagnostic model of SVM data was established. The experimental indexes were reduced and analyzed by SVM. The diagnostic model and experimental method presented in this paper can provide guidance for clinical diagnosis of thyroid nodules.
【作者单位】： 陕西中医学院附属医院CT室;西安工程大学理学院;
【分类号】：R581.3;R816.6

【参考文献】

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【共引文献】

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