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首页> 中文会议>2011年中国卫生统计学年会 >基于第二代小波变换建立早期肺癌模型预测

基于第二代小波变换建立早期肺癌模型预测

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目的：提高肺部CT图像中早期恶性肺结节的识别率.方法：应用第二代小波变换提取14个纹理参数,结合3个病人信息和10个肺结节形态学指标作为模型的变量.应用Smote对不平衡数据进行处理,建立支持向量机和随机森林两种预测模型,探讨较优的预测模型.利用纵向肺结节数据,预测早期肺癌.结果：支持向量机ROC曲线下面积为0.91 (P＜0.001),随机森林ROC曲线下面积为0.86(P＜0.001).同时支持向量机模型对早期肺癌的预测灵敏度和特异度可以达到0.48和0.97.结论：支持向量机预测模型对于肺结节图像纹理数据的预测效果较随机森林模型好,并且支持向量机预测模型能够对早期肺癌做出高效的诊断,从而可以达到提高肺癌诊断率的效果.

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