决策树及支持向量机与深度学习模型在肝癌鉴别诊断中的比较研究

黄辛迪; 黄慧; 刘佳俊; 丁长松

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决策树及支持向量机与深度学习模型在肝癌鉴别诊断中的比较研究

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目的使用数据挖掘技术研究肝功能检查数据,分析肝功能检查指标与肝癌诊断的关联,探究肝癌早诊断、早治疗的辅助数据分析方法。方法构建决策树C4.5模型并提取决策方法,并以Bagging方法优化;采用网格划分法和粒子群优化算法优化支持向量机模型;构建多层感知机(MLP)和卷积神经网络(CNN)进行性能比较。基于决策树和SVM模型进行特征属性分析和最优特征子集选择。结果Bagging决策树模型、SVM、MLP模型的10交叉检验准确率分别为95.18%、95.60%、90.17%,测试准确率分别为94.34%、93.40%、89.78%。在肝功能检查指标中,碱性磷酸酶、谷丙转氨酶、天门冬氨酸转氨酶、年龄、直接胆红素是主要贡献指标,三指标联合诊断对肝癌预测率达86.08%。结论决策树、支持向量机、多层感知机建立的肝癌分类器模型都可用于肝癌辅助诊断,SVM模型略优,预测模型对肝癌早期鉴别有较好的辅助作用。

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来源
《医学信息》 |2023年第15期|70-74|共5页
作者
黄辛迪; 黄慧; 刘佳俊; 丁长松;
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作者单位

湖南中医药大学信息科学与工程学院;

湖南省中医药大数据分析实验室;

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正文语种 chi
中图分类肝肿瘤;
关键词
肝癌; 决策树; 支持向量机; 深度学习; 多层感知机; 卷积神经网络;

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