换一批模拟退火-支持向量机在SLE合并肾受累的辅助诊断应用研究
Applicability of SA-SVM classifier to auxiliary diagnosis of renal involvement in SLE
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.
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关键词
支持向量机模拟退火人工智能诊断设备系统性红斑狼疮并发肾受累support vector machinessimulated annealing algorithmartificial intelligencediagnostic equipmentSLE complicated with renal involvement
医学主题词
肾(Kidney)支持向量机(Support Vector Machine)诊断(Diagnosis)红斑狼疮, 系统性(Lupus Erythematosus, Systemic)研究(Research)
分类号
R593.24（全身性疾病）
栏目名称
DOI
10.7644/j.issn.1674-9960.2017.08.011
发布时间
2018-01-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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