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基于人体血液学检测的机器学习辅助泌尿系肿瘤筛查

作者:王正; 王金申; 刘志; 季凯; 刘义庆; 金讯...血液学检测机器学习支持向量机神经网络泌尿系统肿瘤疾病筛查

摘要:目的探索应用人工智能机器学习算法单纯基于肝、肾功等血液学检查来辅助筛查泌尿系统肿瘤。方法分别利用支持向量机和神经网络算法对3136例正常人员和泌尿系统恶性肿瘤患者肝肾功数据进行分析,找到肝肾功数据与泌尿系统恶性肿瘤的相关性。结果对于泌尿系统恶性肿瘤通过5次交叉验证的最优平均分类准确率达到了92.05%,支持向量机与神经网络算法结果基本一致。结论机器学习算法可以单纯通过肝、肾功等血液学检测分类正常人和泌尿系统恶性肿瘤患者,表明该方法有望成为一种泌尿系统肿瘤辅助筛查手段。

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泌尿外科

《泌尿外科杂志》(CN:11-9302/R)是一本有较高学术价值的大型季刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《泌尿外科杂志》杂志承载了郭应禄院士等泌尿外科前辈的殷殷期望,在金讯波主编的带领下,在吕福泰、邱文祥、孙颖浩和贺大林副主编的指导下,夏庆华主任及其编辑部团队辛勤的工作,使得国内外学者的工作及研究成果通过《泌尿外科杂志(电子版)》这一新兴的电子媒体与更多的泌尿外科学同仁分享。

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