【摘 要】
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目的 基于人体呼气数据建立肺癌诊断预测模型,从而实现无创肺癌检测.方法 利用ILD.3000型电子鼻设备采集健康志愿者、原发性肺癌和肝癌患者的呼气数据,基于样本的呼气数据,并结合机器学习分类算法完成肺癌患者与健康志愿者、肺癌与肝癌和肺癌与肝癌混合人群的二分类实验,以及肺癌患者、肝癌患者、健康志愿者之间的三分类实验.结果 通过模型筛选和参数调整,在区分肺癌与健康志愿者、肺癌患者与肝癌患者组实验中,基于线性核函数的支持向量机分类模型的准确率分别为91.3％、90.4％.结论 以呼气数据为样本,利用机器学习建模
【机 构】
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上海理工大学医疗器械与食品学院,上海200093;上海健康医学院上海市分子影像学重点实验室,上海201318
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目的 基于人体呼气数据建立肺癌诊断预测模型,从而实现无创肺癌检测.方法 利用ILD.3000型电子鼻设备采集健康志愿者、原发性肺癌和肝癌患者的呼气数据,基于样本的呼气数据,并结合机器学习分类算法完成肺癌患者与健康志愿者、肺癌与肝癌和肺癌与肝癌混合人群的二分类实验,以及肺癌患者、肝癌患者、健康志愿者之间的三分类实验.结果 通过模型筛选和参数调整,在区分肺癌与健康志愿者、肺癌患者与肝癌患者组实验中,基于线性核函数的支持向量机分类模型的准确率分别为91.3％、90.4％.结论 以呼气数据为样本,利用机器学习建模方法可实现肺癌辅助诊断,基于线性核函数的支持向量机模型具有较好的分类效果.
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