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基于FTIR-SVM的正常甲状腺及甲状腺癌组织的分类研究
被引量：
2
1
作者
成则丰
程路遥
+1 位作者
金文英
程存归
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第B07期366-369,共4页
支持向量机（SVM）是根据统计理论提出的一种新的学习算法．为了进行临床中经常出现的正常甲状腺组织与甲状腺癌组织分类，文章以82对正常甲状腺组织与甲状腺癌组织为实验材料，通过FTIR—SVM建立了正常甲状腺组织与甲状腺癌组织识别的...
支持向量机（SVM）是根据统计理论提出的一种新的学习算法．为了进行临床中经常出现的正常甲状腺组织与甲状腺癌组织分类，文章以82对正常甲状腺组织与甲状腺癌组织为实验材料，通过FTIR—SVM建立了正常甲状腺组织与甲状腺癌组织识别的模型．试验结果显示，对学习训练集中的70个样品模型识别率为100％，对94个预测样品的识别准确率为98．9％．研究结果表明，FTIR—SVM可以用于正常甲状腺组织与甲状腺癌组织的区别．
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关键词
傅里叶变换红外光谱法
支持向量机
正常甲状腺组织
甲状腺
癌
组织
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职称材料
题名
基于FTIR-SVM的正常甲状腺及甲状腺癌组织的分类研究
被引量：
2
1
作者
成则丰
程路遥
金文英
程存归
机构
浙江师范大学浙江省固体表面反应化学重点实验室
长春理工大学计算机科学技术学院
义乌工商职业技术学院计算机工程系
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第B07期366-369,共4页
文摘
支持向量机（SVM）是根据统计理论提出的一种新的学习算法．为了进行临床中经常出现的正常甲状腺组织与甲状腺癌组织分类，文章以82对正常甲状腺组织与甲状腺癌组织为实验材料，通过FTIR—SVM建立了正常甲状腺组织与甲状腺癌组织识别的模型．试验结果显示，对学习训练集中的70个样品模型识别率为100％，对94个预测样品的识别准确率为98．9％．研究结果表明，FTIR—SVM可以用于正常甲状腺组织与甲状腺癌组织的区别．
关键词
傅里叶变换红外光谱法
支持向量机
正常甲状腺组织
甲状腺
癌
组织
Keywords
Fourier transform infrared spectra
support vector machines
normal thyroid tissues
thyroid carcinoma
分类号
O675.3 [理学—化学]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于FTIR-SVM的正常甲状腺及甲状腺癌组织的分类研究
成则丰
程路遥
金文英
程存归
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
2
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