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支持向量机-递归特征消去法文献资料
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支持向量机-递归特征消去法分析拉曼光谱在乳腺良恶性疾病鉴别诊断中的应用
目的 探讨支持向量机-递归特征消去法(SVM-RFE)分析拉曼光谱在乳腺良恶性疾病鉴别诊断中的价值.方法 收集168例手术患者的新鲜乳腺组织标本,其中正常组织51例,良性病变组织66例,恶性病变组织51例,均进行拉曼光谱检测,SVM-RFE方法处理数据,构建模型,马氏距离法判断数据处理方法的优劣.结果 共得到1 800个拉曼光谱,良性和恶性乳腺组织的特征峰出现在1 281、1 341、1 381、1 417、1 465、1 530和1 637 cm-1处,而正常乳腺组织的特征峰出现在1 078、1 267、1 301、1 437、1 653和1 743 cm-1处.良性和恶性乳腺组织的主要不同集中在1 340和1 480cm-1处.SVM-RFE判断正常和恶性乳腺组织的正确率分别为100.0％和95.0％,判断良性乳腺组织的正确率为93.0％.结论 正常、良性与恶性病变组织的拉曼光谱存在显著差异,SVM-RFE可以用来构建鉴别乳腺病变性质的模型.
