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

作者：王曦; 张果; 付萍; 王剑平; 杨晓洪; 欧阳鑫

来源：军事医学, 2017, 41(08): 670-674.

• 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

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。

• 单位
  昆明医科大学第二附属医院; 自动化学院; 昆明理工大学