人工神经网络和支持向量机性能比较及其在DMD疾病识别中的应用

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摘要：对人工神经网络（ANN）和支持向量机（SVM）这两种机器学习方法进行了分析与比较,并分别利用两种算法对神经肌肉罕见病DMD的磁共振图像（MRI）数据进行建模、分类预测.经对比后得出结论：两种算法结果均表明,DMD的两类MRI（T1和T2）中,T1更具特征性,故此类患者的MRI检查可仅进行T1扫描;若能选择合适的模型参数,则两种算法模型均具有极好的分类预测效果,其灵敏度、特异度和准确率分别高达98.5%,97.3%,97.9%和96.9%,97.3%,97.1%;利用机器学习方法对DMD患者的MRI进行分析处理可作为该病无创检测的技术探索,有望为临床提供客观有效的辅助诊断手段.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/95185B/201604/670019206.html

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关键词：人工神经网络 支持向量机 人工神经 神经网络 神经网 人工神经网络 支持向量机 DMD疾病 磁共振图像 分类预测