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提出一种基于支持向量机的提取和识别肺CT图像三维磨玻璃结节（GGN）的算法。该算法首先根据肺实质三维图像的连通性，分割出肺实质区域，然后在肺实质区域内提取潜在GGN的孤立组织，并用三维形状特征和三维纹理特征建立识别结节的线性模型。依据临床医师标定的图像，通过支持向量机确定该线性模型参数。最后，采用该线性模型识别孤立组织中的结节。本研究采用139例临床医师标定的肺腺癌数据，其中100例作为训练集，3...
支持向量机在ICU急性肾损伤患者住院死亡风险预测中的应用
重症监护室 急性肾损伤 死亡风险预测 支持向量机
2018/12/6
目的：应用支持向量机（support vector machine，SVM）构建ICU中急性肾功能损伤(acute kidney injury, AKI)患者住院死亡风险预测模型，并比较其与ICU中常用的简化急性生理评分（the simplified acute physiology score Ⅱ，SAPS-Ⅱ）的预测性能。方法：使用重症监护医学信息市场（medical information ...