基于尿常规的机器学习辅助泌尿系统肿瘤筛查
作者： 山东大学附属省立医院泌尿微创中心; 山东济南250014; 山东大学附属省立医院胃肠外科; 山东济南250014; 山东大学附属省立医院检验科; 山东济南250014; 山东螺旋矩阵数据技术有限公司; 山东济南250014
摘要：目的 探索利用机器学习基于尿常规检查结果的数据,进行辅助筛查泌尿系统肿瘤。方法 利用PTSVM算法对500位正常人和408位泌尿系统疾病患者的尿常规数据进行分析,找到其与泌尿系统恶性肿瘤的相关性。结果 对于泌尿系统恶性肿瘤,通过5次交叉验证,机器学习的最优平均分类准确率达到了85. 78%。结论 PTSVM算法可以通过尿常规检查数据区分正常人和泌尿系统恶性肿瘤患者,表明该方法有望成为一种泌尿系统肿瘤辅助筛查手段。
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