TY -的A2 -刘,华丰AU -李、赵盟——张Shuheng盟,张洹盟,彭日成贾丽芳AU - Lam Kinman盟——回族,春盟,张苏PY - 2012 DA - 2012/10/24 TI -再使用的分类算法在胃癌淋巴结转移SP - 876545六世- 2012 AB -精确的肿瘤,节点,和转移TNM分期,尤其是N分期胃癌或转移淋巴结的诊断,是一个受欢迎的问题在临床医学图像分析的宝石光谱成像(GSI)可以提供更多的信息给医生比传统计算机断层扫描(CT)。在本文中,我们应用机器学习方法GSI分析胃癌的淋巴结转移。首先,我们使用一些特征选择或度量学习方法来降低数据维数和特征空间。然后我们再使用分类器来区分从nonlymph节点转移淋巴结转移。实验涉及38个淋巴结胃癌样本,显示96.33%的整体精度。与传统的诊断方法相比,如螺旋CT(敏感性75.2%,特异性41.8%),经由电脑断层(82.09%),淋巴结转移的诊断准确性高。GSI-CT可以最优选择患者的术前诊断胃癌的N分期。SN - 1748 - 670 - 2012/876545 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2012/876545——摩根富林明——计算和数学方法在医学PB - Hindawi出版公司KW - ER