[发明专利]淋巴结疾病智能诊断系统中的数据处理方法在审
| 申请号： | 201410476135.5 | 申请日： | 2014-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN104268566A | 公开（公告）日： | 2015-01-07 |
| 发明（设计）人： | 李勇明;闫瑾;王品;何璇;吕洋;谢文斌 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 重庆为信知识产权代理事务所(普通合伙) 50216 | 代理人： | 陈千 |
| 地址： | 400044 重*** | 国省代码： | 重庆;85 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种淋巴结疾病智能诊断系统中的数据处理方法，其特征在于按照以下步骤进行：步骤1：将样本数据进行归一化处理，使其处于预设区间范围内，该样本数据包括M个患者数据和N个非患者数据；步骤2：基于P-value算法对归一化后的数据进行特征选择；步骤3：基于前向特征选择对步骤2所选择出的特征作进一步筛选；步骤4：按照步骤3所筛选出的特征，构建LS-SVM训练模型；步骤5：按照步骤1的方式对测试数据进行归一化处理，并选择步骤3所筛选出的特征带入步骤4所构建的LS-SVM训练模型中进行分类识别，输出分类结果。本方法在构建训练模型时数据特征维数少，缩短了诊断时间，同时又保证了诊断系统的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 淋巴结 疾病 智能 诊断 系统 中的 数据处理 方法 | ||
【主权项】：
一种淋巴结疾病智能诊断系统中的数据处理方法，其特征在于按照以下步骤进行：步骤1：将样本数据进行归一化处理，使其处于预设区间范围内，该样本数据包括M个患者数据和N个非患者数据；步骤2：基于P‑value算法对归一化后的数据进行特征选择；步骤3：基于前向特征选择对步骤2所选择出的特征作进一步筛选；步骤4：按照步骤3所筛选出的特征，构建LS‑SVM训练模型；步骤5：按照步骤1的方式对测试数据进行归一化处理，并选择步骤3所筛选出的特征带入步骤4所构建的LS‑SVM训练模型中进行分类识别，输出分类结果。
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