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基于尿常规的机器学习辅助泌尿系统肿瘤筛查

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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。

DOI 3j7w7l2wd1/1884629

作者王正;王占宇;王金申;刘志;季凯;金讯波

机构地区不详

出处《泌尿外科杂志（电子版）》 2018年2期

关键词尿常规机器学习支持向量机泌尿系统肿瘤疾病筛查

分类 [医药卫生][临床医学]

出版日期 2018年02月12日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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1王正;王金申;刘志;季凯;刘义庆;金讯波. 基于人体血液学检测的机器学习辅助泌尿系肿瘤筛查.临床医学,2017-04.
2杜娟. 筛查泌尿系统，预防泌尿疾病.临床医学,2023-07.
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8. 泌尿系统.肿瘤,1992-01.
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10. 泌尿系统.肿瘤,1994-01.

来源期刊

泌尿外科杂志（电子版）

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