基于BI-RADS描述的乳腺肿瘤判别

• 作 者: 翁硕 薛松
• 机 构: 福建省侨兴轻工学校,福清市中医院超声科室
• 出 处: 河南科技大学学报(医学版)
• 发表日期: 2014年2期
• 关键词: 乳腺肿瘤 BI—RADS 决策树 分类器 识别 breast tumor BI-RADS decision tree classifier identi

目的：探讨 BI-RADS 在乳腺肿瘤检查中的应用价值。方法先是预处理大量的历史数据集含 BI-RADS特征和对应的病理结果，然后基于这些数据集进行决策树算法建模，最后采用留一法（leave-one-out cross validation）验证模型的性能。结果对实验中收集的361例（良性182例，恶性179例）进行留一法验证，实验结果准确率为91％，敏感性为87％，特异性为95％，受试者工作特征曲线下面积为95％。结论基于BI-RADS描述的乳腺肿瘤判别方法十分有效，有望为临床诊断提供有价值的参考意见。