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CT血管造影在肺栓塞临床诊断中有着广泛的应用，然而血管造影大都包含上百张肺部切片，人工筛选这些切片效率低下出错率较高。尝试通过组合学习算法建立自动识别模型来有效提高识别能力，识别模型由三部分构成：数据的不平衡处理，变量选择方法和组合学习模型。通过比较不同不平衡数据处理策略和变量选择方法的基础上，选择Adaboost方法进行分类算法的学习，临床数据的结果表明该方法能较好地辅助实际诊断。