核零空间方法在乳腺癌异常检测中的应用

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中文摘要：当今时代,乳腺癌越来越成为了女性的高发病,因此尽早地排除异常因素,进行对症治疗,可以大大降低疾病风险.考虑到乳腺癌数据特征比较多,并且往往不仅存在线性特征还隐含着很多非线性特征,针对这一问题提出利用核零空间算法来进行乳腺癌的异常检测.首先利用核函数将所有的正常样本进行非线性映射变换到高维空间,再通过零空间变换将类内散度转换为0,并且将零空间中整个类的数据用该类的平均值代替,最后通过计算测试样本到该值的距离判断测试样本的异常性.该算法大大降低了计算的复杂性,也提高了乳腺癌检测的速度.通过在UCI乳腺癌数据库上的仿真实验,并对不同核函数以及设定的不同异常阈值下得到的F1-score进行对比,发现在不同核函数以及不同异常阈值下的结果是不同的,且在选取高斯核作为核函数时,可使得F1-score结果达到0.9627.充分证明了将核零空间算法用于乳腺癌异常检测是有效的.

外文标题：Application of Kernel Null Space Method in Breast Cancer Abnormal Detection

作者：

韩笑、毕波、唐锦萍、曹莉

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作者单位：

东北石油大学数学与统计学院,黑龙江大庆 163318

海南医学院公共卫生学院,海南海口 571101

黑龙江大学数据科学与技术学院,黑龙江哈尔滨 150080

关键词：

乳腺癌异常检测核零空间算法核函数异常阈值

基金：

国家自然科学基金2020年海南省基础与应用基础研究计划(自然科学领域)高层次人才项目

项目编号：

11701159820RC649

出版年：

2022

DOI：

10.3969/j.issn.1673-629X.2022.01.028

计算机技术与发展

陕西省计算机学会

计算机技术与发展

CSTPCD

影响因子：0.621

ISSN：1673-629X

年,卷(期)：2022.32(1)

参考文献量7