基于乳腺電阻抗多頻掃描成像乳腺癌分類研究.pdf_第1頁
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1、東南大學(xué)碩士學(xué)位論文基于乳腺電阻抗多頻掃描成像乳腺癌分類研究姓名：鄭均安申請學(xué)位級別：碩士專業(yè)：生物醫(yī)學(xué)工程指導(dǎo)教師：舒華忠；鮑旭東20110523ABSTRACTThesis’Title：ResearchonMultifrequencyElectricalImpedanceScanningforClassificationofBreastCancerAuthor：ZhengJunanSchool：SoutheastUniversity

2、Supervisor：ProfessorShuHuazhongProfessorBaoXudongElectricalImpedanceScanningmakesuseoftheImpedancedifferencebetweenbenignandmalignanttissueTherealandimaginarypartsareobtainedandthenmaptograyimage，whichturnstouselessdueto

3、highnoisesignalArobustclassifymethodbasedonmultifrequencyparametersisconsideredColemodelischosenafterconsideringmanyothermodelsCrossoverfrequencyisfitusingoldversionandnewversiondatawhichensurethatnewversionsystem，ismore

4、sensitivitythentheoldoneAimprovedfitmethodisbroughtforwardusinglocalfrequencydatawhichhasbeRerresultSomeresearchonmirrorpositionofbreasthasbeentakenwhichshowsthedifferencebetweenbenignandmalignanttissueSupportVectorMachi

5、neclassificationusingmulti—frequencyparametershighlyaccurateclassifythecasesParametersGo，甌，q，口areusedinthisstudyBecauseeachcasehas16points，thevectorgets64dimensionsWithinthefourkernelfunctiontheaccuracyhaslittledifferenc

6、e，andlinearkernelfunctiongetshighestcrossvalidationaccuracyabout909％，whichCanbeUsedasthefirstchoiceAtlast，AnewclassificationmethodwithfiveclassesiSraised，whichhassimpleresultsandmoreinformationaboutCasesThePCAisusedtoeva

7、luatethecasesParameters(Go，甌，q，口，M，妒，S，R)躺usedinthisstudy，nleyareanalyzedbyPCA，inordertoobtaintheeigenvalue，andeigenvectors，meanandvarianceofeachvariableTheresearchshowsthatthismethodclassifiesthecaseswi廿lsensitivity50％，

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