期刊简介
本刊创刊于1984年9月，是中华人民共和国卫生部主管，中国卫生信息学会(原中国卫生统计学会)和中国医科大学主办的全国性卫生统计专业学术性双月刊，是国内卫生统计专业的唯一学术性期刊和中国医学类中文核心期刊及国家科技部中国科技论文统计源期刊。本刊的任务是及时报道我国卫生统计学科的科研成果和卫生统计工作改革与卫生事业发展的信息。主要读者对象为各级卫生机构的卫生统计人员、卫生技术人员和高等医学院校卫生统计专业的教学和科研人员。
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首页>中国卫生统计杂志
- 杂志名称：中国卫生统计杂志
- 主管单位：中华人民共和国国家卫生和计划生育委员会
- 主办单位：中国卫生信息学会 中国医科大学
- 国际刊号：1002-3674
- 国内刊号：21-1153/R
- 出版周期：双月刊
期刊荣誉：中国学术期刊(光盘版)全文收录期刊期刊收录：北大核心期刊(中国人文社会科学核心期刊), 万方收录(中), 知网收录(中), JST 日本科学技术振兴机构数据库(日), 上海图书馆馆藏, 国家图书馆馆藏, 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版), 维普收录(中)
随机森林和支持向量机在利用超声影像特征信息诊断乳腺病变性质的应用价值探索
赵子龙；何英剑；欧阳涛；姚晨
关键词：乳腺肿块, 乳腺超声, 诊断模型, 随机森林, 支持向量机, Logistic回归
摘要：目的 探索随机森林和支持向量机诊断模型在利用人工判读的超声影像特征诊断乳腺病变性质的应用价值.方法 使用相同的训练数据和测试数据,在不同的自变量筛选策略下将随机森林、支持向量机方法建立判别乳腺病变性质的诊断模型与传统logistic回归模型进行比较,以ROC曲线下面积(AUC)作为预测效果的主要评价指标对各模型进行评估与比较.结果 不同自变量筛选策略下随机森林、支持向量机在测试集上的AUC均与logistic回归模型非常接近,差异无统计学意义.结论 随机森林和支持向量机预测效果并未见明显高于logistic回归,考虑到logistic模型在易用性、可解释性上的优势,建议在利用人工判读的超声影像特征建立诊断乳腺病变性质的预测模型时仍使用传统logistic回归.
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