基于迁移学习和支持向量机的乳腺癌分子分型预测

摘要

乳腺癌分子分型对乳腺癌的治疗具有决定性的参考作用,传统的分型方法有创且可能存在假阳性问题,而已有的基于影像学的分型方法准确率较低。本文提出一种利用迁移学习提取特征并结合支持向量机的分型预测方法,对乳腺癌PET/CT标记图像进行融合和归一化,再使用Xception迁移学习网络进行特征提取,最后使用支持向量机进行分类实现分型。对样本测试集进行性能评估表明,Xception+SVM模型的准确率达到0.687,AUC为0.787,优于现有基于影像学的方法,验证了本文方法的有效性。