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为实现对乳腺肿瘤良恶性的高效判别，本文尝试从原始超声射频(Radio Frequency, RF)信号构建融合模型。首先从RF信号提取16种超声特征参数组成特征图图谱。构建高性能卷积网络用于提取多特征图的深度学习特征，并与多特征图的传统组学特征拼接融合；然后进行特征筛选、训练支持向量机模型。实验结果发现，基于支持向量机的特征融合模型在乳腺肿瘤的良恶性诊断中性能优良，测试集的受试者操作特性曲线下的面积、准确率、灵敏度和特异度分别达到：0.992、91.3%、92.3%和90.0%。在本文数据集上，使用RF信号比超声灰阶图像能更高效地实现乳腺恶性肿瘤的识别。与单一使用深度学习特征相比，融合传统组学特征后，乳腺肿瘤良恶性鉴别性能显著提升。 相似文献
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黄酒的非生物混浊及防治措施 总被引：2，自引：0，他引：2
黄酒中含有丰富的糖、含氮物质、酯类、酚类、醇及多种维生素,这些物质在各种因素作用下,会使酒产生混浊及沉淀,影响外观和商品价值,对产品(特别是瓶装酒)销售产生不利影响.由微生物引起的混浊,只要在生产过程中严格杀菌,并密封包装,就能防止;而非生物混浊引起因素很多,已成为当今酿酒行业的一大研究课题. 相似文献
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