基于支持向量机样本约简的肺结节良恶性鉴别方法

摘要

本发明涉及一种肺结节良恶性鉴别方法，特别涉及一种基于支持向量机样本约简的肺结节良恶性鉴别方法。通过采集良恶性肺结节的原始样本集S0。针对良恶性肺结节的原始样本集S0进行样本约简，得到支持向量机的良恶性肺结节的最终训练集S2，然后对约简后的最终训练集S2进行支持向量机训练，得到最后的分类决策函数，对未知的肺结节样本xi'进行支持向量机预测，得到肺结节的良恶性鉴别结果。本发明提出一种支持向量机样本约简的方法来提高支持向量机训练速度，降低空间存储要求，从而减少肺结节的良恶性鉴别时间，提高医师的诊断效率和客观一致性。