目的 利用前列腺癌核磁影像形态学测量参数与病理诊断结果构建机器学习预测模型.方法 基于KNN、决策树、支持向量机、随机森林、逻辑回归、朴素贝叶斯等算法构建前列腺癌良恶性预测模型并验证模型效能,为前列腺癌诊断提供预测方法.结果 精确度最高的模型为向量机,查准率最高的模型为向量机,F1评分最高的为向量机,特异度向量机也达到1.结论 支持向量机在前列腺癌良恶性预测中表现最佳,基于机器学习算法的前列腺智能诊断为临床诊断提供借鉴和帮助.
作者：尹燕伟；胡明成；王崇；赵金义；陈广新；邢健
来源：世界最新医学信息文摘（连续型电子期刊） 2023 年 23卷 66期
