支持向量机的分类——基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断

资 源 简 介

应用背景 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种新的机器学习方法，其基础是Vapnik创建的统计学习理论（Statiscal Learning Theory，STL）。统计学习理论采用结构风险最小化（Structural Risk Minimization，SRM）准则，在最小化样本点误差的同时，最小化结构风险，提高了模型的泛化能力，且没有数据维数的限制。在进行线性分类时，将分类面取在离两类样本距离较大的地方；进行非线性分类时通过高维空间变换，将非线性分类变成高维空间的线

详 情 说 明

在本文中，我们将讨论支持向量机（Support Vector Machine，SVM）这一新的机器学习方法的应用背景。支持向量机的基础是由Vapnik提出的统计学习理论（Statiscal Learning Theory，STL）。统计学习理论采用结构风险最小化（Structural Risk Minimization，SRM）准则，这一准则不仅在最小化样本点误差的同时，还能最小化结构风险，从而提高模型的泛化能力。与此同时，支持向量机的应用不受数据维数的限制。具体来说，在进行线性分类时，我们会将分类面设置在两类样本之间的距离较大的地方；而在进行非线性分类时，我们会通过高维空间变换，将非线性分类问题转化为高维空间中的线性分类问题。

在关键技术方面，本章将详细介绍支持向量机的分类原理，并将其应用于基于乳腺组织电阻抗频谱特性的乳腺癌诊断。乳腺是女性身体中一个重要的器官，乳腺疾病种类繁多、病因复杂。其中，乳腺癌是乳腺疾病的一种，也逐渐成为危害女性健康的主要恶性肿瘤之一。近年来，乳腺癌等乳腺疾病的发病率呈明显上升趋势，因此被医学界称为“女性健康第一杀手”。

相关研究结果表明，在直流状态下，不同生物组织表现出不同的电阻特性。生物组织的电阻抗随着外加电信号频率的变化而呈现出较大的差异。常见的电阻抗测量方法包括电阻抗频谱法（Impedance Spectroscopy）、阻抗扫描成像法（Electrical Impedance Scanning，EIS）、电阻抗断层成像法（Electrical Impedance Tomography，EIT）等。电阻抗频谱法的测量依据是生物组织的电阻抗随着外加电信号频率的变化而呈现出较大的差异；阻抗扫描成像法的原理是通过比较癌变组织与正常组织及良性肿瘤组织的电导率（阻率）之间的差异，来检测组织中的畸变；而电阻抗断层成像法则利用体表外周的电极阵列和微弱测量电流，提取相关特征，并重新构造出截面的电阻抗特性图像。

尽管目前的电阻抗测量结果还存在一定的偏差，但相关研究已经证实，癌变组织与正常组织的电阻抗特性之间存在显著差异。因此，乳腺组织的电阻抗特征可以应用于乳腺癌的检查与诊断。由于电阻抗测量法具有无创、廉价、操作简单、医生与患者易于接受等优点，在测量技术不断发展的情况下，电阻抗测量系统的精度也在日益提高。基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断技术势必会在临床检查与诊断中发挥其独特的作用。