基于数据挖掘算法的骨盆损伤判别模型

作     者：王飞翔 姬锐 张鹿鸣 王鹏 刘太昂 宋鲁杰 汪茂文 周智露 郝虹霞 夏文涛 WANG Fei-xiang;JI Rui;ZHANG Lu-ming;WANG Peng;LIU Tai-ang;SONG Lu-jie;WANG Maowen;ZHOU Zhi-lu;HAO Hong-xia;XIA Wen-tao

作者机构：司法鉴定科学研究院上海市法医学重点实验室司法部司法鉴定重点实验室上海市司法鉴定专业技术服务平台上海200063 武汉大学人民医院生殖医学中心湖北武汉430072 启东赢维信息科技有限公司江苏启东226200 上海交通大学附属第六人民医院上海200233 贵州医科大学法医学院贵州贵阳550009 佳木斯大学基础医学院微生态-免疫调节网络与相关疾病重点实验室黑龙江佳木斯154007 

出 版 物：《法医学杂志》 (Journal of Forensic Medicine)

年 卷 期：2022年第38卷第3期

页      面：350-354页

学科分类：0301[法学-法学] 03[法学] 030106[法学-诉讼法学] 

基　　金：国家重点研发计划资助项目(2022YFC3302001,2016YFC0800700) 上海市法医学重点实验室资助项目(21DZ2270800) 司法部司法鉴定重点实验室资助项目 上海市司法鉴定专业技术服务平台资助项目(19DZ2292700) 国家标准资助项目(20214464-T-315) 

主　　题：法医学 骨盆 计算机体层成像 主成分分析法 偏最小二乘法 支持向量机 

摘      要：目的 利用主成分分析、偏最小二乘法对基于骨盆CT图像提取的特性信息进行降维,利用降维的数据建立判别骨盆是否受伤的支持向量机分类判别模型,评估其应用的可行性。方法 将采集的正常和受伤骨盆CT图像146例分别随机提取80%作为训练集,用于模型拟合;剩余20%作为测试集,用于模型准确性的检验。通过CT图像输入、图像预处理、特征提取、特征降维、特征选择、参数选择、模型建立和模型比较等步骤,建立骨盆是否受伤的判别模型。结果 偏最小二乘法降维方法优于主成分分析降维方法,支持向量机模型优于朴素贝叶斯模型。基于12个偏最小二乘因子建立的骨盆是否受伤支持向量机分类判别模型的建模集、留一法交叉验证和测试集结果准确率分别为100%、100%和93.33%。结论 基于CT图像建立的骨盆是否受伤数据挖掘模型在评估骨盆损伤中具有比较高的准确性,为骨盆损伤的自动快速识别奠定基础。