基于数据挖掘算法的骨盆损伤判别模型

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。