【摘 要】
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对人工神经网络（ANN）和支持向量机（SVM）这两种机器学习方法进行了分析与比较,并分别利用两种算法对神经肌肉罕见病DMD的磁共振图像（MRI）数据进行建模、分类预测.经对比后得出结论：两
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海杉达学院信息科学与技术学院,上海交通大学医学院附属新华医院
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对人工神经网络（ANN）和支持向量机（SVM）这两种机器学习方法进行了分析与比较,并分别利用两种算法对神经肌肉罕见病DMD的磁共振图像（MRI）数据进行建模、分类预测.经对比后得出结论：两种算法结果均表明,DMD的两类MRI（T1和T2）中,T1更具特征性,故此类患者的MRI检查可仅进行T1扫描;若能选择合适的模型参数,则两种算法模型均具有极好的分类预测效果,其灵敏度、特异度和准确率分别高达98.5%,97.3%,97.9%和96.9%,97.3%,97.1%;利用机器学习方法对DMD患者的MRI进行分析
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