[发明专利]宫颈癌早期病变筛查方法

摘要

本发明涉及宫颈癌早期病变筛查方法，包括以下步骤：（1）数据采集，（2）建立数据库，（3）数据分集，（4）分类建模，（5）关键参数的选取，（6）确定最优参数后，求得最优超平面，该筛查方法使检测时覆盖更广的上皮组织，这种间隔的刺激与采集，可以有效地降低反应时间，是宫颈组织在不同刺激与响应间得到适当恢复，提高检测准确性。使用支持向量机的理论实现对宫颈组织分类算法的开发，以达到能准确预测宫颈组织是否含有CIN，是否已进展到早期病变的目的，在组织分类过程中采用最科学的方法进行采样以及建立数据库，对算法进行筛查，使预测集的灵敏度可达91.18%，总符合率可达86.24%，是在宫颈癌筛查领域的一项重要突破。

主权项

一种宫颈癌早期病变筛查方法，其特征在于：包括以下步骤：（1）数据采集，使用宫颈癌筛查仪的手持探头采用模拟时钟的采集方式，沿宫颈癌发生的重点区域‑移行带分布12个测试点，宫颈前唇对应12点种方向，后唇对应6点钟方向，从12点钟方向开始，沿顺时针反向，每病例采集3‑4个点；电学采集采用三个电极交替互异电平的测量方式 ，每个电极采集四次，探测接触电极上电压的变化；光学采集通过三个LED在电极采集间隙分时照射宫颈组织，在每次照射宫颈组织前，先照射一个标准测光筒，采集经过标准测光筒和组织的散射光，取得15个特征参数；（2）建立数据库，步骤（1）中电学的特征提取采用电压衰减常数τ作为电学组织判别的特征参数，其中；光学的特征提取将相对光强μ作为光学组织判别的特征参数，，提取特征后构建特征数据集，每个采样点采取15个特征参数，年龄在20‑80岁之间的病例，900‑950个采样点，对病例中同一采样点进行组织病理学诊断，作为金标准；（3）数据分集，将步骤（2）中采集的光电数据集随机分为训练集和预测集，其中训练集和预测集的比例为9.3:0.7；（4）分类建模，采用支持向量机的理论分类建模，把样本通过非线性方法映射高维特征空间中， 在空间中寻找最优超平面，决策函数为，其中为与对应的分量，表示离超平面最近的正的函数间隔要等于离超平面最近的负的函数问题，引入核函数，将最优化问题转换为最小化问题，；（5）关键参数的选取，将步骤2中建立的数据库中的样本采用网格搜索法进行参数寻优，其中C∈ [2^‑10 2¹⁰]，g∈ [2^‑10 2¹⁰]，步距值为1，选取最优参数（C，g）为（3，81）；（6）确定最优参数后，求得最优超平面。