近日，研究中心博士生丛金玉一篇论文“A Selective Ensemble Classification Method Combing Mammography Images with Ultrasound Images for Breast Cancer Diagnosis”被Computational and Mathematical Methods in Medicine刊发。

论文摘要：乳腺癌一直是威胁女性生命的主要疾病之一。乳腺癌的早期发现和诊断对降低乳腺癌的死亡率起着重要的作用。本文提出了一种结合KNN、SVM和朴素贝叶斯的选择性集成方法，将超声图像与乳房x光造影图像相结合，诊断乳腺癌。我们的实验结果表明，选择性分类方法的准确性为88.73%，灵敏度为97.06%，对乳腺癌的诊断是有效的，并提出了一种新的集成学习分类器选择方法。