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基于Fisher Score特征选择的电力系统暂态稳定评估方法 被引量：16
1
作者 李鹏 董鑫剑 +1 位作者 孟庆伟 陈继明 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2023年第7期117-123,共7页
针对不同电气输入特征与电力系统暂态稳定关联程度不同以及当输入特征受到干扰时评估准确率明显下降的问题,提出一种基于Fisher Score特征选择的电力系统暂态稳定评估方法。设计一种面向电力系统暂态稳定评估二分类问题的样本特征Fisher... 针对不同电气输入特征与电力系统暂态稳定关联程度不同以及当输入特征受到干扰时评估准确率明显下降的问题,提出一种基于Fisher Score特征选择的电力系统暂态稳定评估方法。设计一种面向电力系统暂态稳定评估二分类问题的样本特征Fisher Score值计算方案;通过Fisher Score值排序有效区分重要特征与冗余特征、噪声特征与非噪声特征;将选择的电气特征输入不同机器学习模型中进行训练和评估。新英格兰39节点系统和IEEE 145节点系统的仿真结果表明,所提特征选择方案能有效筛选电力系统暂态稳定评估中重要度高的特征,提升了评估模型的预测性能。 展开更多
关键词 电力系统 暂态稳定评估 特征选择 fisher score算法
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基于Fisher Score与最大信息系数的齿轮箱故障特征选择方法 被引量：18
2
作者 赵玲 龚加兴 +1 位作者 黄大荣 胡冲 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2021年第9期2234-2240,共7页
针对工业环境中齿轮箱多故障特征难以选择的问题,结合Fisher Score与最大信息系数(MIC)构建一种新的故障特征优化选择方法.首先,考虑到多故障特征分布不均匀和重叠性问题,采用Fisher Score计算方法构建特征指标重要度排序规则;其次,在... 针对工业环境中齿轮箱多故障特征难以选择的问题,结合Fisher Score与最大信息系数(MIC)构建一种新的故障特征优化选择方法.首先,考虑到多故障特征分布不均匀和重叠性问题,采用Fisher Score计算方法构建特征指标重要度排序规则;其次,在考虑冗余特征对有效特征表征的影响基础上,利用最大信息系数构建特征间关联性评价方法,对冗余特征实现更新排序;再次,以分类准确率为判断依据,基于支持向量机理论(SVM)对排序模型进行修正,建立基于Fisher Score与最大信息系数的故障特征优化选择方法;最后,利用UCI标准数据集和实验仿真的齿轮箱故障数据进行实验以验证所提出算法的有效性和工程实用性.仿真实验对比分析表明,与传统的mRMR、reliefF方法相比,所提出的方法特征子集数量适中,准确率更高. 展开更多
关键词 齿轮箱 故障特征 fisher score 最大信息系数 支持向量机 特征选择
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基于互信息的Fisher Score多标记特征选择 被引量：4
3
作者 孙林 张起峰 徐久成 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期55-66,共12页
目前,Fisher Score模型在处理多标记数据时没有考虑样本和整个特征空间之间以及特征和标记之间的关系.提出一种基于互信息的Fisher Score多标记特征选择方法.首先,在多标记决策系统中考虑整个样本空间对特征选择的影响,根据异类样本与... 目前,Fisher Score模型在处理多标记数据时没有考虑样本和整个特征空间之间以及特征和标记之间的关系.提出一种基于互信息的Fisher Score多标记特征选择方法.首先,在多标记决策系统中考虑整个样本空间对特征选择的影响,根据异类样本与同类样本之间的欧式距离定义权重公式,并在特征空间下对标记赋予权重衡量标记的重要程度.然后,基于互信息理论定义特征与每个标记之间的互信息来计算每个特征和每个标记之间的相关度,将特征与标记之间的相关度与该标记所占的权重相结合来定义特征和标记集之间的总相关度.将Fisher得分与总相关度结合,定义每个特征的新的Fisher得分,进而构建多标记Fisher Score模型.最后,设计了一种基于互信息的Fisher Score多标记特征选择算法.在六个多标记数据集上的实验证明,提出的算法与其他算法相比,其四种评价指标都表现良好,分类性能出色. 展开更多
关键词 多标记学习 特征选择 互信息 fisher score
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基于Fisher score与模糊邻域熵的多标记特征选择算法 被引量：5
4
作者 孙林 马天娇 薛占熬 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第12期3779-3789,共11页
针对Fisher score未充分考虑特征与标记以及标记之间的相关性,以及一些邻域粗糙集模型容易忽略边界域中知识粒的不确定性,导致算法分类性能偏低等问题,提出一种基于Fisher score与模糊邻域熵的多标记特征选择算法(MLFSF)。首先,利用最... 针对Fisher score未充分考虑特征与标记以及标记之间的相关性,以及一些邻域粗糙集模型容易忽略边界域中知识粒的不确定性,导致算法分类性能偏低等问题,提出一种基于Fisher score与模糊邻域熵的多标记特征选择算法(MLFSF)。首先,利用最大信息系数(MIC)衡量特征与标记之间的关联程度,构建特征与标记关系矩阵;基于修正余弦相似度定义标记关系矩阵,分析标记之间的相关性。其次,给出一种二阶策略获得多个二阶标记关系组,以此重新划分多标记论域;通过增强标记之间的强相关性和削弱标记之间的弱相关性得到每个特征的得分,进而改进Fisher score模型,对多标记数据进行预处理。再次,引入多标记分类间隔,定义自适应邻域半径和邻域类并构造了上、下近似集;在此基础上提出了多标记粗糙隶属度函数,将多标记邻域粗糙集映射到模糊集,基于多标记模糊邻域给出了上、下近似集以及多标记模糊邻域粗糙集模型,由此定义模糊邻域熵和多标记模糊邻域熵,有效度量边界域的不确定性。最后,设计基于二阶标记相关性的多标记Fisher score特征选择算法(MFSLC),从而构建MLFSF。在多标记K近邻(MLKNN)分类器下11个多标记数据集上的实验结果表明,相较于ReliefF多标记特征选择(MFSR)等6种先进算法,MLFSF的平均分类精度(AP)的均值提高了2.47~6.66个百分点;同时,在多数数据集上,MLFSF在5个评价指标上均能取得最优值。 展开更多
关键词 多标记学习 特征选择 fisher score 多标记模糊邻域粗糙集 模糊邻域熵
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基于文本分类的Fisher Score快速多标记特征选择算法 被引量：8
5
作者 汪正凯 沈东升 王晨曦 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第2期113-124,共12页
Fisher Score(FS)是一种快速高效的评价特征分类能力的指标,但传统的FS指标既无法直接应用于多标记学习,也不能有效处理样本极值导致的类中心与实际类中心的误差。提出一种结合中心偏移和多标记集合关联性的FS多标记特征选择算法,找出... Fisher Score(FS)是一种快速高效的评价特征分类能力的指标,但传统的FS指标既无法直接应用于多标记学习,也不能有效处理样本极值导致的类中心与实际类中心的误差。提出一种结合中心偏移和多标记集合关联性的FS多标记特征选择算法,找出不同标记下每类样本的极值点,以极值点到该类样本的中心距离乘以半径系数筛选新的样本,从而获得分布更为密集的样本集合,以此计算特征的FS得分,通过整体遍历全体样本的标记集合中的每个标记,并在遍历过程中针对具有更多标记数量的样本自适应地赋以标记权值,得到整体特征的平均FS得分,以特征的FS得分进行排序过滤出目标子集实现特征选择目标。在8个公开的多标记文本数据集上进行参数分析及5种指标性能比较,结果表明,该算法具有一定的有效性和鲁棒性,在多数指标上优于MLNB、MLRF、PMU、MLACO等多标记特征选择算法。 展开更多
关键词 多标记分类 特征选择 fisher score指标 距离度量 类间散度
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基于中心偏移的Fisher score与直觉邻域模糊熵的多标记特征选择 被引量：1
6
作者 孙林 马天娇 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第7期96-107,共12页
现有多标记Fisher score模型中边缘样本会影响算法分类效果。鉴于邻域直觉模糊熵处理不确定信息时具有更强的表达能力与分辨能力的优势,文中提出了一种基于中心偏移的Fisher score与邻域直觉模糊熵的多标记特征选择方法。首先,根据标记... 现有多标记Fisher score模型中边缘样本会影响算法分类效果。鉴于邻域直觉模糊熵处理不确定信息时具有更强的表达能力与分辨能力的优势,文中提出了一种基于中心偏移的Fisher score与邻域直觉模糊熵的多标记特征选择方法。首先,根据标记将多标记论域划分为多个样本集,计算样本集的特征均值作为标记下样本的原始中心点,以最远样本的距离乘以距离系数,去除边缘样本集,定义了新的有效样本集,计算中心偏移处理后的标记下每个特征的得分以及标记集的特征得分,进而建立了基于中心偏移的多标记Fisher score模型,预处理多标记数据。然后,引入多标记分类间隔作为自适应模糊邻域半径参数,定义了模糊邻域相似关系和模糊邻域粒,由此构造了多标记模糊邻域粗糙集的上、下近似集;在此基础上提出了多标记邻域粗糙直觉隶属度函数和非隶属度函数,定义了多标记邻域直觉模糊熵。最后,给出了特征的外部和内部重要度的计算公式,设计了基于邻域直觉模糊熵的多标记特征选择算法,筛选出最优特征子集。在多标记K近邻分类器下、9个多标记数据集上的实验结果表明,所提算法选择的最优子集具有良好的分类性能。 展开更多
关键词 多标记学习 特征选择 fisher score 多标记模糊邻域粗糙集 邻域直觉模糊熵
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基于Fisher Score与最大信息系数混合模型的三电平逆变器故障特征选择方法
7
作者 杜磊 任晓红 +2 位作者 刘显策 韩向栋 俞啸 《电子设计工程》 2023年第1期83-88,共6页
针对三电平逆变器在特征提取时出现特征表达不一致和冗余问题,以提高三电平逆变器故障识别准确率为目的,提出一种基于Fisher Score与最大信息系数混合模型的三电平逆变器故障特征选择方法。该方法采用Fisher Score方法对原始特征集进行... 针对三电平逆变器在特征提取时出现特征表达不一致和冗余问题,以提高三电平逆变器故障识别准确率为目的,提出一种基于Fisher Score与最大信息系数混合模型的三电平逆变器故障特征选择方法。该方法采用Fisher Score方法对原始特征集进行故障特征重要度排序,且利用最大信息系数对特征之间的相关性进行评价,进而对特征排序结果进行调整;以故障分类准确率为评判依据,基于随机森林算法对Fisher Score与最大信息系数混合模型进行修正,实现敏感故障特征筛选与分类;利用仿真和实验台的逆变器故障数据集进行实验,实验结果表明所提出的故障诊断模型准确率分别为93.3%和90.2%,与传统reliefF特征选择方法相比,所提出的特征选择方法筛选的敏感特征更有利于三电平逆变器故障诊断识别分类,故障识别准确率分别提高了2.1%和1.3%。 展开更多
关键词 三电平逆变器 fisher score 特征选择 最大信息系数 随机森林
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改进的Fisher Score特征选择方法及其应用 被引量：12
8
作者 吴迪 郭嗣琮 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2019年第5期472-479,共8页
为了更加完整地刻画出传统Fisher Score在某些分布不均匀情况下未体现出的类间差异,同时弥补对两类间交叉关系的考虑,采取新的类间散度度量公式,加入度量两类重复度的交叉系数,并引入最大互信息系数对公式进行修正,提出了改进的FisherSc... 为了更加完整地刻画出传统Fisher Score在某些分布不均匀情况下未体现出的类间差异,同时弥补对两类间交叉关系的考虑,采取新的类间散度度量公式,加入度量两类重复度的交叉系数,并引入最大互信息系数对公式进行修正,提出了改进的FisherScore,对比实验验证了改进方法的有效性.结果表明:改进的FisherScore可以度量出更多的数据分布情况,在分布不均匀但同属于一个类中心的数据中,改进方法可以将更重要的特征辨识出来,完善了传统的Fisher Score特征选择方法. 展开更多
关键词 fisher score 类间散度 交叉系数 最大互信息系数 特征选择 人脸识别
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CTA评分、Fisher评分、血钾水平对动脉瘤性蛛网膜下腔出血后脑积水的预测价值
9
作者 彭经建 刘桂梅 +3 位作者 张辉 左邦祺 徐峰 徐飞 《中国医学创新》 2026年第5期151-154,共4页
目的:探讨计算机断层扫描血管造影(CTA)评分、Fisher评分、血钾水平对动脉瘤性蛛网膜下腔出血后脑积水的预测价值。方法:回顾性选择2022年3月—2025年2月九江市第一人民医院收治的120例动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者的临床资料,将其中发... 目的:探讨计算机断层扫描血管造影(CTA)评分、Fisher评分、血钾水平对动脉瘤性蛛网膜下腔出血后脑积水的预测价值。方法:回顾性选择2022年3月—2025年2月九江市第一人民医院收治的120例动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者的临床资料,将其中发生脑积水的患者纳入观察组(n=20),未发生脑积水的患者纳入对照组(n=100)。比较两组的临床资料、血钾水平、Fisher评分与CTA评分。绘制ROC曲线,评估CTA评分、Fisher评分、血钾水平单独及三者联合检测对动脉瘤性蛛网膜下腔出血后脑积水的预测价值。结果:观察组CTA评分、血钾水平低于对照组,Fisher评分高于对照组(P<0.05);ROC曲线显示,CTA评分、Fisher评分、血钾水平联合预测动脉瘤性蛛网膜下腔出血后脑积水的AUC、敏感度和特异度均高于三者单一检测(P<0.05)。结论:CTA评分、Fisher评分、血钾水平联合检测对动脉瘤性蛛网膜下腔出血后脑积水具有良好的预测价值,有助于脑积水的早期识别与干预。 展开更多
关键词 计算机断层扫描血管造影评分 动脉瘤 蛛网膜下腔出血 脑积水 fisher评分
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PEIV模型WTLS估计的Fisher-Score算法 被引量：4
10
作者 赵俊 郭飞霄 李琦 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期214-220,共7页
考虑系数矩阵含非随机元素和不同位置含相同随机元素的结构化特征,PEIV (partial errors-in-variables)模型较一般的EIV模型更为严格。现有PEIV模型加权整体最小二乘(weighted total least squares,WTLS)估计算法需多次迭代,影响计算效... 考虑系数矩阵含非随机元素和不同位置含相同随机元素的结构化特征,PEIV (partial errors-in-variables)模型较一般的EIV模型更为严格。现有PEIV模型加权整体最小二乘(weighted total least squares,WTLS)估计算法需多次迭代,影响计算效率。通过利用观测值误差和系数矩阵误差的统计性质构造非线性目标函数,并以此推导了新的PEIV模型WTLS估计的计算公式,同时设计了相应的Fisher-Score算法。算例分析结果表明,相比较而言,Fisher-Score算法迭代次数较少,计算效率得到大大提升。 展开更多
关键词 PEIV模型 加权整体最小二乘 fisher—score算法
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一般均值漂移模型的Score检验统计量 被引量：4
11
作者 时正华 袁永生 印凡成 《数学杂志》 CSCD 北大核心 2010年第2期283-288,共6页
本文研究了一般均值漂移模型中漂移量的存在性检验问题.利用Score函数和Fisher信息阵,获得了检验的Score统计量.
关键词 非线性回归模型 均值漂移模型 fisher信息阵 score检验统计量
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基于F-score和二进制灰狼优化的肿瘤基因选择方法 被引量：3
12
作者 穆晓霞 郑李婧 《南京师大学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第1期111-120,共10页
针对肿瘤基因数据维度高、噪声多、冗余性高的现状,结合Spearman相关系数改进F-score算法,在此基础上优化二进制灰狼算法,提出了一种基于改进F-score和二进制灰狼算法的肿瘤基因选择算法.首先,考虑特征之间的相关性,计算每个特征的F-sc... 针对肿瘤基因数据维度高、噪声多、冗余性高的现状,结合Spearman相关系数改进F-score算法,在此基础上优化二进制灰狼算法,提出了一种基于改进F-score和二进制灰狼算法的肿瘤基因选择算法.首先,考虑特征之间的相关性,计算每个特征的F-score值和特征之间的Spearman相关系数的绝对值;然后,计算权重系数得出各个特征的权重值,依据重要性进行排序,选出初选特征子集;最后,通过收敛因子的衰减曲线和初始化方法优化二进制灰狼算法,调整全局搜索和局部搜索所占比例,增强全局搜索能力并提高局部搜索速度,有效节省时间开销,提升特征选择的分类性能和效率,得到最优特征子集.在9个肿瘤基因数据集上测试所提算法,在分类准确率和筛选特征数目两个指标上进行仿真实验,并与4种其他算法进行对比,实验结果证明所提算法表现良好,可有效降低基因数据维度,并具有较好的分类精度. 展开更多
关键词 肿瘤基因 fisher-score Spearman 相关系数 二进制灰狼优化算法 特征选择
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Behrens-Fisher问题的正态逼近 被引量：2
13
作者 金华 郑圣听 陈伟权 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2009年第11期106-108,共3页
本文提出用基于得分检验的正态逼近方法来解决Behrens-Fisher问题,即比较方差比未知时两正态总体的均值。模拟结果显示:在所有的研究情况下,这种方法都能很好地控制第一类错误,检验功效也不差;而最常用的Welch近似t检验在样本量不等时... 本文提出用基于得分检验的正态逼近方法来解决Behrens-Fisher问题,即比较方差比未知时两正态总体的均值。模拟结果显示:在所有的研究情况下,这种方法都能很好地控制第一类错误,检验功效也不差;而最常用的Welch近似t检验在样本量不等时大多数情况都不能控制第一类错误。 展开更多
关键词 Behrens-fisher问题 Welch近似t检验 得分检验 正态逼近
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基于Fisher分值的特征提取在语音确认中的应用
14
作者 邢玉娟 李明 《科学技术与工程》 2008年第21期5854-5857,共4页
针对支持向量机不能直接处理动态时间序列的语音数据问题,提出一种基于Fisher分值法的特征提取方法。Fisher分值法可以有效地进行特征向量的定长转换,使得支持向量机可以在整体语音序列上进行分类,从而提高系统的识别率。仿真实验结果表... 针对支持向量机不能直接处理动态时间序列的语音数据问题,提出一种基于Fisher分值法的特征提取方法。Fisher分值法可以有效地进行特征向量的定长转换,使得支持向量机可以在整体语音序列上进行分类,从而提高系统的识别率。仿真实验结果表明,该方法在不影响系统识别速度的情况下,具有较高的识别性能。 展开更多
关键词 语音确认 特征提取 fisher分值 支持向量机 高斯混合模型
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含方差扩大的一般均值漂移模型的Score检验统计量
15
作者 时正华 袁永生 王启明 《曲阜师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2013年第3期19-24,共6页
该文研究了含方差扩大的一般均值漂移模型中漂移量的存在性检验问题.利用Score函数和Fisher信息阵,获得了检验的Score统计量.
关键词 非线性回归模型 均值漂移模型 fisher信息阵 score检验统计量 方差扩大模型
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二阶矩条件下Fisher信息的收敛性
16
作者 胡华 《江西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2007年第1期25-28,共4页
引入了Fisher信息距离,给出了Fisher信息的收敛性定理并讨论了它的应用,在二阶矩条件下证明了Fisher信息的收敛性.
关键词 fisher信息 fisher信息距离 痕函数 Poincaré常数
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基于Fisher矢量编码的运动视频自动评分技术 被引量：5
17
作者 石念峰 张平 王国强 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第10期3138-3141,共4页
传统基于计算机视觉特征的人体运动分析和动作评分技术对局部人体运动特征判别性不强,导致对相似人体动作的类内差异不敏感,自动评分准确率低。提出一种局部时空保持的单目运动视频人体动作特征Fisher矢量(FV)编码方法和自动评分技术。... 传统基于计算机视觉特征的人体运动分析和动作评分技术对局部人体运动特征判别性不强,导致对相似人体动作的类内差异不敏感,自动评分准确率低。提出一种局部时空保持的单目运动视频人体动作特征Fisher矢量(FV)编码方法和自动评分技术。首先提取梯度方向直方图(HOG)和光流直方图(HOF)描述运动视频中人体动作姿态和运动特征,实施2归一化和基于主成分分析的数据降维后获得具有判别性的人体动作特征矢量;然后利用时空金字塔方法在FV编码中嵌入时空特征,提高对动作正确性和协调性的判别能力;最后通过建立不同动作分类的线性模型确定动作评分。在健美操动作自动评分数据集上的实验表明,所提算法的敏感性和特异性约为94.4%和71.4%,与专家评分的中位数平均误差为7.0%,适用于在线体育教学和普通运动训练中基于单目运动视频的动作完成质量评价。 展开更多
关键词 fisher矢量 运动视频 时空特征 高斯混合模型 运动评分 动作完成质量
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基于Fisher-FCBF的入侵特征选择算法的研究 被引量：2
18
作者 王浩 石研 《现代计算机》 2017年第10期7-12,共6页
大量的冗余和噪音数据混合于网络入侵数据中,从而影响到检测的性能和响应。因此,提出基于Fisher-FCBF算法。通过对特征的Fisher分值排序,再使用FCBF算法去冗余,结合SVM,建立分类特征模型,在不降低准确率的前提下,选出最优特征子集,结果... 大量的冗余和噪音数据混合于网络入侵数据中,从而影响到检测的性能和响应。因此,提出基于Fisher-FCBF算法。通过对特征的Fisher分值排序,再使用FCBF算法去冗余,结合SVM,建立分类特征模型,在不降低准确率的前提下,选出最优特征子集,结果表明所提出的方法能够在保证分类准确率的情况下,降低至少11%-21%的计算时间。 展开更多
关键词 入侵检测 特征选择 fisher分 FCBF
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基于近似马尔可夫毯与GBDT的煤矿职业健康噪声风险分类
19
作者 高晓旭 田佳可 +2 位作者 高璐 杜芦 范萌杰 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第9期253-262,共10页
为精准判断综采工作面噪声对作业人员的健康损害程度,采用人-机-环-管系统理论结合Fisher Score、最大信息系数及近似马尔可夫毯方法,确定噪声职业健康的关键影响因素;构建基于梯度提升决策树(GBDT)算法的煤矿噪声风险分类预测模型,并以... 为精准判断综采工作面噪声对作业人员的健康损害程度,采用人-机-环-管系统理论结合Fisher Score、最大信息系数及近似马尔可夫毯方法,确定噪声职业健康的关键影响因素;构建基于梯度提升决策树(GBDT)算法的煤矿噪声风险分类预测模型,并以Kappa系数及其准确率作为模型效率的指标,来对比验证本算法模型的准确性。结果表明:综采工作面噪声职业健康损害情况与个体状况、设备配置、环境因素及职业健康管理等因素密切相关,其中,岗位类别、个体年龄、工龄时长、防护意识、设备自动化程度、噪声监测点合格率、噪声暴露量、混响时间和管理机构及人员为职业健康风险分类预测的关键指标;基于GBDT构建的煤矿噪声职业健康风险分类预测模型准确率最大达99.6%,平均准确率和Kappa系数分别为98.3%和0.958;计算确定6种综采工作面噪声职业健康风险分类预测模型评估准确率次序为:GBDT>遗传算法优化随机森林算法(GA-RF)>粒子群算法优化最小二乘支持向量机算法(PSO-LSSVM)>随机森林算法(RF)>支持向量机算法(SVM)>决策树。 展开更多
关键词 近似马尔可夫毯 梯度提升决策树(GBDT) 煤矿噪声 噪声健康风险分类 职业健康 fisher score
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BI-RADS系统与Fisher's评分联合应用在3.0T磁共振对乳腺疾病定性诊断中的价值 被引量：5
20
作者 娄晓娟 黄文杰 +2 位作者 陈镇平 张健 贾玉柱 《全科医学临床与教育》 2016年第4期413-415,419,共4页
目的评价BI-RADS系统与Fisher＇s评分联合在3.0T磁共振下判断乳腺良恶性病变的价值。方法回顾性分析病理证实的72个乳腺病变病灶,双盲法按照BI-RADS系统联合Fisher＇s评分后进行病理对照分析。结果72个乳腺病变病灶穿刺或手术证实良性病... 目的评价BI-RADS系统与Fisher＇s评分联合在3.0T磁共振下判断乳腺良恶性病变的价值。方法回顾性分析病理证实的72个乳腺病变病灶,双盲法按照BI-RADS系统联合Fisher＇s评分后进行病理对照分析。结果72个乳腺病变病灶穿刺或手术证实良性病变31个、恶性病变41个。BI-RADS系统与Fischer’s评分联合应用判断良性病变为28个、恶性病变为44个。BI-RADS系统与Fischer’s评分联合应用的敏感性91.23%、特异性86.17%、阳性预测值92.84%、阴性预测值91.45%。BI-RADS系统与Fischer’s评分联合应用与病理结果在肿块形态、肿块边缘及内部强化特点方面比较,差异均有统计学意义（χ^2分别=18.46、21.58、15.74,P均〈0.05）。结论 BI-RADS系统与Fischer’s评分联合应用能更客观评价乳腺良恶性病变。 展开更多
关键词 磁共振 乳腺癌 BI-RADS系统 Fischer's评分
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