孤立性肺结节是指肺内直径小于或等于3 厘米的准圆形实性病变。它们不伴有淋巴结肿大，肺不张，肺炎或其他疾病。孤立性肺结节的鉴别诊断是针对由感染，炎症，良性肿瘤，恶性肿瘤，血管异常和先天性畸形等引起的损伤实施的。本病的诊断和预后，在很大程度上依赖于孤立性肺结节本身的特性。因此，确定孤立性肺结节是良性还是恶性在临床实践中至关重要。高分辨率，低噪声比，稳定的图像质量和高清晰度的孤立结节是发现结节的重要因素。这些病变非常常见，通常很难做出明确的诊断。一方面，扩大的结节相对容易诊断，但另一方面，这与肿瘤的早期检测，诊断和治疗相矛盾。目前，肺结节检测和诊断的首选方法是胸部计算机断层扫描的形态学评估，但仅通过形态学确定诊断仍然非常困难。除形态学评价外，目前的临床诊断还主要是指结节的倍增时间和血流动力学特征，肺结节的代谢特征。是胸部计算机断层扫描的形态学评价，但仅通过形态学确定诊断仍然非常困难。除形态学评价外，目前的临床诊断还主要是指结节的倍增时间和血流动力学特征，肺结节的代谢特征。是胸部计算机断层扫描的形态学评价，但仅通过形态学确定诊断仍然非常困难。除形态学评价外，目前的临床诊断还主要是指结节的倍增时间和血流动力学特征，肺结节的代谢特征。胸腔镜穿刺活检和肺部楔形切除术获得的病理结果。与此同时，计算机辅助诊断模型，例如人工神经网络，支持向量机和线性回归模型已经越来越多地在医学诊断。然而，仍然没有成熟的理论，高效率和准确性，可以评估孤立性肺结节的诊断，这限制了疾病的及时诊断和治疗。因此，利用和向量机算法建立的简单诊断模型的比较分析来区分孤立性肺结节程度，该研究可为孤立性肺结节诊断提供可靠的工具，进一步提高临床诊断的准确性，对制定及时有效的治疗方案具有重要意义。
　　 由于缺乏临床特异性和孤立性肺结节的多样形态学特征，除了无法确认痰和支气管镜检查结果这一事实外，定性孤立性肺结节诊断既是临床医生关注的焦点，也是一个难点，而且常常是与治疗和预后的选择直接相关，这也是世界范围的挑战。
　　 为解决图像诊断精度有限的定性诊断问题，本研究利用算法和向量机建立了两种诊断模型。
　　 算法是非线性模式分类器。通过训练历史数据，神经网络可以通过学习将所学习的样本记忆到每个神经元的连接权重中。只要网络训练的收敛在所需的误差精度内，所有训练样本输出都是正确的。同时，网络对学习样本具有一定的泛化能力和良好的分类能力。然而，算法需要大量人工设置的网络训练参数，并且易于生成局部最优解。此外，网络隐藏层网络中的层数和节点数没有理论指导，通常根据经验或通过反复试验确定。因此，通常存在大量的网络冗余，这在一定程度上也增加了网络的学习负担。
　　 向量机在解决小样本，非线性和高维模式识别等问题方面具有许多独特的优势。在很大程度上，它已经克服了维度和过度拟合的困难。正如在机器学习一个更先进的方法，向量机已经越来越多地用作孤立性肺结节分割与提取。然而，向量机仅用于结节分化程度的诊断，并被用于检测仅胸部平片中的孤立性肺结节和图像中鉴定的前列腺肿瘤的预定量化。
　　 在这项研究中，九个选择的成像特性是区分孤立性肺结节，放射科医师的主要诊断碱时为基准的最常用的肖像特征，并且还计算机辅助诊断。同时，血清肿瘤标志物具有无创，易于检查和快速的优点，并且具有广泛的应用。因此，它也被广泛用于肺病的诊断。
　　 在一般研究中，已经建立了数学诊断模型来识别良性和恶性孤立性肺结节; 例如逻辑回归分析显示，针刺孤立性肺结节特征的影响符号，性别，吸烟和年龄都是独立因素，异性，阳性预测值和阴性预测值。通过检测八个扫描特征 - 平均灰度值，灰度值方差，面积，直径，循环，矩形度，质心矩和肺结节的中心角 - 并提取与边缘和钙化相关的四个相关特征，将这些特征作为特征向量进行处理，并使用向量机对少数训练样本进行肺结节的定性分析。在这项研究中，模型输出结果分为五个级别，真菌炎症，结核和结核瘤，炎性假瘤，中分化肿瘤或癌症，这也意味着肺部疾病分为从良性到恶性的五个级别。因此，实现了定性诊断，这在中国现有研究中很少见。本研究解决了准确诊断肺结节为良性或恶性的挑战，其结果有利于病理诊断结果和患者治疗。模型对于提高肺癌的早期诊断和治疗具有非常重要的意义。
　　 支持向量机，作为辅助诊断工具，属于计算机辅助诊断的类别并不能完全取代临床医生的诊断，虽然它的诊断价值已被普遍公认的。本研究中基于向量机的辅助诊断模型在诊断不同程度的肺病分化中具有重要意义，可作为肺病诊断的有力工具。