¿Para qué grandes problemas se han utilizado las SVM (Máquinas de vectores de soporte)?

Identificación automatizada de microcalcificaciones precancerosas en imágenes de mamografía

Una vez fui contratado por un radiólogo que me hizo escribir un software de procesamiento de imágenes para identificar grupos precancerosos de microcalcificaciones en mamografías. Usé un algoritmo de máquina de vectores de soporte. Otras personas también han hecho esto, y esa no era la parte nueva del algoritmo (solo para que todos sepan que no estoy violando mi NDA).

Distinguir los cerebros de pacientes con trastorno del espectro autista de los neurotípicos

Ver http://www.jneurosci.org/content …

Aquí, demostramos cómo se puede utilizar un enfoque de clasificación multiparamétrica para caracterizar el patrón estructural complejo y sutil de la anatomía de la materia gris implicada en adultos con TEA, y para revelar patrones distribuidos espacialmente de regiones discriminantes para una variedad de parámetros que describen la anatomía del cerebro. Se utilizó un conjunto de cinco parámetros morfológicos que incluyen características volumétricas y geométricas en cada ubicación espacial en la superficie cortical para discriminar entre personas con TEA y controles utilizando un enfoque analítico de máquina de vectores de soporte (SVM) y para encontrar un patrón de regiones distribuidas espacialmente con Clasificación máxima de pesos. Sobre la base de estos patrones, SVM pudo identificar individuos con TEA con una sensibilidad y especificidad de hasta 90% y 80%, respectivamente . Sin embargo, la capacidad de las características corticales individuales para discriminar entre grupos fue muy variable, y los patrones discriminantes de las regiones variaron según los parámetros. La clasificación fue específica para TEA en lugar de condiciones de neurodesarrollo en general (por ejemplo, trastorno por déficit de atención con hiperactividad). Nuestros resultados confirman la hipótesis de que la neuroanatomía del autismo es verdaderamente multidimensional y afecta múltiples y probablemente características corticales independientes.