利用纹理分析技术识别肝脏CT图像上的肝细胞癌是否属于计算机辅助诊断类别？请详细阐述一下特征选择算法的原理及其具体操作和内容。请阐述支持向量机算法如何训练分类模型，并且有时如何对模型进行调优和优化的？模型评估得分是什么意思，请阐述一下原理。随机划分的测试集和训练集后期可以直接用来测试吗？

利用纹理分析技术识别肝脏CT图像上的肝细胞癌属于计算机辅助诊断类别。特征选择算法是指从原始数据中选出最具有代表性、最能表达数据本质特征的特征子集，以提高数据分类、预测或聚类等任务的效率和准确性。常用的特征选择算法包括相关系数法、卡方检验法、互信息法、最大信息系数法等。具体操作和内容包括：先进行特征提取，然后计算特征与目标变量之间的相关程度，最后选出与目标变量高度相关的特征作为最终特征集。

支持向量机是一种基于统计学习的分类算法，其训练分类模型的过程是通过将数据映射到高维空间，使得数据在该空间中线性可分，然后寻找最优的分割超平面，使得分割超平面到最近的数据点的距离最大化。支持向量机模型的调优和优化包括：选择合适的核函数、确定惩罚系数和核函数参数、调整样本权重等。模型评估得分是指用一定的评价指标对分类模型的预测结果进行评估得到的分数，比如准确率、精确率、召回率、F1值等。

随机划分的测试集和训练集在训练分类模型时用来评估模型的性能和泛化能力，但是在模型评估阶段需要进行交叉验证等方法来验证模型的可靠性和稳定性。因此，在测试阶段不能直接使用随机划分的测试集和训练集，需要使用交叉验证等方法来验证模型的泛化能力和性能。