基于圖熵的醫(yī)學(xué)圖像聚類方法研究.pdf

1、伴隨著強(qiáng)大的存儲(chǔ)介質(zhì)、計(jì)算能力以及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，醫(yī)療數(shù)據(jù)的井噴式增長(zhǎng)以及快速的電子數(shù)字化將成為未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。目前，存儲(chǔ)在各種醫(yī)療系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)量每天都在快速增長(zhǎng)，通過(guò)分析這些快速增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)，醫(yī)療大數(shù)據(jù)可以改善醫(yī)學(xué)診斷的質(zhì)量，提高醫(yī)療水平，減少人們?cè)卺t(yī)療上的花費(fèi)及風(fēng)險(xiǎn)。因此，醫(yī)療大數(shù)據(jù)在這些領(lǐng)域扮演著一種非常重要且無(wú)可替代的角色，醫(yī)生、病人及醫(yī)療組織也可以從中獲得不少的益處。
　　借著科學(xué)技術(shù)飛速發(fā)展的東風(fēng)，醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域的現(xiàn)

2、代化程度得到快速發(fā)展。醫(yī)學(xué)影像技術(shù)，如:電子計(jì)算機(jī)X射線斷層掃描技術(shù)(CT)、正電子發(fā)射計(jì)算機(jī)斷層掃描技術(shù)(PET)、核磁共振成像技術(shù)(MRI)等可輔助醫(yī)生對(duì)病人的病情進(jìn)行診斷，其在臨床診斷的過(guò)程中得到醫(yī)生的大量使用，因此醫(yī)院每天都能產(chǎn)生海量的醫(yī)學(xué)圖像。如何利用好這些醫(yī)學(xué)圖像，從這些圖像的背后發(fā)掘出有價(jià)值的信息，以方便醫(yī)生對(duì)病人的病情進(jìn)行診斷，是當(dāng)前對(duì)醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的熱點(diǎn)。
　　聚類是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域一個(gè)重要組成部分，同時(shí)其在模

3、式識(shí)別、生物學(xué)、圖像處理、Web信息檢索等方面也有著廣泛應(yīng)用。如在圖像檢索領(lǐng)域中，通過(guò)圖像聚類對(duì)圖像進(jìn)行聚類預(yù)處理可以提高圖像的檢索性能，此外，還可以將聚類算法應(yīng)用到圖像分割中。由于醫(yī)學(xué)圖像的復(fù)雜性，如何能更加準(zhǔn)確的對(duì)醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行聚類已成為當(dāng)前醫(yī)學(xué)圖像研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)與難點(diǎn)。另外，在對(duì)醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘之后通過(guò)可視化技術(shù)將其直觀的展現(xiàn)出來(lái)，可以作為一種直觀的方法來(lái)反映它們之間的聯(lián)系，特別是隨著這些年可視化技術(shù)的快速發(fā)展，其能直觀準(zhǔn)確的對(duì)

4、數(shù)據(jù)進(jìn)行表達(dá)的特點(diǎn)已被越來(lái)越多的人所接受。根據(jù)以上問(wèn)題描述，本文所做的主要工作如下:
　　(1)本文給出了一種運(yùn)用圖熵的醫(yī)學(xué)圖像聚類方法。首先，將每張醫(yī)學(xué)圖像抽象成一個(gè)頂點(diǎn)，圖像之間的相似程度作為兩點(diǎn)之間邊上的權(quán)值，由此將這些醫(yī)學(xué)圖像構(gòu)建成一個(gè)帶權(quán)無(wú)向完全圖，之后對(duì)此完全圖進(jìn)行稀疏化剪枝處理。其次，又提出了一種運(yùn)用圖熵的帶權(quán)無(wú)向圖聚類算法，利用此方法對(duì)稀疏化剪枝后的圖進(jìn)行聚類，最后得到醫(yī)學(xué)圖像的聚類結(jié)果。
　　(2)在實(shí)驗(yàn)部