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文檔簡介
1、本文對醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)挖掘中的一些關(guān)鍵技術(shù)和主要算法做了深入的研究。針對乳腺影像數(shù)據(jù)庫,提出了適合乳腺影像的分類算法和聚類算法,設(shè)計(jì)并開發(fā)了“乳腺癌計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)”。主要研究工作有: (1)使用了簡單有效的具有邊界保持的中值平滑濾波器算法,對數(shù)字化的乳腺X照片圖像進(jìn)行去噪處理,清除圖像中的大部分噪聲。同時(shí),為了改善圖像的質(zhì)量,使用了一種直接同質(zhì)增強(qiáng)技術(shù)對圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理。并與傳統(tǒng)的直方圖均衡化技術(shù)進(jìn)行了對比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,直接同
2、質(zhì)增強(qiáng)技術(shù)可以更有效地在保持圖像原有信息的基礎(chǔ)上增強(qiáng)圖像,從而使得基于此的系統(tǒng)具有更精準(zhǔn)的效果。 (2)為實(shí)現(xiàn)對乳腺X圖片的正常、異常分類,本文使用了灰度共生矩陣紋理分析方法,生成4個(gè)方向的共生矩陣,提取與方向無關(guān)的紋理特征,此外又提取了4個(gè)灰度統(tǒng)計(jì)特征,試驗(yàn)證明,這些特征有助于提高對乳腺X圖片的正常、異常區(qū)分。為實(shí)現(xiàn)對異常乳腺X圖片的良性、惡性分類,本文采用了區(qū)域增長的圖像分割技術(shù)實(shí)現(xiàn)腫瘤邊緣的準(zhǔn)確定位,提取了緊湊度、矩、傅立
3、葉描述子和弦長統(tǒng)計(jì)量等腫瘤形狀特征。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,這些特征很好地刻畫了腫瘤的邊緣形狀,使得區(qū)分良性腫瘤和惡性腫瘤具有很高的精確度。 (3)在線性的近似支撐矢量機(jī)PSVM分類思想的基礎(chǔ)上進(jìn)一步提出了非線性的近似支撐矢量機(jī)NPSVM分類方法。NPSVM算法較標(biāo)準(zhǔn)的SVM算法來說,速度更快,對硬件資源要求很低,更易于實(shí)現(xiàn);同時(shí),比PSVM更適用于現(xiàn)實(shí)中的非線性問題。試驗(yàn)證明NPSVM比PSVM的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和測試準(zhǔn)確率都要高,更適合我們
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