基于仿生模式識(shí)別的孤立性肺結(jié)節(jié)診斷研究.pdf_第1頁
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1、重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文基于仿生模式識(shí)別的孤立性肺結(jié)節(jié)診斷研究姓名：陳永鋒申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：計(jì)算機(jī)軟件與理論指導(dǎo)教師：何中市20070430重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文英文摘要ABSTRACTLungcancerisoneofthemostcommonmalignantdiseasesTheincidenceofthisdiseasehasobviouslyascendedinrecentdecadeEarlydetectionandther

2、apyisthemosteffectivewaytopreventandcurethepulmonarydiseasesAtpresentCTscallisanimportanttoolfordiagnosisofpulmonarydiseasesButwiththewidespreaduseofCTscan，alargenumberofCTimageswillincreasethephysicians’workloadAndsuspi

3、ciousmedicalsignsmaybeunderestimatedbecauseofthedifferenceinphysicians’apperceivingTheseallmayincreasetheprobabilityofmisdiagnosisWiⅡlthedevelopmentofpatternrecognition，machinelearninganddigitalimageprocessingtechniques，

4、theComputerAidedDiagnosishasadvantagefordetectionanddiagnosisoflungdiseaseItenhancestheefficiencyofmedicaldiagnosisandreducesphysicians’burdenFirst，thetheoryofArtificialNeuralNetwork(ANN)，BionicPatternRecognition(BPR)and

5、SupportVectorMachine(SVM)areintroducedSecond，anewmethodforSolitaryPulmonaryNodules(SPNs)detectionbasedonBPRisproposedAndthensixclassifiersarerealizedforSPNsdetectionandclassificationforbenignandmalignantSPNsrespectivelyb

6、asedonSVM，BPR，BPneuralnetworkAndtheexperimentresultsofdetectionanddistinctionarecomparedandanalyzedFinallytwomulti—classmethodsarerealizedrespectivelybasedonSVMandBPneuralnetwork髓emainaspectsofresearchinclude：1Theneuraln

7、etworkmodelfortheSPNsdetectionbasedontheBPRprinciplesisproposedTheBPRmakesrecognitionfromtheviewsof”mattercognition”insteadof”matterclassification”Itanalyzesandcognizesthehi曲dimensionalgeometricaldistributionconsistingof

8、thesamplesetsinthehighdimensionalfeaturespaceItprovidesthetheoreticbasisofbuildingtheneuralnetworkbasedonhighdimensionaltheory2SixclassifiersarestudiedandrealizedforSPNsdetectionandelassificationforbenignandmalignantSPNs

9、respectivelybasedonSVM，BPRandBPneuralnetworkAndtheexperimentresultsofdetectionanddistinctionareanalyzedbyReceiverOperatingCharacteristic(ROC)CBiWeSTheanalyticresultsshowthattheclassificationresultsofSPNsdetectionandclass

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