基于數(shù)據(jù)挖掘的新疆高發(fā)肝包蟲病的分型研究
本文關鍵詞:基于數(shù)據(jù)挖掘的新疆高發(fā)肝包蟲病的分型研究
更多相關文章: 紋理特征 數(shù)據(jù)挖掘 支持向量機(SVM)分類器 決策樹C.分類器 Logistic回歸分類器 受試者工作特性(ROC)曲線分析 圖像分類
【摘要】:目的探討數(shù)據(jù)挖掘技術在新疆肝包蟲病分型中的應用。方法提取肝包蟲病CT圖像的灰度-梯度共生矩陣(GGCM)和灰度共生矩陣(GLCM)特征,應用主成分分析法對各紋理特征及混合特征分別進行降維,采用支持向量機(SVM)分類器、決策樹C4.5分類器、Logistic回歸分類器對降維后的特征進行分類,最后對各分類模型進行受試者工作特性(ROC)曲線分析及參數(shù)評估。結(jié)果 SVM分類器對不同紋理特征下3種肝臟CT圖像(單囊型、多囊型肝包蟲病和正常肝臟)分類效果都明顯優(yōu)于決策樹C4.5分類器和Logistic回歸分類器。綜合特征分類結(jié)果要明顯優(yōu)于單一特征分類結(jié)果;GGCM特征對綜合分類結(jié)果的分類貢獻率要高于GLCM特征。結(jié)論將SVM分類器應用于新疆肝包蟲病CT圖像的分型中具有一定分類優(yōu)勢,為肝包蟲病影像學診斷提供了一定的依據(jù),也為后期新疆肝包蟲病計算機輔助診斷系統(tǒng)的研發(fā)奠定基礎。
【作者單位】: 新疆醫(yī)科大學基礎醫(yī)學院;新疆醫(yī)科大學醫(yī)學工程技術學院;新疆醫(yī)科大學第一附屬醫(yī)院放射科;
【關鍵詞】: 紋理特征 數(shù)據(jù)挖掘 支持向量機(SVM)分類器 決策樹C.分類器 Logistic回歸分類器 受試者工作特性(ROC)曲線分析 圖像分類
【基金】:國家自然科學基金資助項目(81560294;81460281) 江西民族傳統(tǒng)藥協(xié)同創(chuàng)新項目(JXXT201401001-2)
【分類號】:R532.32;TP311.13
【正文快照】: 包蟲病(hydatid disease)又稱棘球蚴病,是犬絳蟲(棘球絳蟲)的囊狀幼蟲(棘球蚴)寄生在肝臟所致的一種寄生蟲病[1,2]。肝臟是最常見的棘球蚴絳蟲寄生部位,包蟲病中肝包蟲病的發(fā)生率65%[3,4]。中國是包蟲病的高發(fā)區(qū),在西北畜牧業(yè)發(fā)達地區(qū)患病率為0.10%~7.64%[5]。新疆維吾爾自治
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,本文編號:1031169
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