發(fā)布時間：2018-01-08 14:18

  本文關鍵詞：基于一致度、覆蓋度和包含度的感興趣區(qū)域不一致性決策算法　出處：《計算機應用》2015年10期 　論文類型：期刊論文

  更多相關文章： 前列腺腫瘤 感興趣區(qū)域 不一致性決策 一致度 覆蓋度 包含度

【摘要】：醫(yī)學影像感興趣區(qū)域(ROI)的噪聲和疾病誤判是一個典型的不一致性決策問題,同時也是困擾臨床診斷的一個難題。針對這個問題,基于宏觀與微觀結合、全局與局部相結合的思想,提出了基于一致度、覆蓋度和包含度的磁共振成像(MRI)前列腺腫瘤ROI不一致決策算法(Ito C-CIC)。首先提取MRI前列腺腫瘤ROI的高維特征,得到完備不一致決策信息表;然后通過計算不一致度找到不一致樣本所在的等價類;再計算不一致等價類的覆蓋度和包含度得到Score值,利用Score值篩選不一致樣本,實現不一致性決策向一致性決策的轉換;最后通過典型算例、UCI數據集和實驗提取的前列腺腫瘤ROI特征構成的不一致決策信息表等進行驗證。實驗結果表明,所提算法能有效地找到并篩選掉不一致性樣本。
[Abstract]:Medical image region of interest (ROI) of the noise and the disease is a misjudgment of inconsistency typical problems, and it is also a difficulty problem in clinical diagnosis. In order to solve this problem, based on the combination of macro and micro, local and global combining ideas is proposed based on the degree of consistency, cover and contain magnetic resonance imaging of prostate cancer (MRI) ROI inconsistent decision (Ito C-CIC) algorithm. Firstly, extract the high dimensional features of MRI prostate cancer ROI, to obtain completely inconsistent decision information table; then through calculating the degree of inconsistency found inconsistent with the kind of equivalence class is inconsistent; then calculate the equivalence class coverage and include get the Score value, the Score value were inconsistent samples, transform the inconsistency to consistency of decision-making; finally, through typical examples, ROI features of prostate tumor UCI data set and the experimental extraction The experimental results show that the proposed algorithm can effectively find and screen out inconsistency samples.

【作者單位】： 寧夏醫(yī)科大學理學院;陜西師范大學計算機學院;寧夏醫(yī)科大學總醫(yī)院核醫(yī)學科;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(81160183,61561040) 寧夏自然科學基金資助項目(NZ12179,NZ14085) 寧夏高校科研項目(NGY2013062) 陜西省語音與圖像信息處理重點實驗室開放課題資助項目(SJ2013003) 寧夏醫(yī)科大學特殊人才項目(XT2011004)
【分類號】：TP391.41;R737.25
【正文快照】： 0引言前列腺癌是歐美國家男性常見的惡性腫瘤,發(fā)病率居所有惡性腫瘤的第二位[1],我國前列腺癌的發(fā)病率遠低于西方國家,但由于人口老齡化和前列腺特異抗原(Prostate SpecificAntigen,PSA)篩查的普及,近10年來前列腺癌的發(fā)病率呈直線上升的態(tài)勢[2]。磁共振成像(Magnetic Resonan

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1397450