【摘要】：目的:利用PCA和SVM對(duì)新疆哈薩克族食管癌X射線圖像進(jìn)行特征提取、特征選擇及分類研究。方法:利用基于灰度共生矩陣的紋理特征和小波變換的頻域特征提取法,提出將ROC曲線面積選擇法和主成分分析法相結(jié)合的兩步式特征選擇法,利用Bayes和SVM分類器對(duì)圖像進(jìn)行分類以驗(yàn)證所提取特征的分類能力。結(jié)果:AUC0.7的特征經(jīng)主成分分析后輸入到SVM分類器和Bayes分類器中得到的分類準(zhǔn)確率和AUC值最高,分別為91%和85%、0.945和0.915。結(jié)論:SVM具有較好的分類性能,兩步式特征選擇法能有效地消除特征之間的共線性,極大提高了特征的分類能力,本研究有望提高新疆哈薩克族食管癌CAD系統(tǒng)的整體性能。
[Abstract]:Objective: to study the feature extraction, feature selection and classification of Kazak esophageal carcinoma in Xinjiang by PCA and SVM. Methods: using the texture feature based on gray level co-occurrence matrix and the frequency domain feature extraction method based on wavelet transform, a two-step feature selection method combining ROC curve area selection method and principal component analysis method was proposed. Bayes and SVM classifiers are used to classify the images to verify the classification ability of the extracted features. Results: the classification accuracy and AUC value of AUC0.7 were the highest in SVM classifier and Bayes classifier, which were 91% and 85. 945% and 0. 915%, respectively. Conclusion: SVM has good classification performance and two-step feature selection method can effectively eliminate the collinearity between features and greatly improve the classification ability of features. This study is expected to improve the overall performance of CAD system for Kazak esophageal cancer in Xinjiang.
【作者單位】： 新疆醫(yī)科大學(xué)附屬腫瘤醫(yī)院醫(yī)學(xué)工程科;新疆醫(yī)科大學(xué)醫(yī)學(xué)工程技術(shù)學(xué)院;新疆醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院影像中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(81460281,81560294,81160182,61201125)
【分類號(hào)】：R735.1;TP391.41

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2384333