[发明专利]一种应用特征权重自适应选择的计算机辅助诊断乳腺的方法在审
| 申请号： | 201610223395.0 | 申请日： | 2016-04-12 |
| 公开（公告）号： | CN105913086A | 公开（公告）日： | 2016-08-31 |
| 发明（设计）人： | 王秀;余春艳;林志杰;陈壮威;叶东毅 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F19/00;G06K9/46 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 蔡学俊 |
| 地址： | 350002 福*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种应用特征权重自适应选择的计算机辅助诊断乳腺的方法，首先从已知病例中提取乳腺X线钼靶与B超影像数据特征，将完成特征提取的各病例数据按照已知临床诊断结果进行良恶性与临床分期标注；接着对同一患者乳腺的X线钼靶图像与B超影像采用级联方式进行多特征融合，得到乳腺样本的特征向量；接着将特征权重自适应选择方法用于基于高斯核的二叉平衡决策树SVM多分类算法的训练过程；最后将特征权重自适应选择方法用于基于高斯核的二叉平衡决策树SVM多分类算法的识别过程。本发明能够提高乳腺癌诊断的准确率和效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 应用 特征 权重 自适应 选择 计算机辅助 诊断 乳腺 方法 | ||
【主权项】：
一种应用特征权重自适应选择的计算机辅助诊断乳腺的方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：从已知病例中提取乳腺X线钼靶与B超影像数据特征；将完成特征提取的各病例数据按照已知临床诊断结果进行良恶性与临床分期标注；所述标注分为五类：良性、恶性I级、恶性II级、恶性III级、恶性IV级；步骤S2：对同一患者乳腺的X线钼靶图像与B超影像采用级联方式进行多特征融合，得到乳腺样本的特征向量：将提取的各个特征进行级联，然后去除不一致性数据，得到最终的特征向量；步骤S3：选取基于高斯核的二叉平衡决策树SVM作为乳腺诊断多分类模型,将特征权重自适应选择方法用于基于高斯核的二叉平衡决策树SVM多分类算法的训练过程；步骤S4：将特征权重自适应选择方法用于基于高斯核的二叉平衡决策树SVM多分类算法的识别过程。
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