[发明专利]一种用于肺癌筛查的模式识别方法在审
| 申请号： | 201711426204.1 | 申请日： | 2017-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN108038512A | 公开（公告）日： | 2018-05-15 |
| 发明（设计）人： | 陈可;皮喜田;刘洪英;李旺 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 400044 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及的一种模式识别方法，主要用于早期肺癌筛查的电子鼻的数据处理、对原始数据进行分类识别。模式识别系统主要包括：S1数据预处理、S2特征提取并进行S3分类训练和S4分类识别，其对传感器阵列采集的数据进行处理。S1对原始的数据将进行数据解析、基线处理、滤波和数据标准化；S2采用拉布拉斯特征映射(LE)降维方法对预处理后的特征矩阵降维以提取主要特征；数据预处理和特征提取完成后，S3是使用Fuzzy k‑NN分类算法分类方法对数据进行训练并获得判别函数，S4是基于判别函数对原始数据进行识别并判断样本是否患有肺癌。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 肺癌 模式识别 方法 | ||
【主权项】：
1.为提高早期肺癌筛查电子鼻系统的灵敏度和特异性，提出一种用于早期肺癌得模式识别方法，模式识别方法主要包括：S1数据预处理、S2特征提取并进行S3分类训练和S4分类识别，其步骤基本如下：S1对原始的数据将进行数据解析、基线处理、滤波和数据标准化；S2采用LE降维方法对预处理后的特征矩阵降维以提取主要特征；数据预处理和特征提取完成后，S3是使用Fuzzy k-NN分类算法对数据进行训练并获得判别函数；S4是基于判别函数对原始数据进行识别并判断样本是否患有肺癌。
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