[发明专利]基于仿冒过滤器的CT图像分类特征选择方法及系统在审
| 申请号： | 201910068703.0 | 申请日： | 2019-01-24 |
| 公开（公告）号： | CN109800812A | 公开（公告）日： | 2019-05-24 |
| 发明（设计）人： | 李晓梅;翟爱东;曹倩倩;姜玉华;邹文;徐功文;孙殿水 | 申请（专利权）人： | 山东大学第二医院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 李圣梅 |
| 地址： | 250033 *** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本公开提出了基于仿冒过滤器的CT图像分类特征选择方法及系统，针对CT图像，利用带有伪发现率约束的仿冒滤波器进行特征识别，计算最优特征子集，实现特征的选择；将支持向量机应用于最优特征子集，在CT图像中进行分类，实现图像的分类；其中，在最优特征子集生成的过程中，利用伪发现率控制CT图像的特征选择，保证了所选择的特征与CT图像中的肺癌分类的相关性，能够使不相关性的输出特征最小化。本公开提出的特征选择机制显著提高了图像分类的精度。通过比较实验，还发现用最小的FDR值可以获得最佳性能，这表明较低的FDR值更有利于通过消除不相关特征，从而提高图像鉴别性能。 | ||
| 搜索关键词： | 最优特征子集 仿冒 过滤器 分类特征 特征选择 分类 滤波器 支持向量机 输出特征 特征识别 图像分类 图像鉴别 最佳性能 最小化 发现 肺癌 图像 应用 保证 | ||
【主权项】：
1.基于仿冒过滤器的CT图像分类特征选择方法，其特征是，包括：针对CT图像，利用带有伪发现率约束的仿冒滤波器进行特征识别，计算出最优特征子集，完成特征的选择；将支持向量机应用于最优特征子集，在CT图像中进行分类，实现图像的分类；其中，在最优特征子集生成的过程中，利用伪发现率控制CT图像的特征选择，保证了所选择的特征与CT图像中的肺癌分类的相关性，能够使不相关性的输出特征最小化。
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