[发明专利]一种基于SS-ELM的肺结节患病风险预测系统

摘要

本发明提供一种基于SS‑ELM的肺结节患病风险预测系统及方法，该系统包括肺结节图像处理单元、灰度共生矩阵构造单元、Haralick特征参数计算单元、Haralick特征集合构成单元和肺结节患病风险预测单元；该方法过程为获取有标签肺结节图像、无标签肺结节图像和待诊断肺结节图像作为目标图像；将目标图像进行灰度处理；将灰度处理后的目标图像在0°、45°、90°和135°四个方向上分别生成灰度共生矩阵；确定目标图像在0°、45°、90°和135°四个方向上的Haralick特征参数；确定目标图像的Haralick特征集合；利用SS‑ELM算法得到待诊断肺结节图像性质表现为恶性的风险概率；本发明能够有效地改善肺结节患病风险预测的性能。

主权项

1.一种基于SS‑ELM的肺结节患病风险预测系统，其特征在于，包括肺结节图像处理单元、灰度共生矩阵构造单元、Haralick特征参数计算单元、Haralick特征集合构成单元和肺结节患病风险预测单元；所述肺结节图像处理单元，用于将获取的有标签肺结节图像、无标签肺结节图像和待诊断肺结节图像作为目标图像，得到目标图像集，并将目标图像进行灰度处理，对灰度处理后的目标图像的灰度级进行压缩；所述灰度共生矩阵构造单元，用于将灰度处理后的目标图像在0°、45°、90°和135°四个方向上分别生成灰度共生矩阵，并计算灰度共生矩阵中各灰度值组合在目标图像上的概率，确定目标图像在0°、45°、90°和135°四个方向上的关于X的边缘概率密度矩阵、关于Y的边缘概率密度矩阵以及联合概率分布密度函数；所述Haralick特征参数计算单元，用于根据目标图像在0°、45°、90°和135°四个方向上的各灰度值组合在目标图像上的概率、关于X的边缘概率密度矩阵、关于Y的边缘概率密度矩阵以及联合概率分布密度函数，确定目标图像在0°、45°、90°和135°四个方向上的Haralick特征参数，即目标图像在0°、45°、90°和135°四个方向上的角二阶矩值、灰度值的对比度值、相关性值、灰度值方差、逆差矩、均和值、熵和、方差和、熵、差值的方差、差熵、第一相关性信息测度、第二相关性信息测度；所述Haralick特征集合构成单元，用于计算目标图像在0°、45°、90°和135°四个方向上的各个Haralick特征参数的特征均值和特征方差，得到目标图像的13个特征均值和目标图像的13个特征方差，组成目标图像的Haralick特征集合；所述肺结节患病风险预测单元，用于将有标签肺结节图像的Haralick特征集合和无标签肺结节图像的Haralick特征集合作为SS‑ELM学习机的输入数据，得到SS‑ELM学习机的学习参数，从而得到训练后的SS‑ELM学习机，将待诊断肺结节图像的Haralick特征集合输入到训练后的SS‑ELM学习机中，得到待诊断肺结节图像性质表现为恶性的风险概率。