基于GEP-DT的乳腺X圖像的分類研究.pdf

1、由于科技飛速的發(fā)展和經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng),國(guó)民的生活水平得到了明顯改善,但是隨之也帶來(lái)了一些問(wèn)題,如,環(huán)境的嚴(yán)重污染,癌癥率的持續(xù)升高等等。占女性癌癥第一的乳腺癌,對(duì)女性朋友的健康產(chǎn)生了嚴(yán)重影響?！霸绨l(fā)現(xiàn)早治療”是目前降低病人死亡率的重要手段。目前,主要采取的治療方法是,先通過(guò)X光片,核磁共振,CT等醫(yī)學(xué)設(shè)備獲得影像圖片,然后通過(guò)醫(yī)生用肉眼進(jìn)行觀察識(shí)別,診斷病癥。但是由于醫(yī)生的技術(shù)水平,疲勞等等因素,往往造成了較高的漏診和誤診率。近年來(lái),隨著計(jì)算

2、機(jī)技術(shù)及圖形圖像處理的發(fā)展,醫(yī)院逐漸進(jìn)行了信息化普及,醫(yī)學(xué)圖像可以進(jìn)行統(tǒng)一的存取和管理,但隨之也產(chǎn)生了一個(gè)問(wèn)題,面對(duì)如此海量的數(shù)據(jù),如何發(fā)現(xiàn)隱藏的有用信息,以幫助醫(yī)生診斷,提高診斷的準(zhǔn)確性和工作效率。鑒于此,我們考慮將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到醫(yī)學(xué)中,產(chǎn)生了醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)挖掘。國(guó)內(nèi)外在醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)挖掘的研究上已取得了很多成果,但由于其復(fù)雜的特點(diǎn),例如醫(yī)學(xué)圖像的高分辨率,異構(gòu)等特點(diǎn),尚未得到了一個(gè)令人滿意的解決方案。所以,針對(duì)醫(yī)學(xué)影像的數(shù)據(jù)挖掘仍具

3、有非常大的現(xiàn)實(shí)意義和寬泛的前景。
　　本文從數(shù)據(jù)挖掘的角度出發(fā),著重研究了決策樹(shù)、基因表達(dá)式編程等算法,并結(jié)合了雙方的優(yōu)點(diǎn),提出了改進(jìn)的基于GEP的集成決策樹(shù)融合算法(GEP-DT算法)。并將GEP-DT算法應(yīng)用于乳腺X線圖像的分類診斷中,構(gòu)建了一個(gè)基于GEP-DT的乳腺X線圖像分類器,以提高病癥診斷率,減少漏診和誤診率。
　　本文的主要研究工作如下:
　　(1)分析了乳腺癌在我國(guó)現(xiàn)階段的狀況,提出了構(gòu)建計(jì)算機(jī)輔助診斷

4、系統(tǒng)的重要性,并介紹了乳腺癌病變的相關(guān)知識(shí),包括乳腺癌病變表現(xiàn)的征象及相關(guān)的影像技術(shù)檢查手段,介紹了目前國(guó)內(nèi)外針對(duì)乳腺X線圖像在圖像處理和挖掘算法兩方面的研究現(xiàn)狀。
　　(2)系統(tǒng)闡述了決策樹(shù)和基因表達(dá)式編程的相關(guān)理論知識(shí),分析了決策樹(shù)和基因表達(dá)式編程的各自的優(yōu)缺點(diǎn),根據(jù)集成思想,結(jié)合兩者的優(yōu)點(diǎn),本文提出了基于GEP的集成決策樹(shù)融合算法(GEP-DT算法)。并嘗試了與幾種算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比,證明了GEP-DT算法具備了杰出的性能。<