面向肺部CAD的特点提取、抉择及分类方法研究

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面向肺部CAD的特点提取、抉择及分类方法研究

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毕业论文范文题目：面向肺部CAD的特点提取、抉择及分类方法研究，论文范文关键词：面向肺部CAD的特点提取、抉择及分类方法研究
面向肺部CAD的特点提取、抉择及分类方法研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：肺癌是最常见的内脏恶性肿瘤之一,对其确诊个别是在中晚期,诊断后存活率较低,因此早期诊断意思重大。目前医学影像学中CAD技巧始终出现,并且获得疾速发展,现已成为影像学研究的热点问题。肺部CAD体系可能帮助医生进行医学图像评估、进步诊断效力,减轻医生包袱。研究表（本文此处忽略..）明CAD在肺癌的早发明早诊断、进步肺癌诊断的正确率跟减少漏诊等方面已起到踊跃作用。基于此,本文对肺部CAD体系进行了分析跟特点提取、抉择及分类算法研究。在特点提取算法研究方面,先从医学角度分析了孤破性肺结节的征象,并在此基本上提取了能充分表白所有医学征象的齐（此处忽略..）备特点空间,重要提取了包含灰度特点、外形特点跟纹理特点在内的25个特点。在特点抉择算法研究方面,为了减少不必要的打算量,进步分类器的机能,在辨认之前进步行特点空间优化。首先分析研究了基于标准遗传算法的肺结节特点抉择方法,固然抉择成果大大降落了特点冗余,减少了打算（此处忽略..）时光,却直接删除了很多特点,破坏了特点空间的完全性。对此,本文提出了基于PCA的GA特点抉择算法,在进行遗传抉择之前,对特点进行主成分分析得到融合特点以保障特点空间的齐备性,实验表明该方法降落了特点维数,实现了特点空间的优化。在ROI分类算法研究方面,重要研（文章此处忽略..）究了BP神经网络跟支撑向量机分类算法。不管从辨认效力还是正确率方而分析,SVM分类器有更好的分类机能。但因为在ROI辨认中漏诊比误诊造成的丧失更大,为避免漏诊,文中提出将等丧失SVM分类算法利用到肺结节的检测中,实验表明该算法存在更好的辨认后果。

以上为本篇毕业论文范文面向肺部CAD的特点提取、抉择及分类方法研究的介绍部分。

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