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)展和經濟的增長,國民的生活水平得到了明顯改善,但是隨之也帶來了一些問題,如,環(huán)境的嚴重污染,癌癥率的持續(xù)升高等等。占女性癌癥第一的乳腺癌,對女性朋友的健康產生了嚴重影響?！霸绨l(fā)現早治療”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X光片,核磁共振,CT等醫(yī)學設備獲得影像圖片,然后通過醫(yī)生用肉眼進行觀察識別,診斷病癥。但是由于醫(yī)生的技術水平,疲勞等等因素,往往造成了較高的漏診和誤診率。近年來,隨著計算

2、機技術及圖形圖像處理的發(fā)展,醫(yī)院逐漸進行了信息化普及,醫(yī)學圖像可以進行統(tǒng)一的存取和管理,但隨之也產生了一個問題,面對如此海量的數據,如何發(fā)現隱藏的有用信息,以幫助醫(yī)生診斷,提高診斷的準確性和工作效率。鑒于此,我們考慮將數據挖掘技術應用到醫(yī)學中,產生了醫(yī)學圖像數據挖掘。國內外在醫(yī)學圖像數據挖掘的研究上已取得了很多成果,但由于其復雜的特點,例如醫(yī)學圖像的高分辨率,異構等特點,尚未得到了一個令人滿意的解決方案。所以,針對醫(yī)學影像的數據挖掘仍具

3、有非常大的現實意義和寬泛的前景。
　　本文從數據挖掘的角度出發(fā),著重研究了決策樹、基因表達式編程等算法,并結合了雙方的優(yōu)點,提出了改進的基于GEP的集成決策樹融合算法(GEP-DT算法)。并將GEP-DT算法應用于乳腺X線圖像的分類診斷中,構建了一個基于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現階段的狀況,提出了構建計算機輔助診斷

4、系統(tǒng)的重要性,并介紹了乳腺癌病變的相關知識,包括乳腺癌病變表現的征象及相關的影像技術檢查手段,介紹了目前國內外針對乳腺X線圖像在圖像處理和挖掘算法兩方面的研究現狀。
　　(2)系統(tǒng)闡述了決策樹和基因表達式編程的相關理論知識,分析了決策樹和基因表達式編程的各自的優(yōu)缺點,根據集成思想,結合兩者的優(yōu)點,本文提出了基于GEP的集成決策樹融合算法(GEP-DT算法)。并嘗試了與幾種算法進行實驗對比,證明了GEP-DT算法具備了杰出的性能。<