基于代價(jià)敏感的乳腺癌自動(dòng)診斷方法研究及其應(yīng)用.pdf

1、乳腺X線圖像分析是乳腺癌早期診斷最重要的技術(shù)之一。但如何在X線圖像中識(shí)別良性和惡性微鈣化簇仍然很難。計(jì)算機(jī)輔助醫(yī)療診斷（CAD）系統(tǒng)可以為放射學(xué)專家識(shí)別微鈣化簇提供幫助，它通常包括三步：預(yù)處理、特征選擇和分類。本文將代價(jià)敏感的思想融入特征選擇與分類，構(gòu)建了一個(gè)三步CAD系統(tǒng)。 本文做了以下工作：1、提出了代價(jià)敏感的選擇性集成（CSSE）算法，并將其運(yùn)用到特征選擇階段。由于預(yù)處理階段得到的特征之間可能存在冗余及不相關(guān)信息，而這些信

2、息對(duì)診斷通常會(huì)有負(fù)面作用，因而，特征的選擇變得尤為重要，它不僅減少了特征的個(gè)數(shù)，降低了診斷消耗的時(shí)間，更重要的是能提高診斷性能。研究者已提出了眾多的特征選擇方法，但這些方法通常忽略了乳腺癌診斷中特征選擇的代價(jià)敏感問題，事實(shí)上，在微鈣化診斷中，不同的特征對(duì)診斷具有不同的貢獻(xiàn)，這導(dǎo)致它們對(duì)診斷的代價(jià)不盡相同。基于以上觀點(diǎn)，本文提出了CSSE，它可根據(jù)不同的代價(jià)因子自動(dòng)選擇出有效的微鈣化特征。實(shí)驗(yàn)結(jié)果也進(jìn)一步顯示CSSE的確能夠選擇分類能力更

3、強(qiáng)的特征子集。 2、我們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)代價(jià)敏感乳腺癌自動(dòng)診斷系統(tǒng)。由于惡性微鈣化的誤診代價(jià)要高于良性微鈣化的誤診代價(jià)，原始的三步系統(tǒng)難以很好的適應(yīng)這個(gè)要求，因而本文在原系統(tǒng)中全面引入代價(jià)敏感學(xué)習(xí)，分別在第二步使用代價(jià)敏感的選擇性集成，第三步使用代價(jià)敏感支持向量分類器（CSSVC），以獲得更為令人滿意的系統(tǒng)性能。我們?cè)趪H標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集DDSM和實(shí)際應(yīng)用中采集的中大醫(yī)院數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)并對(duì)結(jié)果進(jìn)行了比較分析，發(fā)現(xiàn)CSSE算法的性能優(yōu)于不