文件名称:基于主动被动近邻算法的肺癌计算机辅助诊断
文件大小:207KB
文件格式:DOC
更新时间:2013-11-01 10:12:05
基于主动被动近邻算法的肺癌计算机辅助诊断
CT图像的肺癌计算机辅助诊断一般可分为三大模块,即CT的图像处理,肺肿块的特征提取以及使用智能分类器对肿块的分类和诊断。本篇文章主要实现计算机CT图像辅助诊断的最后一个模块的计算机化,以便提供给医生在最后诊断环节上的一些参考信息。项目首先需要收集病例,当拿到一个病例,并且通过医生辨认出结节后,医生再提供辨认出结节的特征,结节的特征包括大小、数目、毛刺、分叶等16个。如此,我们收集到了204个恶性病例和46个良性病例,共250个病例,并确定了它们的特征。这些特征通过翻译,转换为一组数字信号,也就是一个数字向量,来表示一个病例。然后,把这些250个向量,输入到新开发的分类算法,主动被动近邻算法中进行分类诊断。结果,对204个恶性病例和46个良性病例进行分类,分类的准确度在90%以上。