本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)挖掘的新疆高發(fā)肝包蟲(chóng)病的分型研究

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【摘要】：目的探討數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在新疆肝包蟲(chóng)病分型中的應(yīng)用。方法提取肝包蟲(chóng)病CT圖像的灰度-梯度共生矩陣(GGCM)和灰度共生矩陣(GLCM)特征,應(yīng)用主成分分析法對(duì)各紋理特征及混合特征分別進(jìn)行降維,采用支持向量機(jī)(SVM)分類器、決策樹(shù)C4.5分類器、Logistic回歸分類器對(duì)降維后的特征進(jìn)行分類,最后對(duì)各分類模型進(jìn)行受試者工作特性(ROC)曲線分析及參數(shù)評(píng)估。結(jié)果 SVM分類器對(duì)不同紋理特征下3種肝臟CT圖像(單囊型、多囊型肝包蟲(chóng)病和正常肝臟)分類效果都明顯優(yōu)于決策樹(shù)C4.5分類器和Logistic回歸分類器。綜合特征分類結(jié)果要明顯優(yōu)于單一特征分類結(jié)果;GGCM特征對(duì)綜合分類結(jié)果的分類貢獻(xiàn)率要高于GLCM特征。結(jié)論將SVM分類器應(yīng)用于新疆肝包蟲(chóng)病CT圖像的分型中具有一定分類優(yōu)勢(shì),為肝包蟲(chóng)病影像學(xué)診斷提供了一定的依據(jù),也為后期新疆肝包蟲(chóng)病計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)的研發(fā)奠定基礎(chǔ)。
【作者單位】： 新疆醫(yī)科大學(xué)基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院;新疆醫(yī)科大學(xué)醫(yī)學(xué)工程技術(shù)學(xué)院;新疆醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院放射科;
【關(guān)鍵詞】： 紋理特征 數(shù)據(jù)挖掘 支持向量機(jī)(SVM)分類器 決策樹(shù)C.分類器 Logistic回歸分類器 受試者工作特性(ROC)曲線分析 圖像分類
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(81560294;81460281) 江西民族傳統(tǒng)藥協(xié)同創(chuàng)新項(xiàng)目(JXXT201401001-2)
【分類號(hào)】：R532.32;TP311.13
【正文快照】： 包蟲(chóng)病(hydatid disease)又稱棘球蚴病,是犬絳蟲(chóng)(棘球絳蟲(chóng))的囊狀幼蟲(chóng)(棘球蚴)寄生在肝臟所致的一種寄生蟲(chóng)病[1,2]。肝臟是最常見(jiàn)的棘球蚴絳蟲(chóng)寄生部位,包蟲(chóng)病中肝包蟲(chóng)病的發(fā)生率65%[3,4]。中國(guó)是包蟲(chóng)病的高發(fā)區(qū),在西北畜牧業(yè)發(fā)達(dá)地區(qū)患病率為0.10%~7.64%[5]。新疆維吾爾自治

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1031169