粗糙神经智能疑似乳癌图像分类方法研究

• 作者: 杨冬秀 杨冬风
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 神经网络 决策树 模糊集
• 年，卷（期）: 2010,（12）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 188-191
• 分类号: TP391
• 字数: 4283字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.12.056

摘要

提出了一种用于乳腺X线图像分类的粗糙神经智能方法,该方法是一种混合智能计算技术.首先使用模糊图像处理算法来提高整个原始图像的对比度以提取感兴趣区域以及增强区域边缘;然后建立灰度共生矩阵,提取出表征感兴趣区域纹理的特征属性;接着使用粗糙集方法进行属性约简并产生规则;最后,设计出粗糙神经网络,用来将感兴趣区域区分为良性或是恶性.为了对所提出的粗糙集神经网络进行性能评价,对若干乳腺X线图像样本进行了测试,实验结果表明:用该方法进行乳癌识别的整体准确率要高于使用其他技术.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨冬风	黑龙江八一农垦大学信息技术学院	20	66	4.0	7.0
2	杨冬秀	大庆油田总医院放射科	9	21	4.0	4.0