基于两阶段集成支持向量机的前列腺肿瘤识别

• 作者: 周涛 陆惠玲 陈志强 马苗
• 来源期刊: 光学精密工程
• 学科: 医学
• 关键词: 前列腺肿瘤 核磁共振成像 辅助诊断 集成支持向量机
• 年，卷（期）: 2013,（8）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 2137-2145
• 页数: 9页
• 分类号: R445.2|TP391.4
• 字数: 5949字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/OPE.20132108.2137

摘要

从核磁共振成像(MRI)对前列腺肿瘤的诊断人手,提出了一种基于两阶段集成支持向量机(SVM)的前列腺肿瘤辅助诊断方法.首先,提取MRI图像中的前列腺感兴趣区域(ROI)的统计特征、纹理特征和不变矩特征；然后,在不同的特征空间里,使用不同的核函数来扰动SVM参数并在不同的特征空间生成个体SVM,通过相对多数投票进行第一次集成；接着把第一次集成结果用相对多数投票进行第二次集成；最后,以前列腺患者的MRI图像为原始数据,采用两阶段融合集成SVM对前列腺肿瘤进行辅助诊断.实验显示,第一次集成分类准确率最高比单SVM提高了26.67％,第二次集成分类准确率比第一次集成SVM提高了3.33％,结果表明本文算法能够有效提高前列腺肿瘤的识别精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马苗	陕西师范大学计算机科学学院	87	626	14.0	20.0
2	周涛	宁夏医科大学理学院	49	522	10.0	21.0
3	陆惠玲	宁夏医科大学理学院	35	419	8.0	20.0
4	陈志强	宁夏医科大学附属总医院放射科	39	214	9.0	13.0