基于遗传算法—BP神经网络的乳腺肿瘤辅助诊断模型

• 作者: 吴华锋 周涛 季明 王媛媛 陆惠玲 马满芳
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 BP神经网络 乳腺肿瘤 计算机辅助诊断
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 144-148
• 页数: 5页
• 分类号: TP319
• 字数: 5168字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.161973

摘要

针对BP神经网络在辅助诊断建模过程中因输入特征的多维性而造成模型精度低、建模时间长等问题,提出基于遗传算法—BP神经网络的乳腺肿瘤计算机辅助诊断模型.首先提取乳腺肿瘤感兴趣区域的几何特征、形状特征、灰度特征、纹理特征、频率特征和边缘特征共79维;其次,用遗传算法(G A)对提取的特征进行约简,去掉一些冗余特征,选择最能体现肿瘤良恶性的特征组合17维;最后采用BP神经网络对17维特征进行乳腺肿瘤辅助诊断研究.实验结果表明,基于GA-BP的模型在乳腺肿瘤识别中取得了良好效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周涛	宁夏医科大学理学院	49	522	10.0	21.0
5	陆惠玲	宁夏医科大学理学院	35	419	8.0	20.0
6	王媛媛	宁夏医科大学公共卫生与管理学院	7	48	4.0	6.0
7	马满芳	宁夏医科大学理学院	1	9	1.0	1.0
8	吴华锋	北方民族大学计算机科学与工程学院	1	9	1.0	1.0
9	季明	宁夏医科大学公共卫生与管理学院	1	9	1.0	1.0