基于遗传算法和BP神经网络的孤立性肺结节分类算法

• 作者: 胡强 郝晓燕 雷蕾
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 孤立性肺结节 BP神经网络 遗传算法 分类
• 年，卷（期）: 2016,（z1）
• 所属期刊栏目: 智能计算
• 页码范围: 37-39,54
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 4410字
• 语种: 中文

摘要

为了提高计算机辅助诊断系统中孤立性肺结节的良恶性诊断的准确性,提出了一种基于遗传算法和BP神经网的分类算法.该算法针对BP神经网络容易陷入局部最优的问题,综合考虑孤立性肺结节的医学诊断特性,采用遗传算法对基于BP神经网络的分类器进行优化,并通过对PET/CT图像进行处理,提取病灶的功能特征、结构特征以及临床信息作为神经网络分类器的输入样本,实现孤立性肺结节的良恶性分类.对医院以及网络公共数据库中的大量实验数据进行分类实验,结果表明优化后的算法在分类准确性上有较大的提高,说明该方法在肺结节临床分类方面是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郝晓燕	太原理工大学计算机科学与技术学院	22	197	7.0	13.0
2	雷蕾	太原理工大学计算机科学与技术学院	2	21	2.0	2.0
3	胡强	太原理工大学计算机科学与技术学院	1	16	1.0	1.0