基于贝叶斯粗糙集的肺部肿瘤CT图像高维特征选择算法

• 作者: 周涛 张飞飞 杨健 梁蒙蒙 陆惠玲
• 来源期刊: 生物医学工程研究
• 学科: 医学
• 关键词: 贝叶斯粗糙集 变精度粗糙集 遗传算法 支持向量机 特征选择 特征降维
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 404-409
• 页数: 6页
• 分类号: R318|TP391.7
• 字数: 4158字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19529/j.cnki.1672－6278.2018.04.06

摘要

针对变精度粗糙集在高维特征选择过程中对分类错误率β的过分依赖问题,结合遗传算法提出一种基于贝叶斯粗糙集的肺部肿瘤CT图像高维特征选择算法.首先提取3000例肺部肿瘤CT图像ROI区域的104维特征构造决策信息表;然后从全局相对增益函数的角度分析属性重要度,结合属性约简长度、基因编码权值函数三者的加权和构造一个适应度函数框架,提出以此为启发式信息的属性约简算法;最后利用支持向量机进行分类识别.实验结果表明,本研究算法摆脱了阈值人工设置的束缚,并且在很大程度上提高整体性能,对肺部肿瘤计算机辅助诊断具有积极的推广价值.

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	宁夏医科大学公共卫生与管理学院	49	522	10.0	21.0
7	陆惠玲	宁夏医科大学理学院	35	419	8.0	20.0
8	梁蒙蒙	宁夏医科大学公共卫生与管理学院	9	16	2.0	3.0
9	张飞飞	宁夏医科大学公共卫生与管理学院	9	17	2.0	3.0
10	杨健	宁夏医科大学公共卫生与管理学院	10	16	2.0	3.0