基于特征矢量化的肺结节特征选择算法

• 作者: 王丽嘉 聂生东 贺兴怡 龚敬
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 特征选择 肺结节 Relief算法 计算机断层扫描
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 2544-2548
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41|TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.08.076

摘要

针对肺结节良/恶性分类模型中特征选择过程无法避免特征多样性不受破坏的问题,提出一种将肺结节特征矢量化处理的特征选择方法.假设每个肺结节特征都是由数据、类型构成的一个矢量,按照特征类型添加特征到相应的特征子集,并分别利用Relief算法评价特征、特征子集的分类重要性.通过动态阈值的方式筛选得到优化后的特征子集.在150个肺结节样本的分类实验中,采用提出的算法所取得的敏感性为94.7％、特异性为93.7％、虚警率为5.2％、受试者工作特性曲线下面积为97.3％.分析表明,提出的算法几乎不破坏肺结节特征的多样性,能够显著提高肺结节良/恶性分类的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	聂生东	上海理工大学医学影像工程研究所	113	754	15.0	22.0
2	贺兴怡	上海理工大学医学影像工程研究所	1	1	1.0	1.0
3	龚敬	上海理工大学医学影像工程研究所	11	52	4.0	7.0
4	王丽嘉	上海理工大学医学影像工程研究所	15	43	3.0	6.0