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基于PCA的NN的MRI前列腺肿瘤CAD模型

消耗积分:1 | 格式:rar | 大小:0.87 MB | 2018-01-02

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　　针对磁共振成像（ MRI）前列腺肿瘤感兴趣区域（ROI）在高维特征表示下存在特征相关和维数灾难问题，提出了一种基于主成分分析（PCA）的特征级融合神经网络（NN）的MRI前列腺肿瘤CAD模型。首先提取MRI前列腺肿瘤ROI的6维几何特征、6维统计特征、7维Hu不变矩特征、56维灰度共生矩阵的纹理特征、3维Tamura纹理特征和24维频域特征，得到102维特征矢量；然后通过PCA进行特征级融合得到累计贡献率达到89. 62%的8维变换特征，降低特征矢量的维数；再次利用经典的神经网络（四种训练算法BFCS拟牛顿算法、BP算法、最速梯度下降算法和Levenberg-Marquardt算法）作为分类器进行分类识别；最后以180幅前列腺患者的MRI图像为原始数据，采用基于特征级融合神经网络（NN）的计算机辅助诊断模型对前列腺肿瘤进行辅助诊断。实验结果表明：经过特征级融合的神经网络识别前列腺良恶性肿瘤的能力至少提高10%左右，这种特征级融合策略是有效的，一定程度上提高了特征之间的不相关性。

基于PCA的NN的MRI前列腺肿瘤CAD模型

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