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感兴趣区域不一致性决策算法

消耗积分:1 | 格式:rar | 大小:0.86 MB | 2018-01-02

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　　医学影像感兴趣区域（ ROI）的噪声和疾病误判是一个典型的不一致性决策问题，同时也是困扰临床诊断的一个难题。针对这个问题，基于宏观与微观结合、全局与局部相结合的思想，提出了基于一致度、覆盖度和包含度的磁共振成像（MRI）前列腺肿瘤ROI不一致决策算法（ItoC-CIC）。首先提取MRI前列腺肿瘤ROI的高维特征，得到完备不一致决策信息表；然后通过计算不一致度找到不一致样本所在的等价类；再计算不一致等价类的覆盖度和包含度得到Score值，利用Score值筛选不一致样本，实现不一致性决策向一致性决策的转换；最后通过典型算例、UCI数据集和实验提取的前列腺肿瘤ROI特征构成的不一致决策信息表等进行验证。实验结果表明，所提算法能有效地找到并筛选掉不一致性样本。

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