基于Bootstrap-异质SVM集成学习的肺结节分类方法

发布时间：2017-07-07 08:24

  本文关键词：基于Bootstrap-异质SVM集成学习的肺结节分类方法

  更多相关文章： 肺结节 模糊聚类 Bootstrap 异质SVM 集成学习

【摘要】：为了对肺结节的良、恶性诊断形成定量的客观分析和提高良、恶性的分类正确率,针对肺结节CT图像提出了一种基于Bootstrap-异质SVM的集成学习方法.首先,采用模糊聚类图像分割方法提取肺结节,计算提取出的结节特征参数用于学习分类.然后,以支持向量机(SVM)在不同核函数下的不同性能构造高差异性的子学习器,在子学习器中引入Bootstrap算法来提高其学习精度,通过集成学习方法实现学习器分类性能的整体改善.对146个(40个良性,106个恶性)肺结节样本分别利用单个SVM、BP神经网络和Bootstrap-异质SVM集成学习方法进行了学习测试,获得的最高分类正确率分别为80%,、82%,和90%,.实验结果表明:提出的Bootstrap-异质SVM集成学习方法将单个SVM分类器的最高正确率提高了10%,,同时也获得了高于BP神经网络8%,的分类正确率和较好的学习稳定性,有效地改善了机器学习在不平衡数据集下对肺结节良恶性的分类能力.
【作者单位】： 天津大学精密仪器与光电子工程学院;天津市生物医学检测技术与仪器重点实验室;天津医科大学附属肿瘤医院;
【关键词】： 肺结节 模糊聚类 Bootstrap 异质SVM 集成学习
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61575140)~~
【分类号】：R734.2;R730.44;TP391.41
【正文快照】： 肺癌是当前发病率和致死率最高的癌症[1-2].临床上,对肺结节的早期诊断主要由医师通过阅读CT图像给出,这在一定程度上存在很大的人为主观因素且工作量大.因此,计算机辅助诊断成为了活体组织切片之前的第2个选择[3].对于肺结节的良、恶性诊断,Kuruvilla等[4]通过对BP神经网络训

【相似文献】

中国重要会议论文全文数据库 前4条

1 关菁华;刘大有;贾海洋;;自适应多分类器集成学习算法[A];第二十五届中国数据库学术会议论文集（二）[C];2008年

2 刘伍颖;王挺;;一种多过滤器集成学习垃圾邮件过滤方法[A];第三届全国信息检索与内容安全学术会议论文集[C];2007年

3 叶红云;倪志伟;陈恩红;;一种混合型集成学习演化决策树算法[A];2005年“数字安徽”博士科技论坛论文集[C];2005年

4 李烨;蔡云泽;许晓鸣;;基于支持向量机集成的故障诊断[A];第16届中国过程控制学术年会暨第4届全国故障诊断与安全性学术会议论文集[C];2005年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 阿里木·赛买提(Alim.Samat);基于集成学习的全极化SAR图像分类研究[D];南京大学;2015年

2 王永明;集成回归问题若干关键技术研究[D];华东师范大学;2015年

3 常征;基于混合集成学习的眼部与四肢交互动作建模与识别[D];北京科技大学;2016年

4 张春霞;集成学习中有关算法的研究[D];西安交通大学;2010年

5 刘天羽;基于特征选择技术的集成学习方法及其应用研究[D];上海大学;2007年

6 尹华;面向高维和不平衡数据分类的集成学习研究[D];武汉大学;2012年

7 王清;集成学习中若干关键问题的研究[D];复旦大学;2011年

8 方育柯;集成学习理论研究及其在个性化推荐中的应用[D];电子科技大学;2011年

9 侯勇;特征提取与集成学习算法的研究及应用[D];北京科技大学;2015年

10 李烨;基于支持向量机的集成学习研究[D];上海交通大学;2007年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 高伟;基于半监督集成学习的情感分类方法研究[D];苏州大学;2015年

2 宋文展;基于抽样的集成进化算法研究[D];广西大学;2015年

3 汤莹;迁移与集成学习在文本分类中的应用研究[D];江苏科技大学;2015年

4 刘政;基于知识元和集成学习的中文微博情感分析[D];大连理工大学;2015年

5 丘桥云;结合文本倾向性分析的股评可信度计算研究[D];哈尔滨工业大学;2014年

6 秦海;融合非标记样本选择的集成学习研究[D];湘潭大学;2015年

7 李想;基于多示例的集成学习理论与应用研究[D];合肥工业大学;2014年

8 李震宇;基于集成学习的数字图像隐写定量分析[D];解放军信息工程大学;2014年

9 王希玲;基于选择性集成学习的网络入侵检测方法研究[D];青岛科技大学;2016年

10 陈范曙;基于信息整合的药物相关信息挖掘方法研究[D];华东师范大学;2016年

，

本文编号：529485