PCA和SVM在新疆哈萨克族食管癌图像分类中的研究与应用

发布时间：2018-12-17 14:36

【摘要】：目的:利用PCA和SVM对新疆哈萨克族食管癌X射线图像进行特征提取、特征选择及分类研究。方法:利用基于灰度共生矩阵的纹理特征和小波变换的频域特征提取法,提出将ROC曲线面积选择法和主成分分析法相结合的两步式特征选择法,利用Bayes和SVM分类器对图像进行分类以验证所提取特征的分类能力。结果:AUC0.7的特征经主成分分析后输入到SVM分类器和Bayes分类器中得到的分类准确率和AUC值最高,分别为91%和85%、0.945和0.915。结论:SVM具有较好的分类性能,两步式特征选择法能有效地消除特征之间的共线性,极大提高了特征的分类能力,本研究有望提高新疆哈萨克族食管癌CAD系统的整体性能。
[Abstract]:Objective: to study the feature extraction, feature selection and classification of Kazak esophageal carcinoma in Xinjiang by PCA and SVM. Methods: using the texture feature based on gray level co-occurrence matrix and the frequency domain feature extraction method based on wavelet transform, a two-step feature selection method combining ROC curve area selection method and principal component analysis method was proposed. Bayes and SVM classifiers are used to classify the images to verify the classification ability of the extracted features. Results: the classification accuracy and AUC value of AUC0.7 were the highest in SVM classifier and Bayes classifier, which were 91% and 85. 945% and 0. 915%, respectively. Conclusion: SVM has good classification performance and two-step feature selection method can effectively eliminate the collinearity between features and greatly improve the classification ability of features. This study is expected to improve the overall performance of CAD system for Kazak esophageal cancer in Xinjiang.
【作者单位】： 新疆医科大学附属肿瘤医院医学工程科;新疆医科大学医学工程技术学院;新疆医科大学第一附属医院影像中心;
【基金】：国家自然科学基金(81460281,81560294,81160182,61201125)
【分类号】：R735.1;TP391.41

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本文编号：2384333