基于改进ReliefF与k-means算法的良恶性肺结节分类模型

来源 :小型微型计算机系统 | 被引量 : 0次 | 上传用户：handsomenijun

【摘要】

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肺结节是肺癌的症状.在CT图像中,肺结节的形状和大小常被用来进行肺癌的诊断,然而良性和恶性结节的鉴别对于疾病的治疗具有重要意义.由于良恶性结节的边缘纹理特征区别大,因此本文首先利用基于改进的边缘检测算子的灰度-梯度共生矩阵(GGCM)提取小梯度优势、灰度分布不均匀性、能量、灰度熵、梯度熵、混合熵、逆差距、相关性等肺部CT图像的14种纹理特征.然后利用改进的ReliefF算法去除作用小的特征,保留重

【作者】

：

朱英亮仇旭阳徐磊

【机构】

：

上海理工大学光电信息与计算机工程学院, 上海200093

【出处】

：

小型微型计算机系统

【发表日期】

：

2021年03期

【关键词】

：

CT图像纹理特征肺结节分类改进ReliefF 改进k-means内容

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