基于集成分类器的新疆哈萨克族食管癌分型的研究
张岁霞1
木拉提·哈米提2
姚娟3
严传波2
阿布都艾尼·库吐鲁克2
孙静2
艾赛提·买提木沙4
杨芳1
伊力扎提·阿力甫1
1.新疆医科大学基础医学院,乌鲁木齐,8300112.新疆医科大学医学工程技术学院,乌鲁木齐,8300113.新疆医科大学第一附属医院放射科,乌鲁木齐,8300114.新疆医科大学公共卫生学院,乌鲁木齐,830011
摘要：探讨Bagging、Adaboost、Random Forest(RF)三种集成分类器在新疆哈萨克族食管癌分型中的应用.使用Matlab软件编程并提取图像的灰度-梯度共生矩阵和Tamura纹理特征;利用SPSS软件对提取到的混合纹理特征进行主成分分析(PCA)降维并得到新的主成分矩阵;将三种集成分类器并应用于主成分矩阵对食管癌进行分型;采用受试者工作特征(ROC)分析技术和参数评估对各分类模型进行评估.三种食管癌两两分类时:溃疡型和缩窄型、蕈伞型食管癌X线图像的纹理特征存在着一定差异性,三种分类器的分类准确率、ROC分析曲线及各参数评估值都很理想.三种食管癌综合分类时:RF分类器的分类效果明显优于其他两种分类器.将集成分类器应用于哈萨克族食管癌分型中,为哈萨克族食管癌影像学诊断提供了一定的依据,也为新疆哈萨克族食管癌的计算机诊断系统的研发奠定了基础.
关键词：纹理特征主成分分析集成分类器ROC分析技术图像分类
分类号：R318(医用一般科学)
资助基金：国家自然科学基金(81160182)国家自然科学基金(81460281)国家自然科学基金(81560294)协同创新项目(JXXT201401001-2)
论文发表日期：2015-01-01
在线出版日期：2026-09-11（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 216-223 )
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