基于集成VPRS-RUGGA支持向量机的多模态肺部肿瘤计算机辅助诊断模型
张飞飞1
周涛2
陆惠玲3
梁蒙蒙1
杨健1
1.宁夏医科大学公共卫生与管理学院,银川,7500002.宁夏医科大学公共卫生与管理学院,银川750000;宁夏医科大学理学院,银川750000;宁夏智能信息与大数据处理重点实验室,银川7500213.宁夏医科大学理学院,银川,750000
摘要：针对计算机辅助诊断模型优化过程中稳定性差和早熟问题,提出基于集成VPRS-RUGGA-支持向量机的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型.首先,引入变精度粗糙集构造属性依赖度,结合属性约简长度和惩罚函数的加权和构造适应度函数框架;其次,采用无回放余数随机选择法、均匀交叉和高斯变异算子进行遗传操作;然后,在CT、PET和PET/CT样本空间中提取肺部肿瘤ROI区域特征,构造不同的特征空间,运用VPRS-RUGGA-支持向量机模型约简和分类识别;最后,在不同的样本空间中构造支持向量机(SVM)个体分类器,采用相对多数投票法输出集成结论.实验结果表明,集成VPRS-RUGGA-SVM模型可以有效的提高泛化性能和稳定性,VPRS-RUGGA-SVM模型可有效改善早熟问题,提高模型的分类性能.
关键词：遗传算法变精度粗糙集支持向量机计算机辅助诊断特征约简
分类号：R318(医用一般科学)TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(61561040)宁夏高教项目(NGY2016084)
论文发表日期：2019-01-01
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：6( 48-53 )
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