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《华南理工大学》 2017年
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基于超声征象打分特征的乳腺肿瘤分类研究

陈永东  
【摘要】:乳腺癌作为全球女性常患的一种恶性肿瘤疾病,具有极高的发病率和死亡率。超声成像凭借其无辐射创伤、价格低廉、实时便携的优势,已成为乳腺肿瘤早期检测和诊断的一种重要手段。近些年来,计算机辅助诊断系统的迅速发展,对提高乳腺临床诊断的客观性及准确性起到了重要作用。然而,当前大多数诊断系统由于其依据的特征跟临床医生有着很大的差异,诊断结果难以被医生理解及接受,严重阻碍了其在临床诊断的推广应用。本文立足于诊断系统的实用性,结合专家先验知识及数据挖掘机器学习技术,提出了两种新的乳腺超声辅助诊断方法,为实际临床诊断提供易于理解和接受的辅助决策。首先针对传统底层特征与医生理解的高级语义特征存在巨大的语义鸿沟,本文结合专家经验,提出了一种BI-RADS超声征象量化打分方案,获得医生易于理解的肿瘤特征。然后,采用一种改进的双聚类算法从大量医疗数据中挖掘出反映肿瘤良恶性症状的表达模式,并转化为有效的诊断规则。接着,一种规则集成学习方法被用于建立乳腺肿瘤鉴别模型,通过Ada Boost集成学习算法将由良性、恶性规则构建的弱分类器有机地组合成强分类器,模型运作机制跟医生诊断方式思维相似,具有较好的可解释性及泛化能力。此外,本文针对临床诊断良恶性肿瘤具有不等的误诊代价,提出了一种基于代价敏感BPNN的分类模型;该模型首先基于双聚类规则提取出抽象特征用于训练神经网络,然后基于最小化期望代价的决策规则,将网络输出的概率估计转化为错分代价估计,从而得到最小代价风险的决策输出。本文使用包含1062个乳腺肿瘤病例的较大数据集对提出算法进行了实验验证,并与传统方法进行了对比分析。实验结果表明:提出的两种方法都取得了较好的诊断性能,为临床医疗领域的辅助诊断系统设计提供了新的思路。
【学位授予单位】:华南理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:R737.9;TP311.13

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