文档介绍：西北大学博士学位论文分类号:——盐簋垫圭鳢曼望途米经鹤鹋箦周塑全熬撞指导教师专业技术职务篘专业答辩日期学位授予日期二零零五年五月亘勿垒熏公希。一密级:单位代码:学号:蝗§
中文摘要疚难芯苛薖和粗糙集相结合的图像特征选择方法,并提出了该算法较标准的惴ɡ此担俣雀欤杂布试匆G蠛艿停低。就此问题,本文提出了惴ǎ跞醵嘌纠喽陨傺类的影响,从而提高对于不均衡数据的分类能力。复杂数据类型的挖掘是数据挖掘领域的重要研究方向。本文是在完成国家自然科学基金项目“基于医学影像的数据挖掘技术研究”的过程中,针对医学影像数据挖掘所涉及的一些关键技术和主要算法进行了深入的研究。基于乳腺影像数据库,提出了适合乳腺影像的图像增强算法及其量化评价方法、特征的提取和选择以及数据挖掘技术中的分类算法,研究成果己成功应用于计算机辅助诊断系统中。主要工作和创新点在以下几个方面:疚慕萃诰蚣际跤胧滞枷翊砑际跤谢岷希芯苛送枷袷莸变换、特征提取和约简,利用支持向量机和粗糙集等方法,构建了进行医学图像数据挖掘的机器学习机制。A私饩龈呙芏热橄僦胁≡钋蚝苣逊直娴奈侍猓疚奶岢隽耸屎项獍咄枷竦幕诨叶染榷鹊耐枷裨銮克惴ǎ⑹状斡胍咽迪值乃惴ń行了量化评估。为今后的图像增强量化评价体系和指标的建立,提供了理论和实验基础。⒘艘惶妆冉贤暾目梢员碚魅橄偻枷裰兄卓楦鞣矫嫣匦缘奈评硖征、形状特征和统计特征,为肿块良、恶性计算机辅助分析提供了前提和基础。换结合属性平均依赖程度的算法进行特征选择。该算法能有效提高用于模式分类的特征选择效果。状翁岢隽嘶谝窖枷裉卣鞯慕浦С窒蛄炕姆掷嗨枷搿时更易于实现,效果也较理想。谘玖坑邢耷伊嚼嘌臼啃獾那榭鱿拢琍惴ǖ姆掷嗄芰关键词:数据挖掘医学图像图像增强特征提取特征选择支持向量机
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如暾荚露呷指导教师签名:图±学位论文作者签名::翟:堕’一硼陴‘月日屯西北大学学位论文知识产权声明书本人完全了解学校有关保护知识产权的规定,即:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属于西北大学。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版。本人允许论文被查阅和借阅。学校可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。同时,本人保证,毕业后结合学位论文研究课题再撰写的文章一律注明作者单位为西北大学。保密论文待解密后适用本声明。西北大学学位论文独创性声明本人声明:所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,本论文不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得西北大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢年月意。日
第一章绪论§引言检索、数据挖掘、机器学习、数据库和人工智能等技术的多学科交叉的研究领域本章主要介绍图像数据挖掘模型和技术方法,医学影像处理中的计算机模式识别和数据挖掘技术,以及医学影像导引下的乳腺肿瘤计算机辅助诊断在国际国内的研究现状和存在的问题,本文研究的背景、意义及主要研究内容和全文的组织结构。数据挖掘的任务是从大量的、不完全的、模糊的和随机的数据中发现隐含在其中的模式、特征、规律和知识。在实际应用中,往往根据模式的实际作用细分为以下几种:分类、聚类、回归、序列、时间序列等。数据挖掘处理的数据类型非常丰富,包括文本数据,关系数据库,多媒体数据、趁娴取J萃诰蚧取的知识可用于信息管理、查询优化、决策支持、过程控制、计算机辅助诊断以及数据自身的维护,其应用领域非常广泛。随着数字成像技术和设备的广泛应用,每天都产生大量的图像数据,如数字照片、医学图像、卫星图像等。对这些图像进行大量自动分析以获取有用知识的需求日益增加。图像数据挖掘技术提供了有效的方法和技术。图像数据挖掘,是在图像数据库中自动提取取隐含的、先前未知的和潜在有用的知识,以及图像数据关系,自动抽取具有语义意义的信息,从而为图像智能化处理服务的非凡过程。它是一个集中了计算机视觉、图像处理、图像.。由于缺乏对图像数据挖掘的深刻理解及其本身存在一些理论和技术障碍,所以研究进展缓慢。自年召开第一届多媒体数据挖掘年会至今已近五年时间,但这方面研究尚未形成完整的理论框架和技术方法,仍处于探索阶段。理论上图像数据挖掘是数据挖掘的一个分支,但是由于挖掘对象的复杂性,所以图像数据挖掘不是传统的数据挖掘理论与技术在图像数据上的简单应用和延伸。而是一个具有自己独特研究内容、理论与技术框架的新的研究领域。它与传统的关系数据库上的挖掘相比存在三个主要特点:枷袷莸闹稻哂邢喽的含义,而关系型数据的值具有绝对的含义,枷衲谌莸睦斫饩哂兄鞴坌缘