1 / 62
文档名称:

基于图论和差分进化的医学图像聚类分析方法的研究.pdf

格式:pdf   大小:1,173KB   页数:62页
下载后只包含 1 个 PDF 格式的文档,没有任何的图纸或源代码,查看文件列表

如果您已付费下载过本站文档,您可以点这里二次下载

分享

预览

基于图论和差分进化的医学图像聚类分析方法的研究.pdf

上传人:莫欺少年穷 2021/10/16 文件大小:1.15 MB

下载得到文件列表

基于图论和差分进化的医学图像聚类分析方法的研究.pdf

相关文档

文档介绍

文档介绍:摘 要
随着医学成像技术的发展,越来越多的医学图像被应用到医务人员的诊断和
治疗过程中。为了更加有效地管理和利用这些图像,研究人员开始关注医学图像
聚类。
本文首先介绍了医学图像挖掘的一些国内外研究状况,分析了现在关于图像
聚类和医学图像聚类的一些成果和不足之处,然后基于此,在保证聚类结果高精
确度的前提下,将医学领域知识引入聚类过程,舍弃传统的基于图像底层基本特
征的区域提取方式,采用新的一组图像特征对医学图像进行描述,进而在差分进
化和图论的指导下进行聚类。
本文的主要内容和创新点包括以下内容:
(1)针对目前医学图像聚类算法普遍存在的参数敏感并且难以选择的问题,
提出将差分进化思想引入聚类算法,并以医学知识作为算法过程的指导,改进算
法对参数选择不敏感,抗噪性能有所提高,而且不影响聚类结果的精确度。
(2)通过研究医学图像中感兴趣区域空间关系的特点,提出一种从 image
到 graph 的转换方法,将医学图像按照一定的规则转化为一个完全图,将对聚类
有用的信息用图的数据形式表达出来,然后利用图聚类实现图像聚类,并提取数
据做了实验。

关键词:数据聚类;医学图像;图聚类;差分进化
Abstract
With the development of medical imaging technology, more and more medical
images affect medical personnel on diagnosis. In order to more effective manage and
utilize these medical images, researchers pay close attention on data clustering in
medical images. While medical images are very complicated in structure and have
numerous characteristic, and most medical images are high dimensional. So many
common data mining methods which are effective on general database do not really
have a good effect. It became the focus to research clustering method for medical
images.
First in this paper, it analyzes the current domestic and research on medical
image mining. Second based on above content, it makes use of a new kind of ROI
picked up from image to description medical images' characteristic instead of tradition
interest. This method introduces medical knowledge into clustering and hold on to a
high precision clustering outcome.
The research work and innovations of this paper are as follows:
(1)Clustering for medical images based on differential evolution. We combine
differential evolution ideology into K-means, and introduce medical knowledge into
the algorithm processes. But this algorithm needs not K parameters and is not
sensitive for the initial center and noise, but does not affect the accuracy of clustering
results.