【摘 要】
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目的：研究数据挖掘算法对乳腺肿瘤超声图像特征的属性选择优化，探讨适用于乳腺肿瘤良恶性分类的数据挖掘分类算法。方法：对乳腺肿瘤超声图像进行预处理，获取病灶区形状，提取病灶区
【机 构】
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新疆医科大学医学工程技术学院,新疆医科大学第一附属医院
【基金项目】
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2016国家自然科学基金项目(81560294);2013新疆医科大学科研创新基金项目(XJC201332)
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目的：研究数据挖掘算法对乳腺肿瘤超声图像特征的属性选择优化，探讨适用于乳腺肿瘤良恶性分类的数据挖掘分类算法。方法：对乳腺肿瘤超声图像进行预处理，获取病灶区形状，提取病灶区图像形态、形状、纹理特征。应用数据挖掘算法进行图像特征属性选择，形成优化的乳腺肿瘤超声图像混合特征。应用分类算法评价其分类性能，筛选适用于乳腺肿瘤良恶性判定的数据挖掘分类算法。结果：利用混合特征结合随机森林算法对图像进行分类，其ROC曲线下面积AUC为0.7914，平均查准率达到了79%。结论：属性选择优化后的混合特征对乳腺肿瘤良恶性分类
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