[发明专利]一种乳腺肿瘤图像的分类方法及系统在审
| 申请号： | 201810636416.0 | 申请日： | 2018-06-20 |
| 公开（公告）号： | CN108875829A | 公开（公告）日： | 2018-11-23 |
| 发明（设计）人： | 曲海平;李珊珊;寇光杰;张志旺;周春姐;贾世祥 | 申请（专利权）人： | 鲁东大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/08;G06T7/11 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 王莹;吴欢燕 |
| 地址： | 264025 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提供一种乳腺肿瘤图像的分类方法及系统，所述方法包括：基于FCM算法获取待分类乳腺肿瘤图像中的肿块区域；基于Weka系统获取所述肿块区域的混合特征；根据所述肿块区域的混合特征，基于SVM算法对所述待分类乳腺肿瘤图像进行分类；其中，SVM算法的参数预先使用改进的FOA算法进行优化。本发明使用Weka系统获取乳腺肿瘤病灶区形态形状纹理混合特征用于分类，以提高分类效率和准确率；考虑到支持向量机中核函数参数和惩罚系数对分类性能的影响，利用改进的FOA算法对SVM分类器的参数进行优化，提高算法分类的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 乳腺肿瘤 分类 图像 混合特征 系统获取 算法 支持向量机 惩罚系数 分类效率 分类性能 算法分类 纹理混合 形态形状 病灶区 核函数 准确率 优化 改进 | ||
【主权项】：
1.一种乳腺肿瘤图像的分类方法，其特征在于，包括：基于FCM算法获取待分类乳腺肿瘤图像中的肿块区域；基于Weka系统获取所述肿块区域的混合特征；根据所述肿块区域的混合特征，基于SVM算法对所述待分类乳腺肿瘤图像进行分类；其中，所述SVM算法的参数预先使用改进的FOA算法进行优化。
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