基于贝叶斯决策树的医学图像分类方法研究

被引：1

作者：

赵凤霞 ^{[1
]}

谢福鼎 ^{[2
]}

机构：

[1] 辽宁师范大学

[2] 中国科学院

来源：

哈尔滨师范大学自然科学学报 | 2008年 / 01期

关键词：

PACS; 贝叶斯决策树; 医学图像;

D O I：

暂无

中图分类号：

R197.324 [医院自动化管理];

学科分类号：

1004 ; 120402 ;

摘要：

随着PACS系统在我国各医院的普及,PACS数据库中存储了大量的医学图像信息,如何把这些图像进行分类来提供相似病例图片,从而为临床诊断提供辅助帮助已成为研究热点.关于医学图像的分类,已有很多学者从不同方面用不同方法进行了研究.本文使用贝叶斯决策树的方法对PACS数据库进行教据挖掘,实现医学图片的分类.贝叶斯决策树不仅能够提高分类的准确率,而且能够处理不一致,不完整数据等"脏数据",本文充分发挥了贝叶斯方法和决策树方法的优点,通过对肺癌图片进行良性、恶性分类,证明了本方法的有效性.

引用

页码：57 / 60+68 +68

页数：5

共 5 条

[1] 基于医学图像形状分析的脑肿瘤自动辅助诊断系统 [J].