模糊聚类分析在乳腺癌图像分类中的应用.pdf

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1、第23卷第10期计算机应用与软件VoI.23，No.102006年10月ComputerAppIicationsandSoftwareOct.2006模糊聚类分析在乳腺癌图像分类中的应用1，231王曙燕周明全耿国华1（西北大学计算机科学系陕西西安710069）2（西安邮电学院计算机系陕西西安710061）3（北京师范大学信息科学与技术学院北京100875）摘要研究模糊聚类分析在医学图像数据挖掘中的应用。利用决策树算法对乳腺癌图像数据进行分类，实现了一个基于决策树算法的医学图像分类器，获得了分类的实验结果。该模型系统达

2、到了较高的分类准确率，证明数据挖掘在辅助医疗诊断中有着广泛的应用前景。关键词数据挖掘模糊聚类决策树分类医学图像APPLICATIONOFFUZZYCLUSTERANALYSISFORTEMAMMOGRAPYCLASSIFICATION1，231WangShuyanZhouMingguanGengGuohua1（DepartmentofComputer，NorthwestUni1ersity，XifanShaanxi710069，China）2（DepartmentofComputer，XifanInstituteof

3、Post&Telecoms，XifanShaanxi710061，China）3（CollegeofInformationScienceandTechnology，BeijingNormalUni1ersity，Beijing100875，China）AbstractTostudytheappIicationoffuzzycIusteranaIysisformedicaIimagedatamining.DecisiontreeaIgorithmsareappIiedtothedataminingofthemammog

4、raphycIassification，proposesamedicaIimagescIassifierbasedondecisiontreeaIgorithm，theexperimentresuItsaregiven.TheexperimentaIresuItsshowthatthesystemperformsweIIinaccuracy，verifyingthegreatpotentiaIofdataminginginassistantmedi-caItreatment.KeywordsDataminingFuz

5、zycIusterDecisiontreeCIassificationMedicaIimages好的健壮性且能够学习析取表达式。本文用决策树算法将数字引言化的乳腺X线照片分为两类：正常和异常。其中异常又分为良性和恶性两种，良性肿瘤不含癌细胞，而恶性肿瘤有癌细胞数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的数据中，提取组织。新颖的、有效的和潜在有用的信息的过程。数据挖掘的所处理的数据类型很丰富，数据挖掘的应用领域也非常广泛。但针对2图像分类特定领域（如医学）的复杂数据类型的数据挖掘新方法还有待研究。MDM/KDD2002年会

6、［1］表明多媒体数据挖掘的思想已经2.分类开始向医学图像、台风预报预测等领域扩展，加拿大、美国和日分类是这样的过程，它找出描述并区分数据类或概念的模本等国家的科学家已在这方面进行了研究，国内在这方面的研型（或函数），以便能够使用模型预测类标记未知的对象类。导究还处于起步阶段。出模型是基于对训练数据集（即其类标记已知的数据对象）的医学图像的数据挖掘旨在从海量的图像数据中挖掘出有效分析。导出模型可以用多种形式表示，如分类规则、决策树、数的模型、关联、规则、变化、不规则以及普遍的规律，以加速医生学公式或神经网络。决策诊断的

7、过程和提高其决策诊断的准确度。随着医疗数字化分类是一类重要的数据挖掘问题，可描述如下：输入数据，设备的快速发展，医学信息数据库中不仅包括病人的结构化的或称训练集，是一条条的数据库记录组成的。每一条记录包含信息，还包括病人大量非结构化的医学图像信息，为医学图像的若干个属性，组成一个特征向量。训练集的每条记录还有一个数据挖掘提供了丰富的数据源。特定的类标签与之对应。该类标签是系统的输入，通常是以往目前妇女乳腺癌发病率越来越高，还没有有效的方法治疗的一些经验数据。一个具体样本的形式可为样本向量：（11，12，乳腺癌，因此早

8、期检测就成为治疗和提高存活率的重要因素。⋯，1n；c）。在这里1i表示字段值，c表示类别。乳腺X线照片被认为是乳腺癌早期检测的最可靠的方法。在数据挖掘的各种方法中，决策树归纳学习是应用最广的归纳推收稿日期：2005-10-08。王曙燕，副教授，主研领域：数据挖掘与理算法之一，它是一种逼近离散值函数的方法，对噪声数据有很图形图像。l04计算机应用