För att förbättra detektionsnoggrannheten för pulmonella knutor i CT-bilden, med beaktande av två problem med pulmonella knutor detektionsmodell, inklusive orimlig funktionsstruktur och icke-täthet av funktionsrepresentation, föreslås en pulmonella knutor detektionsalgoritm baserad på SVM och CT-bild funktionsnivå fusion med grova uppsättningar. För det första analyseras CT-bilder av lungknutor, och 42-dimensionella funktionskomponenter extraheras, inklusive sex nya 3-dimensionella funktioner som föreslås av detta papper och andra 2-dimensionella och 3-dimensionella funktioner. För det andra minskas dessa funktioner för fem gånger med grov uppsättning baserad på funktionsnivå fusion. För det tredje används en rutnätsoptimeringsmodell för att optimera kärnans funktion hos stödvektormaskinen (SVM), som används som klassificering för att identifiera pulmonella knutor. Slutligen samlas lung CT-bilder på 70 patienter med lungknutor in som originalprover, som används för att verifiera den föreslagna modellens effektivitet och stabilitet genom fyra gruppers jämförande experiment. De experimentella resultaten visar att den föreslagna modellens effektivitet och stabilitet, som bygger på grov fusion, förbättras i vissa grad.
En optimerad Support Vector Machine klassificerare föreslogs i REF.
Pulmonary Nodule Detection Model Based on SVM and CT Image Feature-Level Fusion with Rough Sets
{'venue': 'BioMed research international', 'journal': 'BioMed research international', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}