J4 ›› 2012, Vol. 30 ›› Issue (5): 529-.

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基于纹理特征的关联规则挖掘方法的医学应用

于超a, 王璐b, 吴琼a, 裴志松a   

  1. 长春工业大学 a. 人文信息学院, 长春 130122; b. 软件职业技术学院, 长春 130012
  • 出版日期:2012-09-28 发布日期:2012-11-01
  • 作者简介:于超(1980—), 男, 长春人, 长春工业大学讲师,硕士, 主要从事职能管理与软件工程研究, (Tel)86-431-84535078(E-mail)ccyuchao@sina.com|吴琼(1977—), 女, 长春人, 长春工业大学副教授, 博士, 主要从事智能管理与软件工程研究, (Tel)86-431-84528427(E-mail)little@qq.com。
  • 基金资助:

     吉林省教育厅“十二五”科学技术研究基金资助项目(吉教科合字2011第353号)

Application Research in Medicine Based on Texture Features Association Rules Mining

YU Chaoa, WANG Lub, WU Qionga, PEI Zhi-songa   

  1. a. College of Humanities &|Information, Changchun University of Technology,Changchun 130122;b. Software Vocational Institute, Changchun University of Technology, Changchun 130012, China
  • Online:2012-09-28 Published:2012-11-01

摘要:

 为满足借助医学图像辅助诊断的要求, 提出了一种基于Apriori算法的特征融合算法: 融合图像的纹理特征和医院信息系统(HIS: Hospital Information System)中病患自然特征。结合剪枝方法建立关联规则库, 实现了一个可以自动将CT(Computer Tomography)图像分为正常与异常两类的原型系统。依据该系统进行了评价实验。实验表明, 通过该算法建立的关联规则库, 对辅助医生诊断具有较好的效果。

关键词:  Apriori算法, 纹理特征, CT图像, 关联规则, 分类

Abstract:

In order to meet the requirement of medical image auxiliary diagnosis, we present a feature fusion algorithm based on Apriori algorithm: texture features and patient natural features in HIS(Hospital Information System). Accordingly, the combination of pruning methods associated rule base, prototype system for a CT(Computer Tomography) image is divided into normal and abnormal categories. Experiments were evaluated in accordance with the system, showing that association rules established by the algorithm library, in the auxiliary doctor diagnosed, with good results.

Key words: Apriori algorithm, texture features, CT(Computer Tomography) Images, association rules, classification

中图分类号: 

  • TN92