程鹏
- 作品数：3 被引量：13H指数：2
- 供职机构：江苏大学计算机科学与通信工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省教育厅自然科学基金江苏省软件与集成电路专项基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 基于粗糙集和决策树的医学图像分类研究被引量：5
- 2008年
- 根据医学图像数据的特性,提出一种基于粗糙集和决策树相结合的数据挖掘新方法。该方法利用粗糙集中基于属性重要性的离散化方法对医学图像特征进行离散化,采用粗糙集对其属性进行约简,得到低维训练数据,再用SLIQ决策树算法产生决策规则。实验表明:将粗糙理论与SLIQ相结合的数据挖掘方法既保留了原始数据的内部特点,同时剔除了与分类无关或关系不大的冗余特征,从而提高了分类的准确率和效率。
- 程鹏宋余庆朱玉全吴微
- 关键词：数据挖掘粗糙集决策树医学图像
- 一种基于贝叶斯和神经网络的医学图像组合分类方法被引量：8
- 2008年
- 医学图像分类是当前医学图像自动诊断和模式识别领域的一个新的研究热点,其任务是从给定的医学图像训练样本中提取能反映图像内容的特征,并根据这些特征进行图像分类,实现医学图像中病变组织的自动识别,以保证临床医学诊断更客观、准确和科学。通过对医学图像分类中的一些关键问题分析和研究,提出一种基于贝叶斯和神经网络的医学图像组合分类方法,并据此构造出医学图像组合分类器。这种组合分类器能够充分发挥各个分类器的优点,获得较好的图像分类结果。
- 陈健美宋顺林朱玉全宋余庆陈耿程鹏桂长青
- 关键词：图像分类医学图像特征提取多分类器
- 基于SLIQ的分布式图像分类框架的研究实现
- 2008年
- 针对医学图像数据过于复杂且分布存储的特点,提出并实现了一种基于SLIQ的分布式医学图像分类框架。该框架包括:表示层、处理层和挖掘层。其中,分布式协调器(DTC)是处理层的核心,通过分析以往算法的优缺点,建立一种分布式数据挖掘的计算框架,并给出相应的求解算法。挖掘层中的分类算法采用适合处理海量数据的SLIQ决策树方法。实验结果表明该分类系统是有效和可行的。
- 吴微朱玉全程鹏王恒
- 关键词：分布式数据挖掘医学图像
