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基于粗糙集特征级融合的肺结节检测算法被引量：2: 2016年; 以肺结节的检测为研究目标,针对肺结节特征级融合检测算法中存在特征结构不合理和特征表达不紧致两个问题,提出了一种基于粗糙集特征级融合的肺结节检测算法,该算法首先分析肺部CT影像的医学征象,提出了六个新的三维特征,并综合其他二维和三维特征共42维特征分量共同量化ROI;然后基于粗糙集对提取的特征集合进行5次特征级融合实验;最后利用网格寻优算法优化核函数的SVM作为分类器进行肺结节识别。以70例肺结节患者的肺部CT影像为原始数据,通过4组对比实验验证算法的有效性和稳定性,实验结果表明,经过粗糙集特征级融合的肺结节检测算法识别肺结节的能力得到了有效提升。; 张俊杰周涛夏勇王文文; 关键词：粗糙集特征提取特征约简支持向量机

基于多维特征和支持向量机核函数优化的自动化肺结节检测模型被引量：4: 2016年; 为了解决特征级肺结节检测研究中的特征结构不合理和分类器性能低下两个问题,提出了一种多维特征表达与支持向量机(support vector machine,SVM)核函数优化相结合的自动化肺结节检测模型。首先提取多维特征数据量化感兴趣区域(region of interest,ROI),然后利用网格寻优算法优化SVM核函数,最后基于优化的SVM分类器识别结节区域和非结节区域。仿真实验结果表明,该模型耗时短、检测正确率高,具有一定的临床应用价值。; 刘银凤张俊杰周涛夏勇吴翠颖; 关键词：特征提取支持向量机医学图像处理

基于聚类和支持向量机的胃癌患者住院费用建模研究被引量：4: 2016年; 目的针对胃癌患者住院费用分类标签设定的复杂性以及传统费用建模方法的局限性,提出了一种基于聚类和支持向量机的建模方法,为胃癌患者住院费用的控制和预测提供方法和基础。方法以宁夏某综合性三甲医院2009—2011年3年间1 583例胃癌患者为样本,采用K-means算法对总住院费用逐年聚类得到分类标签,最后通过支持向量机对住院费用进行建模预测以及影响因素分析,用分类准确率作为预测效果的评价指标。结果胃癌患者住院费用呈逐年增加趋势,其中以西药费为主,占总费用的53.74%。通过K-means算法以年份对费用聚类比单纯以费用分布特征聚类的分类准确率提高了13.13%,当核函数选用高斯核函数,且惩罚因子C=10和核参数g=1时建立的支持向量机模型最稳定,分类准确率为92.11%。治疗结果、是否手术、入院情况、住院天数、年龄、住院次数和婚姻状况是影响住院费用的因素,其中最主要的影响因素为治疗结果和是否手术。结论对住院费用逐年聚类以得到分类标签的方法更加合理,且聚类和支持向量机相结合能有效地用于住院费用建模预测。胃癌患者住院费用的控制关键是要减少药品费的支出以及提高医疗水平,增大医疗费用透明度及完善医疗保障制度等方面。; 王文文周涛陆惠玲王惠群张俊杰; 关键词：胃癌住院费用支持向量机 K-MEANS

一种提高图像评价结果可信度的两模态医学图像融合方法: 本发明涉及一种提高图像评价结果可信度的两模态医学图像融合方法，所述方法包括以下步骤：(1)对已配准的PET和CT图像进行双树复小波变换，得到低频子带和高频子带；(2)根据低频子带的特点，采用自适应组合隶属度函数的融合规则...; 周涛陆惠玲魏兴瑜杨德仁王惠群张俊杰王文文; 文献传递

基于空间分布的三维自动化肺结节分割算法: 2016年; 针对肺结节分割中存在的自动化程度低、较少考虑空间结构以及粘附型肺结节分割不充分问题,提出了一种基于空间分布的三维自动化肺结节分割算法。该算法首先利用C-means聚类算法分割出肺实质,然后根据肺结节空间分布的差异性将其分为3类:孤立性肺结节、胸膜粘附性肺结节、血管粘附性肺结节,并对3种不同类型的肺结节分别采用基于连通性、灰度下降和散度差异的分割算法进行分割,70个肺结节(其中孤立性肺结节38个,血管粘附性肺结节17个,胸膜粘附性肺结节15个)CT图像的实验结果表明,算法能够准确、自动地分割出3种不同部位的肺结节。; 张俊杰周涛夏勇王文文师宏斌; 关键词：医学图像处理

基于空间分布的CT肺结节分割方法: 本发明涉及一种基于空间分布的CT肺结节分割方法。该方法包括以下步骤：（1）利用肺部CT影像数据提取出肺实质区域；（2）根据肺结节空间分布不同分成三种不同类型的肺结节：孤立性肺结节、血管粘附性肺结节、胸膜粘附性肺结节；（3...; 周涛陆惠玲张俊杰; 文献传递

特征级多模态医学图像融合技术的研究与进展被引量：6: 2016年; 医学图像融合技术实现了功能图像与解剖图像的优势整合,本文对特征级多模态医学图像融合技术的研究进展予以探讨,首先阐述了特征级医学图像融合的原理,然后对模糊集、粗糙集、D-S证据理论、人工神经网络、主成分分析等融合方法在医学图像融合中的应用进行了分析和总结,最后指出特征级医学图像融合方法目前面临的主要问题及今后研究的发展方向。; 张俊杰周涛陆惠玲王惠群; 关键词：多模态特征约简图像融合医学图像分析

基于粗糙集的特征级融合肺结节检测算法: 肺癌已成为世界范围内发病率及死亡率最高的恶性肿瘤，早期发现是提高肺癌治疗效果的有效手段，同时由于肺癌的早期形态通常表现为肺结节（lung nodule），因此肺结节的准确检测在肺癌治疗中的重要性日益凸显。计算机断层扫描成...; 张俊杰; 关键词：肺结节粗糙集特征提取支持向量机

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张俊杰

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