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首页 > 中国医学物理学杂志 > 基于模糊贝叶斯网络的星形细胞瘤智能分级模型

基于模糊贝叶斯网络的星形细胞瘤智能分级模型

A Fuzzy Bayesian Network-base Intelligent Model for Astrocytoma Malignant Degree

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学术成果认领

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摘要本研究提出一种新的融合影像低层视觉特征和语义的模糊贝叶斯网络模型,使用了高斯混合模型(GMM)对连续的视觉特征模糊化处理,解决了传统贝叶斯网络不能操作连续输入的问题,更合理地表达了具有模糊性、不确定性的专业领域的结构性知识.为了验证它的有效性,将它应用于星形细胞瘤恶性程度的分级,建立了一个概率模型,实验结果得出83.33%的正确识别率.该模型为星形细胞瘤恶性程度预测提供了新的定量而客观的辅助手段.

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作者林春漪 ^[1] 尹俊勋 ^[2] 马丽红 ^[2] 陈健宇 ^[3] 王奎健 ^[3] 学术成果认领

作者单位华南理工大学,电子与信息学院,广东,广州,510640;中山大学,生物医学工程系,广东,广州,510080 ^[1] 华南理工大学,电子与信息学院,广东,广州,510640 ^[2] 中山大学,第二附属医院,广东,广州,510120 ^[3]

关键词模糊贝叶斯网络星形细胞瘤高斯混合模型机器学习

主题词星形细胞瘤(Astrocytoma)机器学习(Machine Learning)性(Sex)视觉, 眼(Vision, Ocular)研究(Research)

分类号 TP391.41

栏目名称

医学影像物理

DOI 10.3969/j.issn.1005-202X.2006.03.004

发布时间 2006-07-03

基金项目

中山大学校科研和教改项目（60472063）；中国科学院资助项目（04020074/CN200402）；广东省博士启动基金

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2006年23卷3期

174-177,193页

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