基于粗糙神经网络的医学图像分类新方法

摘要：

由于乳腺X光图像的复杂性,直接从图像中看出肿瘤及其良、恶性质是比较困难的,因此建立高效的肿瘤自动诊断系统是非常必要的.文章将粗糙集理论中基于信息增益的约简方法和神经网络相结合,提出了粗糙神经网络算法RNN,将其应用于乳腺X光图像分类.实验结果表明,该方法的分类精确度可达到92.37%比单独使用神经网络方法的分类精确度(81.25%)要高,同时所花费的时间也明显减少.

关键词：粗糙神经网络、粗糙集理论、乳腺X光图像

所属期刊栏目：33

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60373108;国家自然科学基金60573096;甘肃省自然科学基金3ZS051-A25-042

在线出版日期：2006-12-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：151-153