基于改进ReliefF与ACO特征选择算法的心肌病分类模型

孟朋辉; 黄凯雯; 徐磊

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基于改进ReliefF与ACO特征选择算法的心肌病分类模型

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基于MR图像来进行心肌病模式的识别以用于医生辅助诊断。首先提出了一种心肌图像重构的方法,该方法以心肌MR图像的医学结论为基础,采用线性插值的方式将原始心肌重构为更能表现环方向特征的形式,通过灰度共生矩阵(GLCM)、灰度游程矩阵(GLRLM)、局部二值模式(LBP)以及直方图模式提取出422个纹理特征。然后针对特征维数高的情况,提出了一种改进ReliefF算法和ACO算法的联合特征选择方法,引进欧氏距离为基础的距离系数改进ReliefF,所得的特征权重配合皮尔逊相关系数、识别精度以及特征子集长度来改进ACO算法的信息素更新和剪枝策略等。该算法在4个公开的高维特征基因数据集上,平均选择0.4%的特征,平均精度可达91.73%。该算法在重构和原生所构成的纹理特征中选取了6个特征用于三种心肌纤维化模式(正常、HCM、DCM)的识别,通过SVM分类模型,在测试集上取得了93.8%的准确率,可在临床应用中辅助医生进行心肌病诊断。

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来源
《软件工程与应用》 |2022年第2期|267-281|共15页
作者
孟朋辉; 黄凯雯; 徐磊;
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作者单位

上海理工大学光电信息与计算机工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
核磁共振图像; 图像重构; 纹理特征; 心肌病分类; 改进ReliefF; 改进ACO;

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