RF和C4.5决策树在食管癌图像分类中的研究

摘要：

目的 探讨RF和C4.5决策树对X线食管造影图像分型中的应用,以及验证分类器对特征的分类能力.方法 选取2018年1月～6月在新疆医科大学第一附属医院、第二附属医院和第三附属(肿瘤)医院的放射科选取溃疡性、缩窄型和蕈伞型食管癌X线图像各560张,提取灰度共生矩阵,灰度直方图和混合特征;采用RF和C4.5决策树通过调整参数进行分类研究.结果 RF和C4.5决策树对溃疡型和缩窄型食管癌进行分类,灰度共生矩阵的分类准确率分别为73.30％,67.76％;灰度直方图分类准确率分别为84.55％,76.16％.而混合特征算法的分类准确率分别为95.08％,86.87％;对溃疡型和蕈伞型食管癌进行分类,灰度共生矩阵的分类准确率分别为75.08％,66.96％;灰度直方图分类准确率分别为83.83％,77.23％.而混合特征算法的分类准确率分别为80.98％,73.66％.结论 灰度直方图特征的分类准确率比灰度共生矩阵特征的平均高10％,混合特征更适合于溃疡型,缩窄型食管癌的分类.而灰度直方图特征更适合于溃疡型,蕈伞型食管癌的分类;RF的分类能力比C4.5决策树高.此算法可为X线食管造影图像的分类提供参考.

关键词：食管癌、随机森林、C4.5决策树、特征提取

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分类号：R735.1;TP391.4(肿瘤学)

资助基金：国家自然科学基金81460281,81560294,81760330

在线出版日期：2018-12-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：51-54,63