基于Bootstrap-异质SVM集成学习的肺结节分类方法

摘要

为了对肺结节的良、恶性诊断形成定量的客观分析和提高良、恶性的分类正确率,针对肺结节CT图像提出了一种基于Bootstrap-异质SVM的集成学习方法.首先,采用模糊聚类图像分割方法提取肺结节,计算提取出的结节特征参数用于学习分类.然后,以支持向量机(SVM)在不同核函数下的不同性能构造高差异性的子学习器,在子学习器中引入Bootstrap算法来提高其学习精度,通过集成学习方法实现学习器分类性能的整体改善.对146个(40个良性,106个恶性)肺结节样本分别利用单个SVM、BP神经网络和Bootstrap-异质SVM集成学习方法进行了学习测试,获得的最高分类正确率分别为80%,、82%,和90%,.实验结果表明:提出的Bootstrap-异质SVM集成学习方法将单个SVM分类器的最高正确率提高了10%,,同时也获得了高于BP神经网络8%,的分类正确率和较好的学习稳定性,有效地改善了机器学习在不平衡数据集下对肺结节良恶性的分类能力.