基于改进动态集成选择算法的乳腺肿块辅助诊断模型
Auxiliary diagnosis model of breast mass based on improved dynamic ensemble selection algorithm
1. 合肥工业大学 a. 管理学院; b. 智能决策与信息系统技术教育部工程研究中心; c. 过程优化与智能决策教育部重点实验室, 合肥 230009
2. 中国科学技术大学附属第一医院 超声科, 合肥 230036
摘要
动态集成选择算法中，待测样本的能力区域由固定样本组成，这会影响分类器选择，因此提出一种基于动态能力区域策略的DES-DCR-CIER算法。首先采用异构分类器生成基分类器池，解决同构集成分类器差异性较小和异构集成分类器数目较少的问题；然后采用相互自适应K近邻算法、逼近样本集距离中心和剔除类别边缘样本三个步骤得到待测样本的动态能力区域，基于整体互补性指数选择一组互补性强的分类器；最后通过ER规则对分类器组进行合成。在安徽合肥某三甲医院的八位超声科医生乳腺肿块诊断数据集和美国威斯康辛州乳腺癌诊断公开数据集上的实验表明，基于DES-DCR-CIER算法的诊断模型精度更优。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(72171066)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(JS2021ZSPY0020,JZ2021HGQA0210)
NSFC-浙江两化融合联合基金资助项目(U1709215)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.05.0259
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第1期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 147-154
文章编号: 1001-3695(2023)01-024-0147-08
发布历史
[2022-08-11] 优先出版
[2023-01-05] 印刷出版
引用本文
刘子华, 郑汉东, 刘卫勇. 基于改进动态集成选择算法的乳腺肿块辅助诊断模型 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (1): 147-154. (Liu Zihua, Zheng Handong, Liu Weiyong. Auxiliary diagnosis model of breast mass based on improved dynamic ensemble selection algorithm [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (1): 147-154. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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