一种医疗影像的自动处理方法技术

本发明专利技术提供一种医疗影像的自动处理方法；将导入的数据等概率的随机分成两组，其中训练组的数据量为80％，作为训练样本；剩余20％的数据作为测试样本；用支持向量机对训练样本医疗影像数据进行分类，得到第一次分类簇，并用该分类簇检验测试样本；用随机森林对训练样本簇进行第二次分类，得到第二次分类簇，并用该分类簇检验的测试样本；多次重复执行至少循环100次，直到三次分类簇分别各自达到在测试样本中的误判率最低，以此得到三个最优分类簇，组成完成的医疗影像数据自动分析系统；将病人的数据导入系统，若三类分类簇中有至少两个分类簇给出了“患病”这一结果，则认为改位病人确实存在病患，并自动标记出疑似病灶所在位置。

【技术实现步骤摘要】
一种医疗影像的自动处理方法
本专利技术涉及从图像中提取病症信息的图像处理方法，尤其涉及一种医疗影像的自动处理方法。
技术介绍
过去从医疗影像中分析病症特别有赖于分析者的经验，误判较高，后来，随着计算机技术的引入，自动化分析医疗影像数据开始帮助人们减轻分析负担。需求一种提高自动化分析的精度在业内一直存有极高的期待。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种医疗影像的自动处理方法。为了达成本专利技术的上述目的，本专利技术的技术方案如下。一种医疗影像的自动处理方法，所述方法适用于计算机自动分析所述医疗影像，所述方法包括如下步骤：a.导入包含已确诊病症的医疗影像数据到计数机中；b.将导入的数据等概率的随机分成两组，其中训练组的数据量为80％，作为训练样本；剩余20％的数据作为测试样本c.用支持向量机对步骤b中的训练样本医疗影像数据进行分类，得到第一次分类簇，并用该分类簇检验步骤b中的测试样本；d.用随机森林对步骤b中的训练样本簇进行第二次分类，得到第二次分类簇，并用该分类簇检验步骤b中的测试样本；e.用深度学习对步骤b中的训练样本簇进行第三次分类，得到第三次分类簇，，并用该分类簇检验步骤b中的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种医疗影像的自动处理方法，所述方法适用于计算机自动分析所述医疗影像，所述方法包括如下步骤：a.导入包含已确诊病症的医疗影像数据到计数机中；b.将导入的数据等概率的随机分成两组，其中训练组的数据量为80％，作为训练样本；剩余20％的数据作为测试样本；c.用支持向量机对步骤b中的训练样本医疗影像数据进行分类，得到第一次分类簇，并用该分类簇检验步骤b中的测试样本；d.用随机森林对步骤b中的训练样本簇进行第二次分类，得到第二次分类簇，并用该分类簇检验步骤b中的测试样本；e.用深度学习对步骤b中的训练样本簇进行第三次分类，得到第三次分类簇，，并用该分类簇检验步骤b中的测试样本；f.多次重复执行步骤b到...

【技术特征摘要】
1.一种医疗影像的自动处理方法，所述方法适用于计算机自动分析所述医疗影像，所述方法包括如下步骤：a.导入包含已确诊病症的医疗影像数据到计数机中；b.将导入的数据等概率的随机分成两组，其中训练组的数据量为80％，作为训练样本；剩余20％的数据作为测试样本；c.用支持向量机对步骤b中的训练样本医疗影像数据进行分类，得到第一次分类簇，并用该分类簇检验步骤b中的测试样本；d.用随机森林对步骤b中的训练样本簇进行第二次分类，得到第二次分类簇，并用该分类簇检验步...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴江，
申请(专利权)人：厦门有格万维大数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：福建,35