一种基于进化多任务优化的乳腺组织CT影像分类方法技术

本发明专利技术公开了一种基于进化多任务优化的乳腺组织CT影像多分类方法，包括：步骤1：获取乳腺组织CT影像训练样本数据并进行预处理，从而构建样本数据集；步骤2：将样本数据集分解成多个训练子集，并为每一个训练子集构建对应的子种群；步骤3：对子种群进行分簇并设置状态；步骤4：根据子种群状态选取不同的进化方式；步骤5：进化过程中逐步更新子种群状态；步骤6：最终从子种群中选取最优秀的个体组成多分类器，作为乳腺组织CT影像分类模型，实现对乳腺组织CT影像样本的分类。本发明专利技术能经过训练得到优秀的多分类器，从而快速分类出不同的乳腺组织CT影像的状态，并提升分类结果的准确度和精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及乳腺组织ct影像分类，尤其涉及一种基于进化多任务优化的乳腺组织ct影像分类方法。

技术介绍

1、目前乳房x射线是检测乳腺病变的最常用方法。传统的方法通过对乳腺组织ct影像预处理后获取具有明显肿瘤特征的部分，再识别影像状态，可能会忽略其他部分特征，其效率和准确率都较低。

技术实现思路

1、本专利技术为克服现有技术的不足之处，提出一种基于进化多任务优化的乳腺组织ct影像分类方法，以期能快速分类出乳腺组织ct影像情况，并提升分类结果的准确度和精度。

2、本专利技术为达到上述专利技术目的，采用如下技术方案：

3、本专利技术一种基于进化多任务优化的乳腺组织ct影像多分类方法的特点在于，是按如下步骤进行：

4、步骤1：采集t个乳腺组织ct影像样本，并提取t个乳腺组织ct影像样本关于各个类别的属性特征并进行标准归一化处理，从而得到t个乳腺组织ct影像的样本数据集其中，(xt,yt)表示第t个乳腺组织ct影像的样本数据，xt表示第t个乳腺组织ct影像样本的属性特征，并有：表示本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于进化多任务优化的乳腺组织CT影像多分类方法，其特征在于，是按如下步骤进行：

2.根据权利要求1所述的基于进化多任务优化的乳腺组织CT影像样本分类方法，其特征是，所述第t个乳腺组织CT影像样本样本的属性特征值包括：团块厚度，细胞大小的均匀性，细胞形状的均匀性，边缘附着力，单层上皮细胞大小。

3.根据权利要求1所述的一种基于进化多任务优化的乳腺组织CT影像样本分类方法，其特征是，若所述第t个乳腺组织CT影像样本样本的标签yt＝1，表示第t个乳腺组织CT影像样本样本为正常状态，若yt＝2，表示第t个乳腺组织CT影像样本样本为异常状态，若yt＝3，表示第t个乳...

【技术特征摘要】

1.一种基于进化多任务优化的乳腺组织ct影像多分类方法，其特征在于，是按如下步骤进行：

2.根据权利要求1所述的基于进化多任务优化的乳腺组织ct影像样本分类方法，其特征是，所述第t个乳腺组织ct影像样本样本的属性特征值包括：团块厚度，细胞大小的均匀性，细胞形状的均匀性，边缘附着力，单层上皮细胞大小。

3.根据权利要求1所述的一种基于进化多任务优化的乳腺组织ct影像样本分类方法，其特征是，若所述第t个乳腺组织ct影像样本样本的标签yt＝1，表示第t个乳腺组织ct影像样本样本为正常...

【专利技术属性】
技术研发人员：程凡，马成，李凯旋，
申请(专利权)人：安徽大学，
类型：发明
国别省市：