基于加权复杂网络聚类的医学图像分类器研究

来源 :计算机工程与设计 | 被引量 : 1次 | 上传用户：pingpingkama

【摘要】

：

为了建立高效的肿瘤自动诊断系统,克服因医学MIR图像的复杂性带来的直接从图像中看出肿瘤及良、恶性质的困难,结合复杂网络社团划分的部分理论成果和K-mean聚类算法的思想,提出了基于加权复杂网络聚类的医学图像分类器。该分类器对医学图像进行预处理,建立图片特征库,构建图片加权复杂网络,在此基础上根据网络节点的加权网络特征值和连接度选取初始聚类中心进行聚类,有效地克服了传统K-mean聚类算法对初始化选

【作者】

：

谢福鼎赵凤霞稽敏

【机构】

：

辽宁师范大学计算机与信息技术学院

【出处】

：

计算机工程与设计

【发表日期】

：

2009年17期

【关键词】

：

医学MIR图像 K-mean聚类复杂网络医学图像分类器节点加权复杂网络特征值 medical MIR images K-mean clustering c

【基金项目】

：

基金项目：国家973重点基础研究发展计划基金项目（2004CB318000）.

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