文献类型：期刊文章

作　　者：桑君[1] 刘毅慧[1] 刘强[2] 成金勇[1]

机构地区：[1]山东轻工业学院信息科学与技术学院智能信息处理研究所,山东济南250353 [2]山东省医学影像学研究所,山东济南250021

出　　处：《生物信息学》

基　　金：山东省自然科学基金(Y2008G30)

年　　份：2010

卷　　号：8

期　　号：4

起止页码：336-340

语　　种：中文

收录情况：ZGKJHX、普通刊

摘　　要：基于31P磁共振波谱图(31Phosphorus Magnetic Resonance Spectroscopy,31P-MRS)对肝脏数据进行诊断,共分为三种类型:肝癌,肝硬化和正常肝。本文在线性分类器分类前先用遗传算法进行特征选择,选择出最优特征子集。实验中,用线性分类器分别对经过遗传算法特征选择后的最优特征子集分类和对提取的全波谱数据进行分类。实验结果证明,前者方法不仅明显提高了分类的准确率,而且减少了分类器运行的时间,其中31P-MR波谱对活体肝细胞癌的诊断正确率从62.50%提高到89.35%。

关 键 词：31P磁共振波谱  遗传算法 线性分类器

分 类 号：R445.2]