基于改进LVQ算法的肺结节识别与分类

目前,肺癌的是发病率最高的肿瘤,若能在早期发现癌变并进行相应治疗,将极大的提高患者的生存率。肺癌的症状在早期表现为肺结节。以提高肺结节检测识别率并进行良恶性分类为目的,提出了一种改进的LVQ分类器算法。首先使用C-V算法对原始图像进行肺实质分割,再使用最优阈值法进行感兴趣区域提取,并进行特征提取和特征归一化。使用多次聚类算法检测肺结节。使用基于改进的LVQ分类器进行肺结节的良恶性进行分类。利用改进后的LVQ分类器在LIDC数据集上进行实验,得到了对良性结节的确诊率为87.3%,对恶性结节的确诊率为80.8%。实验结果表明,改进后的算法在良恶性结节分类上具有较高的确诊率,有助于提高医生的工作效率,实现肺结节的辅助发现。     

云环境下的高效K-Medoids并行算法

传统聚类算法K-Medoids对初始点的选择具有随机性,容易产生局部最优解;替换聚类中心时采用的全局顺序替换策略降低了算法的执行效率;同时难以适应海量数据的运算。针对上述问题,提出了一种云环境下的改进K-Medoids算法,该改进算法结合密度法和最大最小原则得到优化的聚类中心,并在Canopy区域内对中心点进行替换,再采用优化的准则函数,最后利用顺序组合MapReduce编程模型的思想实现了算法的并行化扩展。实验结果表明,该改进算法与传统算法相比对初始中心的依赖降低,提高了聚类的准确性,减少了聚类的迭代次数,降低了聚类的时间。