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針對磁共振成像（ MRI）前列腺腫瘤感興趣區(qū)域（ROI）在高維特征表示下存在特征相關(guān)和維數(shù)災(zāi)難問題，提出了一種基于主成分分析（PCA）的特征級融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）的MRI前列腺腫瘤CAD模型。首先提取MRI前列腺腫瘤ROI的6維幾何特征、6維統(tǒng)計(jì)特征、7維Hu不變矩特征、56維灰度共生矩陣的紋理特征、3維Tamura紋理特征和24維頻域特征，得到102維特征矢量；然后通過PCA進(jìn)行特征級融合得到累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到89. 62%的8維變換特征，降低特征矢量的維數(shù)；再次利用經(jīng)典的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（四種訓(xùn)練算法BFCS擬牛頓算法、BP算法、最速梯度下降算法和Levenberg-Marquardt算法）作為分類器進(jìn)行分類識別；最后以180幅前列腺患者的MRI圖像為原始數(shù)據(jù)，采用基于特征級融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）的計(jì)算機(jī)輔助診斷模型對前列腺腫瘤進(jìn)行輔助診斷。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：經(jīng)過特征級融合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別前列腺良惡性腫瘤的能力至少提高10%左右，這種特征級融合策略是有效的，一定程度上提高了特征之間的不相關(guān)性。
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