作者：孙梅; 严传波; 张雨; 毕雪华乳腺肿瘤超声图像图像特征数据挖掘属性选择
摘要：目的：研究数据挖掘算法对乳腺肿瘤超声图像特征的属性选择优化，探讨适用于乳腺肿瘤良恶性分类的数据挖掘分类算法。方法：对乳腺肿瘤超声图像进行预处理，获取病灶区形状，提取病灶区图像形态、形状、纹理特征。应用数据挖掘算法进行图像特征属性选择，形成优化的乳腺肿瘤超声图像混合特征。应用分类算法评价其分类性能，筛选适用于乳腺肿瘤良恶性判定的数据挖掘分类算法。结果：利用混合特征结合随机森林算法对图像进行分类，其ROC曲线下面积AUC为0.7914，平均查准率达到了79%。结论：属性选择优化后的混合特征对乳腺肿瘤良恶性分类性能高于其他特征。在混合特征条件下，随机森林分类算法性能与Bayes网络相近，分类准确率高且性能稳定，更适于乳腺肿瘤良恶性分类评价。
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