[發明專利]一種用于肺癌篩查的模式識別系統

在審

• 申請號: 201711417839.5
• 申請日: 2017-12-25
• 公開（公告）號: CN108062570A
• 公開（公告）日: 2018-05-22
• 發明（設計）人: 陳可;皮喜田;劉洪英;李旺
• 申請（專利權）人: 重慶大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明涉及的一種模式識別系統，主要用于早期肺癌篩查電子鼻的數據處理、對原始數據進行分類識別。模式識別系統對傳感器陣列采集的數據進行處理，主要包括：S1數據預處理、S2特征提取并進行S3分類訓練和S4分類識別。S1對原始數據將進行數據解析、基線處理、濾波和數據標準化；S2采用PCA?LDA降維方法對預處理后的特征矩陣降維以提取主要特征；數據預處理和特征提取完成后，S3是使用支持向量機分類方法對數據進行訓練并獲得判別函數，S4是基于判別函數對原始數據進行識別并判斷樣本是否患有肺癌。

【技術領域】

本發明涉及數據的模式識別技術領域，特別涉及一種用于早期肺癌篩查的計算機模式識 別方法，該方法是電子鼻系統的重要組成部分。

【背景技術】

癌癥是全球人類發病和死亡的主要原因，其中肺癌占據導致死亡的所有癌癥的第一 位。能及早發現肺癌并進行積極有效地治療，可極大提高患者生存率，如Ⅰ期肺癌患者比Ⅳ期肺癌患者1年生存率高4～5倍。研究發現，基于呼氣的電子鼻系統可廣泛用于早期肺癌的篩查，具有無創、便攜、操作簡單等優勢。電子鼻系統是將采樣氣體與傳感器陣 列進行反應并經過信號處理模塊，通訊接口將數據傳入上位機進行模式識別并判斷有無 肺癌。模式識別時電子鼻系統的重要組成部分，在一定程度上影響系統的靈敏度和特異 性。

本發明涉及肺癌篩查中電子鼻系統的模式識別算法部分，模式識別是指對表達事物 或現象的各種形式的(數值的、文字的和邏輯關系的)信息進行處理和分析，以對事物或現 象進行描述、辨認、分類和解釋的過程，是信息科學和人工智能的重要組成部分。模式識別又常稱作模式分類，從處理問題的性質和解決問題的方法等角度，模式識別分為有 監督的分類和無監督的分類兩種。二者的主要差別在于各實驗樣本所屬的類別是否預先 已知。其應用領域廣泛，在文字識別、語音識別、指紋識別、醫學診斷等均有應用。

模式識別在電子鼻系統對早期肺癌診斷中尤為重要，采集大量的臨床數據，對預處 理和特征提取后的數據進行分類訓練。新的原始數據可使用模式識別進行分類并判斷有 無肺癌。

【發明內容】

近年來，因電子鼻系統在早期肺癌的診斷方面具有無創、操作簡單等優勢，其發展速度迅猛。模式識別作為電子鼻系統中重要的一部分，可直接影響電子鼻系統的靈敏度 和特異性。模式識別系統由四部分組成，數據預處理、特征提取并進行分類訓練和分類 識別。

一種用于肺癌篩查的模式識別系統包括以下步驟：數據預處理和特征提取完成后， 識別模塊是基于分類模型對原始數據進行識別并判斷樣本是否患有肺癌。

S1.數據預處理對原始的數據將進行數據解析、基線處理、濾波和數據標準化；

S2采用PCA-LDA降維方法對預處理后的特征矩陣降維以提取主要特征；

S3.數據預處理和特征提取完成后，支持向量機分類方法對數據進行訓練并獲得判 別函數；

S4.分類識別是基于判別函數對原始數據進行識別并判斷樣本是否患有肺癌。

在本發明所闡述的用于肺癌篩查的模式識別系統中，步驟S1數據預處理中首先對原 始數據進行數據解析，以獲取傳感器響應數據，為了進行漂移補償和對比增強，對解析后的數據進行基線處理。電子鼻系統在采樣過程中對大量數據進行保存，有效周期截取 是將傳感器與采樣氣體反應的時間段進行截取，得到有價值的數據的同時使得樣本的檢 測結果具有一致性。有些傳感器對呼氣的響應很小，由于自身靈敏度限制及其他干擾因 素的存在，使得傳感器響應波動，為避免噪聲掩蓋傳感器對呼氣的響應特性，需要對傳 感器進行濾波，濾波方法主要包括：小波濾波、中值濾波、移動平均濾波等。為了補償 氣室中傳感器測量結果的數值范圍和/或單位差異，本發明采用標準差標準化方法。