[發(fā)明專利]一種基于模糊聚類和廣義最小二乘法的模糊模型乳腺癌診斷方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011499458.8
• 申請日: 2020-12-08
• 公開（公告）號: CN112489038A
• 公開（公告）日: 2021-03-12
• 發(fā)明（設計）人: 王丹;張賢坤;羅新
• 申請（專利權）人: 天津科技大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

基于模糊聚類和廣義最小二乘法的模糊模型乳腺癌診斷方法。該方法包括：首先構建模糊模型的形式化，其次對國際標準數(shù)據(jù)集威斯康乳腺癌數(shù)據(jù)集(Breast?cancer?wisconsin，BCW)進行數(shù)據(jù)預處理，然后通過模糊聚類算法(Fuzzy Clustering Method，F(xiàn)CM)構造模糊模型中模糊規(guī)則的前提部分，廣義最小二乘法(Generalized Least Square，GLS)構造模糊模型中模糊規(guī)則的結論部分。最后該方法在國際標準數(shù)據(jù)上進行模擬測試，并同其它兩種乳腺癌診斷方法進行比較，實驗結果顯示本發(fā)明提供的方法優(yōu)于其它兩種乳腺癌診斷方法，提出的分類準確率更高，使得整體的診斷精度得到了提高。

技術領域

本發(fā)明屬于乳腺癌診斷技術領域，特別涉及一種基于模糊聚類和廣義最小二乘法的模糊模型乳腺癌診斷方法。

背景技術

通過計算機的技術對乳腺癌進行診斷，主要方法是根據(jù)數(shù)據(jù)集進行訓練測試得到診斷的效果，如：該患者是良性還是惡性，乳腺癌能否復發(fā)等。利用計算機的技術進行乳腺癌的診斷，可以減輕醫(yī)生人工診斷的負擔，并且診斷結果可以用于參考，減少誤判率。目前乳腺癌診斷已成為近年來醫(yī)療診斷領域的熱點。

目前采用的乳腺癌診斷技術效率太低，應用于臨床的系統(tǒng)也比較少，診斷結果也不是很理想。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是為克服上述現(xiàn)有技術存在的缺點和不足，提供一種基于模糊聚類和廣義最小二乘法的模糊模型乳腺癌診斷方法。通過在國際標準數(shù)據(jù)集(Breast-cancer-wisconsin，BCW)上進行測試，并和其他兩種乳腺癌診斷算法進行對比，該算法的整體診斷效果較優(yōu)于其它兩種乳腺癌診斷算法。

本發(fā)明技術方案：

基于模糊聚類和廣義最小二乘法的模糊模型乳腺癌診斷方法，包括以下步驟：

第1步、設計基于模糊聚類和廣義最小二乘法的模糊模型的表示形式；

第2步、對國際標準數(shù)據(jù)集威斯康乳腺癌數(shù)據(jù)集(Breast-cancer-wisconsin，BCW)進行預處理，并將數(shù)據(jù)集分為訓練集和測試集兩個部分，其中訓練集是用來進行訓練模糊模型，測試集是用來進行測試模糊模型；

第3步、模糊模型中模糊規(guī)則的前提部分的構造是通過模糊聚類算法(FuzzyClustering Method，F(xiàn)CM)對訓練集進行訓練；

第4步、模糊模型中模糊規(guī)則的結論部分的構造通過廣義最小二乘法(Generalized Least Square，GLS)估計多項式函數(shù)作為連接權值的參數(shù)系數(shù)；

第5步、根據(jù)構造出的模糊模型，對測試數(shù)據(jù)進行識別分類，并輸出最終的診斷結果。

第1步中所述的基于模糊聚類和廣義最小二乘法的模糊模型的表示形式具體過程：

給定一個多項式模糊模型，它包含了多個輸入變量和n條模糊規(guī)則，則它的模糊規(guī)則庫的表示形式為：

R¹：if x₁ is B₁₁ and...and x_n is B_1nthen z₁＝f₁(x₁，x₂，...，x_n)

R²：if x₂ is B₂₁ and...and x_n is B_2nthen z₂＝f₂(x₁，x₂，...，x_n)

……