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基于热像图、遗传算法和粒子群优化的乳腺癌诊断特征选择研究( Features Selection Study for Breast Cancer Diagnosis using Thermographic Images, Genetic Algorithms and Particle Swarm Optimization )
ALRD Silva MA Santana CLD Lima JFSD Andrade WPD Santos
乳腺癌的早期发现是提高治疗效率和治愈机会的关键。乳腺X线摄影是乳腺癌筛查的主要方法，但也存在一定的局限性。红外热成像技术是一种正在研究的技术。现有的肿瘤分类系统详细、复杂、可用性低。因此，将专业技术人员与热成像数字图像分析方法相结合，有助于提高诊断水平。考虑到这一点，一些计算领域正在进行研究，并创建评估这些数据的方法。在这一过程中，特征选择起着关键的作用，因为它是解决数据多维性问题的一种方法。本研究旨在减少乳腺病变热像的特征量。采用遗传算法和粒子群优化算法进行特征选择，并将每种方法的性能与使用整组特征的性能进行了比较。遗传算法的特征数减少了59%左右，粒子群算法的特征数减少了70%左右，对系统性能影响较小。
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