探讨Bagging、Adaboost、Random Forest(RF)三种集成分类器在新疆哈萨克族食管癌分型中的应用.使用Matlab软件编程并提取图像的灰度-梯度共生矩阵和Tamura纹理特征;利用SPSS软件对提取到的混合纹理特征进行主成分分析(PCA)降维并得到新的主成分矩阵;将三种集成分类器并应用于主成分矩阵对食管癌进行分型;采用受试者工作特征(ROC)分析技术和参数评估对各分类模型进行评估.三种食管癌两两分类时:溃疡型和缩窄型、蕈伞型食管癌X线图像的纹理特征存在着一定差异性,三种分类器的分类准确率、ROC分析曲线及各参数评估值都很理想.三种食管癌综合分类时:RF分类器的分类效果明显优于其他两种分类器.将集成分类器应用于哈萨克族食管癌分型中,为哈萨克族食管癌影像学诊断提供了一定的依据,也为新疆哈萨克族食管癌的计算机诊断系统的研发奠定了基础.
作者：张岁霞；木拉提·哈米提；姚娟；严传波；阿布都艾尼·库吐鲁克；孙静；艾赛提·买提木沙；杨芳；伊力扎提·阿力甫
来源：生物医学工程研究 2015 年 34卷 4期
