一种颈部淋巴结超声图像特征选择方法

摘要

本发明一种颈部淋巴结超声图像特征选择方法，涉及图像处理技术领域；所要解决的技术问题为避免利用遗传算法和离散粒子群算法进行颈部淋巴结超声图像特征选择容易陷入局部极值的问题；采用的技术方案为：第一步、采集并提取颈部淋巴结图像的量化特征；第二步、形成样本集；第三步、设计极限学机分类器；第四步、对样本集进行学和训练；第五步、计算每个个体的加速度第六步、更新各自的速度第七步、计算各自的波尔兹曼函数第八步、更新各自的位置第九步、若符合终止条件，则结束并输出最优位置即最优特征子集，否则迭代次数加1，并返回第三步继续进化种群直到满足终止条件；本发明适于帮助医生选取有价值的颈部淋巴结超声图像特征。

主权项

1.一种颈部淋巴结超声图像特征选择方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步、采集颈部淋巴结灰阶多普勒超声图像并提取颈部淋巴结图像的量化特征；第二步、基于第一步给出的量化特征，使用二进制编码标记特征组合并随机初始化多个个体的位置及速度，形成样本集；第三步、根据所述样本集设计极限学习机分类器；第四步、对所述样本集进行学习和训练，测试并记录分类精度，采用分类精度和所选特征数目两个标准设计每个个体的适应度函数fit_i；第五步、计算每个个体的质量M_i(t)，作用力F_i^d(t)，进而得出每个个体的加速度第六步、根据第五步中每个个体的加速度更新各自的速度第七步、根据第六步中每个个体更新后的速度计算各自的波尔兹曼函数第八步、使用第七步中每个个体的波尔兹曼函数更新各自的位置第九步、若符合终止条件，则结束并输出最优位置即最优特征子集，否则迭代次数加1，并返回第三步继续进化种群直到满足特征选择终止条件，所述终止条件为：达到最大迭代次数。