基于SVM的醫(yī)學(xué)圖像模式識(shí)別分類算法的研究

左亞靈

三、訓(xùn)練及結(jié)果分析

本課題中選用的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)為乳腺X線圖像，全部示例圖像均來自MIAS圖像庫，該圖像庫中包含322張乳腺X線圖像，并分為三大類：正常、良性和惡性（異常），其中正常的208例，良性63例，惡性51例，后兩類都劃分為不正常。本課題中只分為“正常”和“異?！眱深?，良性和惡性都?xì)w為“異?！鳖愔?。

本文采用10重交叉驗(yàn)證的方法，將數(shù)據(jù)庫中的全體圖像隨機(jī)分為十份，其中一份用作測試集，另外九份用作訓(xùn)練集，依次輪換，直到每份樣本都做了一次測試集，即進(jìn)行了十次訓(xùn)練和預(yù)測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如右圖所示，最終平均分類精度為79.2%。本實(shí)驗(yàn)中的支持向量機(jī)雖然證明了其可行性，但從結(jié)果來看，不僅準(zhǔn)確度不夠高，實(shí)驗(yàn)過程中最高精確度與最低精度相差也比較大，表明分類器的穩(wěn)定性還不夠，猜測可能與隨機(jī)分類中圖片分類分組也有一定關(guān)系，在進(jìn)一步研究中可對(duì)其分組分類進(jìn)行記錄，來研究其中的關(guān)系。

四、結(jié)束語

基于本文中的實(shí)驗(yàn)方法，還可以在此基礎(chǔ)上從以下方面進(jìn)行改進(jìn)，以提高精確度。

（1）本課題是在考慮SVM適用于小樣本訓(xùn)練的前提下進(jìn)行的，但如果用于大量樣本的實(shí)驗(yàn)訓(xùn)練，則空間復(fù)雜度和時(shí)間復(fù)雜度也會(huì)大大增加。

（2）現(xiàn)已有多種基于提高識(shí)別率的優(yōu)化算法，但如果要進(jìn)一步優(yōu)化分類算法，還應(yīng)考慮提高訓(xùn)練速度。

此外，以上兩點(diǎn)的結(jié)合以及最終問題就是增量學(xué)習(xí)和在線學(xué)習(xí)。無論什么樣的算法，都不能直接保證其在任何時(shí)間地點(diǎn)都能進(jìn)行百分之百準(zhǔn)確的運(yùn)算，但是如果用于應(yīng)用中不斷學(xué)習(xí)的在線學(xué)習(xí)，則可以使準(zhǔn)確率無限接近于百分之一百，這是比現(xiàn)有算法都要更加實(shí)用的小樣本分類算法。

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