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針對磁共振成像（ MRI）前列腺腫瘤感興趣區域（ROI）在高維特征表示下存在特征相關和維數災難問題，提出了一種基于主成分分析（PCA）的特征級融合神經網絡（NN）的MRI前列腺腫瘤CAD模型。首先提取MRI前列腺腫瘤ROI的6維幾何特征、6維統計特征、7維Hu不變矩特征、56維灰度共生矩陣的紋理特征、3維Tamura紋理特征和24維頻域特征，得到102維特征矢量；然后通過PCA進行特征級融合得到累計貢獻率達到89. 62%的8維變換特征，降低特征矢量的維數；再次利用經典的神經網絡（四種訓練算法BFCS擬牛頓算法、BP算法、最速梯度下降算法和Levenberg-Marquardt算法）作為分類器進行分類識別；最后以180幅前列腺患者的MRI圖像為原始數據，采用基于特征級融合神經網絡（NN）的計算機輔助診斷模型對前列腺腫瘤進行輔助診斷。實驗結果表明：經過特征級融合的神經網絡識別前列腺良惡性腫瘤的能力至少提高10%左右，這種特征級融合策略是有效的，一定程度上提高了特征之間的不相關性。
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