多标签决策树分类在数字医学图像分类中的应用  

The Application of Multi-label Decision Tree Classification in Digital Image Category

作　　者：晋爱莲[1] 耿丽娜[1] 薄芳芳[1] 

机构地区：[1]武警河南总队医院信息科,河南省郑州市康复中街1号450052

出　　处：《中国数字医学》2013年第3期90-92,共3页China Digital Medicine

摘　　要：数字医学图像的分类是数字医学图像挖掘的一个重要内容。传统的医学图像分类一般将图片内容明确归入某一类中,而由于医学图像本身的复杂性,这样分类显然不能满足实际需要。多标签数据的普遍存在性和重要性近些年来逐渐得到关注。它承认真实世界对象的多义性,允许样本同时属于多个类别。对多标签决策树分类算法在医学图像分类中的应用进行了设计,并进行了实验验证。A new method of identifying category of medical image based on multi-label calssification is proposed in this paper. A multi-label classification problem lies in that its sample belongs to multiple calsses. The experimental results indicate that the modified algorithm has the strong capability ofcalssification in efficiency and accuracy of medical images.

关 键 词：医学影像 多标签决策树 多标签分类 

分 类 号：R445[医药卫生—影像医学与核医学]