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一种用于寻找典型病理图像的聚类分析方法
1
作者
关鹏
全宇
+1 位作者
何苗
周宝森
《中国医科大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第5期500-501,共2页
目的:探讨利用K-medoids聚类分析方法来寻找典型病理图像。方法:对正常、低度和高度鳞状上皮内病变宫颈细胞的51个特征参数进行标准化处理,以消除原始变量数量及量纲影响。运用统计软件R对所有特征参数进行K-medoids聚类分析。结果:对...
目的:探讨利用K-medoids聚类分析方法来寻找典型病理图像。方法:对正常、低度和高度鳞状上皮内病变宫颈细胞的51个特征参数进行标准化处理,以消除原始变量数量及量纲影响。运用统计软件R对所有特征参数进行K-medoids聚类分析。结果:对于正常、低度和高度鳞状上皮内病变宫颈细胞的分类正确率分别为91.7%、98.0%和92.0%。作为类中心点的3个病理图片可作为典型病理图片指导临床及教学研究。结论:该方法简单、方便,客观性强,可应用到其他医学领域定量研究。
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关键词
K—medoids聚类
典型图像
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职称材料
题名
一种用于寻找典型病理图像的聚类分析方法
1
作者
关鹏
全宇
何苗
周宝森
机构
中国医科大学
公共
卫生
学院
流行病学教研室
中国医科大学
公共
卫生
学院
附属
第二
医院
计算机室
中国医科大学公共卫生学院附属第一医院计算机室
出处
《中国医科大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第5期500-501,共2页
基金
辽宁省教育厅高等学校科研基金项(目202013137
05L534)
文摘
目的:探讨利用K-medoids聚类分析方法来寻找典型病理图像。方法:对正常、低度和高度鳞状上皮内病变宫颈细胞的51个特征参数进行标准化处理,以消除原始变量数量及量纲影响。运用统计软件R对所有特征参数进行K-medoids聚类分析。结果:对于正常、低度和高度鳞状上皮内病变宫颈细胞的分类正确率分别为91.7%、98.0%和92.0%。作为类中心点的3个病理图片可作为典型病理图片指导临床及教学研究。结论:该方法简单、方便,客观性强,可应用到其他医学领域定量研究。
关键词
K—medoids聚类
典型图像
Keywords
K-medoids clustering
typical image
分类号
R446.8 [医药卫生—诊断学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种用于寻找典型病理图像的聚类分析方法
关鹏
全宇
何苗
周宝森
《中国医科大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2006
0
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