Resumen

El cáncer de esófago es uno de los tipos de cáncer de más rápido crecimiento en China. La nacionalidad kazaka es el grupo de mayor riesgo en Xinjiang. En este trabajo se desarrolla un eficaz sistema de diagnóstico asistido por ordenador para ayudar a los médicos a interpretar las características de las imágenes digitales de rayos X y mejorar la calidad del diagnóstico. Los módulos del sistema propuesto incluyen el preprocesamiento de imágenes, la extracción de características, la selección de características, la clasificación de imágenes y la evaluación del rendimiento. Se redimensionaron 300 radiografías esofágicas originales a una región de interés y, a continuación, se mejoraron mediante el filtro mediano y el método de ecualización del histograma. Se extrajeron 37 características de los dominios de textura, frecuencia y complejidad. Se emplearon métodos de selección secuencial hacia delante y de análisis de componentes principales para seleccionar las características discriminatorias para la clasificación. A continuación, se aplicaron la máquina de vectores de soporte y los vecinos más próximos a K para clasificar las imágenes de cáncer de esófago en función de sus tipos específicos. El rendimiento de la clasificación se evaluó en términos de área bajo la curva receiver operating characteristic, exactitud, precisión y recall, respectivamente. Los resultados experimentales muestran que el rendimiento de clasificación del sistema propuesto supera a los enfoques convencionales de inspección visual en términos de calidad de diagnóstico y tiempo de procesamiento. Por lo tanto, el sistema de diagnóstico asistido por ordenador propuesto es prometedor para el diagnóstico del cáncer de esófago.

• Materias:Algoritmos de aprendizaje Transductores de ultrasonido Ingeniería de atención Estudio biomecánico Ortesis progresivas estáticas
• Subjects:Learning algorithms Ultrasound transducers Care engineering Biomechanical study Static progressive orthoses
• Palabras claves:rendimiento de la clasificación, sistema de diagnóstico, enfoques convencionales de inspección visual, métodos de análisis de componentes principales, imágenes de cáncer de esófago, método de ecualización de histogramas, características originales de la imagen de rayos X esofágica, selección secuencial hacia adelante, máquina de vectores de apoyo.
• Keywords:classification performance, diagnostic system, conventional visual inspection approaches, principal component analysis methods, esophageal cancer images, histogram equalization method, original esophageal X, ray image features, sequential forward selection, support vector machine