51、皮肤癌检测与泰卢固语文本摘要提取的智能算法研究

最新推荐文章于 2025-09-08 15:35:36 发布

alice7model

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分类专栏：智能创新与技术应用的新纪元文章标签：皮肤癌检测 PNN深度学习 MRI图像分类

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皮肤癌检测与泰卢固语文本摘要提取的智能算法研究

1. 皮肤癌检测的人工智能框架

1.1 检测方法概述

提出了一种基于PNN深度学习的方法，用于皮肤癌检测和MRI图像分类。该方法的主要步骤包括预处理、感兴趣区域（ROI）提取、特征提取和分类。

1.2 具体步骤

预处理 ：使用高斯滤波器去除图像中的噪声和伪影。
ROI提取 ：采用k - means分割方法提取癌细胞。
特征提取 ：分别使用GLCM和DWT方法从分割后的图像中提取统计、颜色和纹理特征。
分类：使用PNN对癌症类型进行分类和识别。

1.3 方法优势

与传统的SVM方法相比，PNN在皮肤癌检测和分类方面表现更优。

1.4 流程展示

graph LR
    A[原始MRI图像] --> B[高斯滤波预处理]
    B --> C[k - means分割ROI]
    C --> D[GLCM和DWT特征提取]
    D --> E[PNN分类]
    E --> F[癌症类型识别]

2. 泰卢固语文本摘要提取的PSO算法

2.1 背景与动机

由于手动理解多份数据耗时且成本高，自动文本摘要（ATS）成为解决信息过剩问题的有效途径。提出使用粒子群优化（PSO）算法对泰卢固语单文档进行摘要提取。

2.2 相关研究回顾

现有方法 ：包括基于图表和统计的混合阿拉伯语ATS系统、基于修辞结构理论和向量空间模型的阿拉伯语文本摘要模型等。
PSO应用 ：PSO在阿拉伯语文本摘要提取中已有应用，但尚未用于泰卢固语摘要提取。

2.3 提出的系统 - HS和GA PSO技术

2.3.1 文本预处理

分割：将原始文本分割成句子，去除特殊符号和标点。
分词：将句子按空格和符号分割成单词。
停用词去除 ：使用阿拉伯语停用词列表去除无用词汇。
词干提取 ：使用阿拉伯语词干提取器提取词干。
文档向量构建 ：使用文档列表生成IDF和TF向量。

2.3.2 计算信息得分

标题相似度（T） ：计算公式为 (T = \frac{No.of Title words in S}{No.of words in Title})
句子长度（L） ：计算公式为 (L = \frac{No.of words in S}{No.of words in longest sentence})
句子位置（Loc） ：计算公式为 (Loc = 1 - \frac{Loc S}{N})
TF和TF - IDF ：TF指词项在段落中的出现频率，IDF指词项在文档中的出现次数。TF - IDF计算公式如下：
- (TF - IDF(tSi) = TF(tSi) \times IDF(t))
- (IDF(t) = \log \frac{N}{Nt})
- (TF - IDF(Si) = \sum_{t = 1}^{n} TF - IDF (tSi))
- (iSCORE(Si) = T + L + Loc + TF - IDF(Si))

2.3.3 计算语义得分

使用余弦度量对应关系计算句子之间的相似度，公式为 (Sim - Score(Si, Sj) = \frac{\sum_{t = 1}^{n} TF - IDF(Si) \times TF - IDF(Sj)}{\sqrt{\sum_{t = 1}^{n}(TF - IDF(Si))^2} \times \sqrt{\sum_{t = 1}^{n}(TF - IDF(Sj))^2}})

2.3.4 设计解决方案图

使用有向无环图（DAG）表示句子和文档之间的语义关系。图的顶点为句子，边的权重为句子之间的相似度。

2.3.5 实验算法

PSO算法的步骤如下：
1. 设置种群 ：使用合适的函数确定每个粒子的适应度。
2. 寻找最佳解决方案 ：找到当前适应度值最高的结果。
3. 计算频率和位置 ：使用最佳位置、当前速度和邻居信息更新每个粒子的速度和位置。
- 速度更新公式：(\vec{v_1} = \vec{v_1} + \phi_1 \otimes (\vec{p_1} - \vec{x_1}) + \phi_{12} \otimes (\vec{p_g} - \vec{x_1}))
- 位置更新公式：(\vec{x_1} = \vec{x_1} + \vec{v_1})
4. 停止条件检查 ：当满足停止条件时，返回最佳结果。

2.4 实验参数设置

参数	值
迭代次数	150
粒子大小	20
个人常数（c1）	2
社会常数（c2）	2

2.5 实验结果

与传统的HS和GA技术相比，提出的PSO方法在ROUGE - 1和ROUGE - 2指标上表现更优，F - 度量值更高。

方法	ROUGE	召回率	准确率	F - 度量
HS	ROUGE - 1	0.5668	0.5698	0.5523
PSO	ROUGE - 1	0.4544	0.5894	0.5432
GA	ROUGE - 1	0.5813	0.5678	0.5436
HS	ROUGE - 2	0.4890	0.4693	0.4569
PSO	ROUGE - 2	0.4583	0.4843	0.4558
GA	ROUGE - 2	0.4770	0.4590	0.4422

2.6 结果可视化

bar
    title ROUGE指标对比
    axis-x ROUGE - 1, ROUGE - 2
    axis-y 0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8
    HS ROUGE - 1: 0.5668
    PSO ROUGE - 1: 0.4544
    GA ROUGE - 1: 0.5813
    HS ROUGE - 2: 0.4890
    PSO ROUGE - 2: 0.4583
    GA ROUGE - 2: 0.4770

3. 综合分析与总结

3.1 两种技术的对比

技术类型	应用领域	核心算法	优势
皮肤癌检测	医疗影像分析	PNN深度学习	相比传统SVM方法，在皮肤癌检测和分类上表现更优
泰卢固语文本摘要提取	自然语言处理	PSO算法	相比HS和GA技术，ROUGE指标的F - 度量值更高

从表格中可以看出，这两种技术虽然应用领域不同，但都在各自的领域中展现出了独特的优势。皮肤癌检测技术借助深度学习算法，能够更准确地对医学图像进行分析；而泰卢固语文本摘要提取技术则利用智能优化算法，在文本处理方面取得了较好的效果。

3.2 技术流程对比

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    A([皮肤癌检测流程]):::startend --> B(高斯滤波预处理):::process
    B --> C(k - means分割ROI):::process
    C --> D(GLCM和DWT特征提取):::process
    D --> E(PNN分类):::process
    E --> F(癌症类型识别):::process

    G([泰卢固语文本摘要提取流程]):::startend --> H(文本预处理):::process
    H --> I(计算信息得分):::process
    I --> J(计算语义得分):::process
    J --> K(设计解决方案图):::process
    K --> L(PSO算法实验):::process
    L --> M(生成摘要):::process

通过流程图可以清晰地看到，皮肤癌检测主要围绕图像的预处理、特征提取和分类展开；而泰卢固语文本摘要提取则侧重于文本的预处理、得分计算和优化算法的应用。