6、乳腺癌分类与贝叶斯神经网络学习策略

乳腺癌分类与贝叶斯神经网络学习策略

1. 乳腺癌分类技术

1.1 方法概述

在乳腺癌分类研究中，提出了一种结合能量基四角变换分解和K近邻（KNN）分类的技术。该技术的流程如下：

graph LR
    A[输入乳腺图像] --> B[四角变换]
    B --> C[提取能量特征]
    C --> D[KNN分类器]
    D --> E[良性]
    D --> F[恶性]

1.2 四角变换

四角变换是一种局部、可扩展且有效的算法。具体操作步骤如下：
1. 将图像矩阵分割成4×4像素的块。若图像尺寸不能被4整除，则进行零填充。
2. 四角块由四个相互连接的等大小像素组成，有五种基本的四角方块形状。
3. 对于图像 (k = {(u, v) : u, v = 0, \ldots, V - 1})，其中 (V = 2P)，索引 ((u, v)) 的邻域索引 (\tilde{v}(u, v)) 定义为：
(\tilde{v}(u, v) = {(u - 1, v), (u + 1, v), (u, v - 1), (u, v + 1)})

1.3 基于四角变换的能量特征

四角变换产生子带系数，进而获得能量特征。能量特征的计算使用以下公式：
(Eg(I) = \sqrt{\sum_{k = 0}^{P - 1} \sum_{l = 0}^{P - 1} R_{k, l}})
其中，(Eg(I)) 是输入图像，(R_