针对肺癌早期所表现的医学征象,根据其特征进行分类,使医生在病变初期就能够对可疑病变做出分类.使用由56名肺癌患者组成的样本集,在MATLAB编程环境下,采用ISODATA模糊聚类方法,对关键的医学征象进行分析,将患者分类,反复迭代得到理想的聚类结果.结果显示,ISODATA模糊聚类算法可将孤立性肺结节肺癌CT图像特征相似的归为一类;样本集中的全部患者可分为3类.并进一步研究了肺部CT图像特征与肺癌诊断之间的关系,辅助医生更深刻地理解孤立性肺结节肺癌CT图像的医学特征,对肺癌的早期诊断及临床治疗具有十分重要的意义.
图像识别 ISODATA算法 模糊聚类 肺癌