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基于关联规则的医学图像智能分类研究的中期报告
1.研究背景
随着医学图像数据的不断增加，如何高效地分类和识别这些数据成为了医学图像领域的一个重要研究方向。而关联规则作为一种数据挖掘技术，可以从大量数据中挖掘出有意义的关联关系，因此在医学图像智能分类中也有广泛的应用。
2.研究目的与意义
本研究旨在基于关联规则这一数据挖掘技术，设计一种医学图像智能分类算法，提高医生对医学图像的识别和分类效率，从而降低误判率，提高临床诊断的准确性和效率。
3.研究内容
本研究的研究内容主要包括以下几个方面：
（1）分析医学图像数据的特征，选择适当的特征提取方法，并构建医学图像特征库。
（2）运用Apriori算法来挖掘医学图像数据中的频繁项集，构建关联规则集合。
（3）利用关联规则集合来训练分类模型，并采用交叉验证的方法来测试分类模型的准确率和鲁棒性。
（4）结合实际应用需求，对分类算法进行优化和改进。
4.研究进展
目前，本研究已经完成了医学图像数据的采集和预处理，并且初步建立了医学图像特征库。在选择特征提取方法上，本研究采用了深度学习方法，并通过卷积神经网络（CNN）来提取医学图像的特征。接下来，本研究将会进一步运用Apriori算法来挖掘医学图像数据中的频繁项集，并构建关联规则集合。预计在未来一个月内完成该部分工作，并进一步训练和测试分类模型。