英语翻译摘要肺癌是发病率和死亡率都比较高的一种疾病,可分为小细胞肺癌与非小细胞肺癌.由于小细胞肺癌和非小细胞肺癌的临床治疗方案和预后完全不同,对其进行识别分类辅助临床医师

Question

英语翻译
摘 要
肺癌是发病率和死亡率都比较高的一种疾病,可分为小细胞肺癌与非小细胞肺癌.由于小细胞肺癌和非小细胞肺癌的临床治疗方案和预后完全不同,对其进行识别分类辅助临床医师诊断具有重要的意义.
本文首先利用图像分割方法提取肺癌CT图像的肺实质,并创建其灰度共生矩阵并利用灰度共生矩阵提取肺实质图像的纹理特征.然后将纹理特征数据集进行SPSS主成分分析降维,生成新的数据样本,最后利用BP神经网络、RBF神经网络及支持向量机器学习算法对其进行训练测试.
分类结果表明：BP神经网络分类结果的灵敏度与特性度可达到0.8以上且符合率也相对较高.支持向量机分类器分类结果次之,RBF用于此次分类最差.
关键词：肺癌；灰度共生矩阵；纹理特征；神经网络； 支持向量机
脉搏信号是人体基本的生命象征之一,脉搏信号的检测在临床、教学、科研中起着非常重要的作用.目前脉搏信号的监测多是采用专用的医疗仪器,这些仪器存在功能固定、单一,体积庞大、价格较高,分析运算等功能不够完善等问题.
本文设计开发了一脉搏信号采集与分析系统.该系统主要由硬件和软件两大部分组成.硬件部分使用HK-2000系列集成化脉搏传感器完成脉搏信号的采集及调理.软件部分用LabVIEW做登录界面和主窗体界面,信号采集界面由VB程序编写,通过LabVIEW调用VB程序实现了对脉搏波形的实时显示与存储.
本系统界面友好,增强了传统医疗仪器的自动分析功能,具有一定的应用价值.

Answer 1

Lung cancer is a disease with high morbidity and mortality,it can be divided into small cell lung cancer and non-small cell lung cancer. due to the completely difference of the clinical treatment and prognosis between small cell lung cancer and non-small cell lung cancer, it is of great significance to assist clinicians to identify classification diagnosis.
By firstly using the method of image segmentation to extract lung parenchyma from the lung cancer CT image in this article, and create the gray level co-occurrence matrix which
is utilized to extract image texture feature of lung parenchyma.