基于SOM聚类的多模态医学图像大数据挖掘算法

作者：李晓峰^*; 李东

来源：西安工程大学学报, 2019, 33(04): 462-467.

DOI：10.13338/j.issn.1674-649x.2019.04.018

• SOM聚类
• 多模态图像
• 大数据挖掘
• 初始权值
• 集成正负性
• 节点并行化
• 帧率重叠

针对现有医学图像大数据挖掘算法不能较好解决帧率重叠行为,影响医学图像成像质量,从而引发图像数据冗余度攀升现象的问题,提出一种基于SOM聚类的多模态医学图像大数据挖掘算法。在SOM拓扑结构中,设定聚类变量的初始权值条件,完成基于SOM聚类的多变量分析。再通过预处理原始医学图像的方式,判断多模态图像的集成正负性相关属性,建立唯一的图像聚类融合标准,完成多模态医学图像的集成聚类融合处理。在此基础上,构建完整的大数据决策树结构,通过判定医学图像多模态种类的方式,达到并行化改进图像挖掘节点的目的,实现基于SOM聚类的多模态医学图像大数据挖掘算法。在标准化的大数据挖掘平台中,连接图像属性监测设备,分析多次运行数据结果可知,在SOM聚类策略影响下,医学图像成像质量提升明显,图像数据自身冗余度不再无限攀升,帧率重叠行为得到有效控制。

• 单位
  哈尔滨工业大学; 黑龙江外国语学院