前列腺疾病诊断使用遗传算法优化的基于CT图像的纹理特征，SMRT

应用背景现在的前列腺疾病在成人和老年人中很常见。因为所有类型的前列腺疾病都有类似的症状，很难诊断恶性前列腺癌的早期阶段。在这项工作中，试图找出类型的利用纹理分析法对腹部电脑断层图像的前列腺疾病。前列腺区域是分段的图像切片。利用不断变换为顺序基于分割的图像纹理特征提取真正的变换映射（SMRT）。六个不同的功能集是由不同的子子图像的大小和块大小来源。每个利用遗传算法优化特征集。基于分类准确率的最佳特征集选择。KNN分类使用。SMRT纹理特征集与子图像的大小和块大小32给出了较高的分类精度。关键技术前列腺癌是602岁以上男性的恶性肿瘤之一。数千人死亡对这种病每年。前列腺癌是可以治愈的早期阶段。但在早期并没有表现出明显的症状阶段。疾病需要长达十年的生命威胁。然而，一些前列腺癌可以生长和传播quickly1。教育人是重要的，了解的风险的进展和各种治疗方案。