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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子論文>嵌入式技術(shù)論文>TEE標(biāo)準(zhǔn)切面分類方法

      TEE標(biāo)準(zhǔn)切面分類方法

      2017-11-29 | rar | 0.90 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      　　針對(duì)超聲圖像樣本冗余、不同標(biāo)準(zhǔn)切面因疾病導(dǎo)致的高度相似性、感興趣區(qū)域定位不準(zhǔn)確問題，提出一種結(jié)合特征袋（BOF）特征、主動(dòng)學(xué)習(xí)方法和多分類AdaBoost改進(jìn)算法的經(jīng)食管超聲心動(dòng)圖（TEE）標(biāo)準(zhǔn)切面分類方法。首先采用BOF方法對(duì)超聲圖像進(jìn)行描述；然后采用主動(dòng)學(xué)習(xí)方法選擇對(duì)分類器最有價(jià)值的樣本作為訓(xùn)練集；最后，在AdaBoost算法對(duì)弱分類器的迭代訓(xùn)練中，根據(jù)臨時(shí)強(qiáng)分類器的分類情況調(diào)整樣本更新規(guī)則，實(shí)現(xiàn)對(duì)多分類AdaBoost算法的改進(jìn)和TEE標(biāo)準(zhǔn)切面的分類。在TEE數(shù)據(jù)集和三個(gè)UCI數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明，相比AdaBoost．SAMME算法、多分類支持向量機(jī)（SVM）算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和AdaBoost．M2算法，所提算法在各個(gè)數(shù)據(jù)集上的G-mean指標(biāo)、整體分類準(zhǔn)確率和大多數(shù)類別分類準(zhǔn)確率都有不同程度的提升，且比較難分的類別分類準(zhǔn)確率提升最為顯著。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在包含類間相似樣本的數(shù)據(jù)集上，分類器的性能有顯著提升。
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