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電子發燒友網>電子資料下載>電子論文>嵌入式技術論文>TEE標準切面分類方法

TEE標準切面分類方法

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

資料介紹

  針對超聲圖像樣本冗余、不同標準切面因疾病導致的高度相似性、感興趣區域定位不準確問題,提出一種結合特征袋(BOF)特征、主動學習方法和多分類AdaBoost改進算法的經食管超聲心動圖(TEE)標準切面分類方法。首先采用BOF方法對超聲圖像進行描述;然后采用主動學習方法選擇對分類器最有價值的樣本作為訓練集;最后,在AdaBoost算法對弱分類器的迭代訓練中,根據臨時強分類器的分類情況調整樣本更新規則,實現對多分類AdaBoost算法的改進和TEE標準切面的分類。在TEE數據集和三個UCI數據集上的實驗表明,相比AdaBoost.SAMME算法、多分類支持向量機(SVM)算法、BP神經網絡和AdaBoost.M2算法,所提算法在各個數據集上的G-mean指標、整體分類準確率和大多數類別分類準確率都有不同程度的提升,且比較難分的類別分類準確率提升最為顯著。實驗結果表明,在包含類間相似樣本的數據集上,分類器的性能有顯著提升。
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