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基于深度学习的
医学图像分类
的分析内含数据集以及R语言源码
基于深度学习的
医学图像分类
的分析内含数据集以及R语言源码
2022-12-12 11:29:23
372KB
深度学习
医学分类
R
数据集
基于SVM方法的
医学图像分类
研究
论文将支持向量机的机器学习方法引入到医学图像的分类问题。首先概述 了支持向量机的理论基础和数学模型,着重介绍了支持向量机的推广能力和核 函数理论。其次介绍了一些主要的改进支持向量机学习算法,分析了这些算法 的优缺点。最后应用支持向量机方法对乳腺X线图像提取出来的特征样本进行 分类,采用交叉检验方法进行支持向量机核函数参数的选择,取得了较好的分 类准确率。
2022-05-10 18:39:08
2.38MB
机器学习
统计学习理论
支持向量机
1
基于RBF神经网络的
医学图像分类
算法研究
本文提出一种基于RBF神经网络的
医学图像分类
算法,利用像素的特征信息作为训练样本对RBF神经网络进行训练,使用训练后的RBF神经网络图像的分类识别,对不同的分类结果赋予不同rgb值进行显示。实验结果表明,RBF神经网络的结构简单、学习权值数量少且收敛速度快,不仅能有效的区分医学图像中的不同结构,显示图像细节,同时其误差曲线收敛稳定、速度快。
2021-10-25 11:14:16
1011KB
医学图像;
特征信息;
RBF神经网络;
图像分类
1
medical:将vgg16应用于
医学图像分类
-源码
医疗的 将vgg16应用到医学图像(视网膜)分类中
2021-10-16 21:11:34
35KB
Python
1
医学图像分类
,分类问题
医学图像分类
,分类问题主要文档及步骤说明(通用步骤)
2021-09-17 02:38:52
120KB
医学图像分类
1
基于模糊聚类和神经网络的
医学图像分类
.pdf
基于模糊聚类和神经网络的
医学图像分类
.pdf
2021-08-20 14:13:22
721KB
聚类
算法
数据结构
参考文献
基于粒子群算法的
医学图像分类
算法研究
针对医学图像具有较大的相似性和交叉性,易造成归属类别混乱的问题,提出了一种基于粒子群算法的
医学图像分类
方法。该方法使用形态学滤波和阈值法进行预处理;使用SIFT特征描述子来提取图像的局部特征,并使用聚类的方法得到SIFT特征的“视觉词汇”;使用粒子群算法选出一些列多样性和精度更高的SVM、KNN和AdaBoost分类器对特征进行分类。对15种不同类型的医学图像进行分类的结果表明,所提出的方法取得了94.72%的分类精度,且相比于单个分类器的方法具有较大的性能提升。
2021-05-06 15:26:31
1.54MB
粒子群;
医学图像;
分类;
SIFT;
1
基于改进的卷积神经网络LeNet-5乳腺疾病诊断方法
针对计算机辅助乳腺疾病诊断方法准确率低、耗时长等问题,提出一种基于改进的 卷积神经网络(CNN)的乳腺疾病诊断方法.该方法从以下3个方面做了改进:(1)设计双通道 卷积神经网络来解决单通道特征提取不充分的问题;(2)采用Dropout技术有效地防止过拟合现象;(3)采用支持向量机(SVM)代替传统的Softmax分类器以减少运算量,提高运算速度.测试结果表明:所提出的分类模型平均准确率高达92.31%,平均训练时间为968s,充分验证 了该方法的有效性。
2021-03-07 21:04:34
373KB
计算机辅助诊断;卷积神经网络;双通道;医学图像分类
1
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