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基于特征选择ELM的乳腺肿块检测算法
被引量：
6
1
作者
王之琼
康雁
+1 位作者
于戈
赵英杰
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第6期792-796,共5页
乳腺肿块检测是防治乳腺癌的有效途径,基于乳腺X射线图像特征模型的极限学习机(ELM)分类算法已被应用于计算机辅助检测乳腺肿块中.针对由于特征间的依赖性导致的ELM学习效率和检测准确度低的问题,提出了基于特征选择ELM的乳腺肿块检测算...
乳腺肿块检测是防治乳腺癌的有效途径,基于乳腺X射线图像特征模型的极限学习机(ELM)分类算法已被应用于计算机辅助检测乳腺肿块中.针对由于特征间的依赖性导致的ELM学习效率和检测准确度低的问题,提出了基于特征选择ELM的乳腺肿块检测算法.利用影响值选择、序列前向选择和遗传选择等方法进行特征选择,进而利用该结果提高ELM的性能.通过490例来自辽宁省肿瘤医院的乳腺X射线图像的实验表明,基于特征选择ELM的乳腺肿块检测算法能有效提升乳腺肿块检测的效果,其中以遗传选择对ELM性能提升最明显.
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关键词
极限学习机
遗传
选择
影响值选择
序列前向
选择
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职称材料
题名
基于特征选择ELM的乳腺肿块检测算法
被引量：
6
1
作者
王之琼
康雁
于戈
赵英杰
机构
东北大学中荷生物医学与信息工程学院
东北大学信息科学与工程学院
辽宁省肿瘤医院影像科
出处
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第6期792-796,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61100022)
辽宁省科技计划项目(20120323)
文摘
乳腺肿块检测是防治乳腺癌的有效途径,基于乳腺X射线图像特征模型的极限学习机(ELM)分类算法已被应用于计算机辅助检测乳腺肿块中.针对由于特征间的依赖性导致的ELM学习效率和检测准确度低的问题,提出了基于特征选择ELM的乳腺肿块检测算法.利用影响值选择、序列前向选择和遗传选择等方法进行特征选择,进而利用该结果提高ELM的性能.通过490例来自辽宁省肿瘤医院的乳腺X射线图像的实验表明,基于特征选择ELM的乳腺肿块检测算法能有效提升乳腺肿块检测的效果,其中以遗传选择对ELM性能提升最明显.
关键词
极限学习机
遗传
选择
影响值选择
序列前向
选择
Keywords
extreme learning machine
genetic selection
impact value selection
sequential forward selection
分类号
TP305 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于特征选择ELM的乳腺肿块检测算法
王之琼
康雁
于戈
赵英杰
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
6
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