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题名基于PLSA-BOW模型的医学影像分类算法的研究
被引量：2
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作者
曹春红
赵大哲
张斌
刘岳
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机构
东北大学信息科学与工程学院
东北大学医学影像计算教育部重点实验室
南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2012年第12期103-107,共5页
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基金
中央高校基本科研业务费专项(N100404002)
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文摘
随着现代医学成像技术的快速发展,医学影像分类已经成为重要的辅助诊疗需求。将文本领域中的词袋模型引入到图像领域,构建视觉词袋模型。为解决多义词和同义词问题,通过把词袋模型与PLSA主题模型结合,提出PLSA-BOA模型来解决传统词袋模型中的语义问题,这使得基于词袋模型的分类方法在精度上得到了进一步提高。实验结果表明,PLSA-BOW模型用于医学影像分类,具有较高的分类精度。
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关键词
医学影像分类
词袋模型
概率潜在语义分析算法
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Keywords
medical image classification Bag-of-words model Probabilistic latent semantic analysis （PLSA）
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名改进和声搜索算法优化LSSVM的脑CT图像分类
被引量：1
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作者
郭正红
赵丙辰
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机构
河北北方学院信息科学与工程学院医学信息系
邢台学院信息科学与技术系
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第22期146-149,共4页
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文摘
为了提高脑CT图像的分类正确率,针对分类器中的最小二乘支持向量机(LSSVM)参数优化问题,提出一种改进和声搜索算法优化LSSVM的脑CT图像分类模型(IHS-LSSVM)。将LSSVM参数看作不同乐器的声调组合,通过和声搜索算法的"调音"找到最优参数,并在寻优过程中引入粒子群算法的最优位置更新策略,增强了算法跳出局部极小值的能力,根据最优参数建立脑CT图像分类模型,并对模型的性能进行仿真测试。仿真结果表明,相对于对比模型,IHS-LSSVM不仅提高了脑CT图像分类正确率,而且加快分类速度,是一种有效的脑CT图像分类模型。
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关键词
脑CT图像分类
最小二乘支持向量机
和声搜索算法
粒子群优化算法
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Keywords
key words ： medical image classification
least squares support vector machines
harmony search algorithm
particle swarm op-timization algorithm
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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