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改进的PSO优化SVM的病理图像分类算法
被引量：
2
1
作者
董斌
王云涛
+1 位作者
贾立男
王娅南
《河北大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2020年第5期543-551,共9页
为了提高医学病理图像分类的准确率,提出了一种带有粒子位置权重和粒子之间相关度函数的PSO(particle swarm optimization)参数寻优算法.首先,在经典PSO算法的基础上提出了一种基于适应性原则的位置更新策略.然后,在粒子进行参数寻优的...
为了提高医学病理图像分类的准确率,提出了一种带有粒子位置权重和粒子之间相关度函数的PSO(particle swarm optimization)参数寻优算法.首先,在经典PSO算法的基础上提出了一种基于适应性原则的位置更新策略.然后,在粒子进行参数寻优的过程中,设计了一个增加粒子之间相关性的函数.该算法可以在不考虑速度影响的情况下进行参数最优解的搜索.最后,用经过PSO优化的支持向量机(SVM)算法分类检测病理图像.实验结果表明,该算法的分类准确率达到了98.5%,较高于另外几种算法.分类检测结果符合临床诊断结果,满足医学研究要求.
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关键词
支持向量机
参数优化
病理图像
图像分类
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职称材料
题名
改进的PSO优化SVM的病理图像分类算法
被引量：
2
1
作者
董斌
王云涛
贾立男
王娅南
机构
河北大学附属医院发展规划办公室
河北大学
电子信息工程学院
河北大学
附属
医院
病理科
出处
《河北大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2020年第5期543-551,共9页
基金
河北省自然科学基金资助项目(F2017201192)
河北省医学科学研究重点课题(ZL20140223)。
文摘
为了提高医学病理图像分类的准确率,提出了一种带有粒子位置权重和粒子之间相关度函数的PSO(particle swarm optimization)参数寻优算法.首先,在经典PSO算法的基础上提出了一种基于适应性原则的位置更新策略.然后,在粒子进行参数寻优的过程中,设计了一个增加粒子之间相关性的函数.该算法可以在不考虑速度影响的情况下进行参数最优解的搜索.最后,用经过PSO优化的支持向量机(SVM)算法分类检测病理图像.实验结果表明,该算法的分类准确率达到了98.5%,较高于另外几种算法.分类检测结果符合临床诊断结果,满足医学研究要求.
关键词
支持向量机
参数优化
病理图像
图像分类
Keywords
support vector machine
parameter optimization
pathological image
image classification
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进的PSO优化SVM的病理图像分类算法
董斌
王云涛
贾立男
王娅南
《河北大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2020
2
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