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针对磁共振成像(MRI)前列腺肿瘤感兴趣区域(ROI)在高维特征表示下存在特征相关和维数灾难问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)的特征级融合神经网络(NN)的MRI前列腺肿瘤CAD模型。首先提取MRI前列腺肿瘤ROI的6维几何特征、6维统计特征、7维Hu不变矩特征、56维灰度共生矩阵的纹理特征、3维Tamura纹理特征和24维频域特征,得到102维特征矢量;然后通过PCA进行特征级融合得到累计贡献率达到89.62%的8维变换特征,降低特征矢量的维数;再次利用经典的神经网络(四种训练算法BFGS拟牛顿算法、BP算法、最速梯度下降算法和Levenberg-Marquardt算法)作为分类器进行分类识别;最后以180幅前列腺患者的MRI图像为原始数据,采用基于特征级融合神经网络(NN)的计算机辅助诊断模型对前列腺肿瘤进行辅助诊断。实验结果表明:经过特征级融合的神经网络识别前列腺良恶性肿瘤的能力至少提高10%左右,这种特征级融合策略是有效的,一定程度上提高了特征之间的不相关性。 相似文献
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本文首先对关联规则中的不足进行了分析,然后提出了关联规则分析这一重要的思想,并在此基础上又提出了关联规则树、关联规则路径等概念来描述关联规则之间的关系,并且讨论了利用关联规则分析对关联规则库中冗余规则的删除,从而使关联规则库更加简洁。 相似文献
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数据挖掘中聚类算法研究进展 总被引:6,自引:0,他引:6
聚类分析是数据挖掘中重要的研究内容之一,对聚类准则进行了总结,对五类传统的聚类算法的研究现状和进展进行了较为全面的总结,就一些新的聚类算法进行了梳理,根据样本归属关系、样本数据预处理、样本的相似性度量、样本的更新策略、样本的高维性和与其他学科的融合等六个方面对聚类中近20多个新算法,如粒度聚类、不确定聚类、量子聚类、核聚类、谱聚类、聚类集成、概念聚类、球壳聚类、仿射聚类、数据流聚类等,分别进行了详细的概括。这对聚类是一个很好的总结,对聚类的发展具有积极意义。 相似文献
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陆惠玲 《数字社区&智能家居》2010,(2):382-384,396
在智能交通系统中公汽线路选择是一个重要的问题。该文首先利用公汽的行驶线路进行深度优先搜索.得到从开始站点到结束站点所有可能的乘车线路。然后分别考虑乘车时间Time和乘车价格Price来评价这些乘车线路优劣,最终得到题目要求的最佳线路。为了能够综合考虑Time和Price,通过引入用户期望度p,提出了一种带偏好的自适应评价函数来对基于Time和Price的评价方法进行进一步的改进,这个带偏好的自适应评价函数合理表达了查询者的主观意向、乘车线路差异,从而可以满足不同查询者的不同需求。最后通过仿真实验对该文方法进行了有效性验证。 相似文献
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针对深度卷积神经网络训练时的网络退化、特征表达能力不强等问题,提出一种基于非负表示分类和多模态残差神经网络的肺部肿瘤(residual neural network-non negative representation classification, resnet-NRC)良恶性分类方法。使用迁移学习将预训练残差神经网络模型初始化参数;分别用CT、PET和PET/CT 3个模态的数据集训练残差神经网络,提取全连接层的特征向量;采用非负表示分类器(non-negative representation classification, NRC)对特征向量进行非负表示,求解非负系数矩阵;利用残差相似度进行肺部肿瘤良恶性分类。通过AlexNet、GoogleNet、ResNet-18/50/101模型进行对比试验,试验结果表明,ResNet-NRC分类效果优于其它模型,且特异性和灵敏度等各项评价指标也较高,该方法具有较好的鲁棒性和泛化能力。 相似文献
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在高维特征选择过程中最优特征子集生成和分类器 参数优化方面,提出一种基于贝叶斯粗糙集(BRS)、遗传算法(GA)和布谷鸟算法(CS) 的两阶段优化高维特征选择算法。该算法首先分析3000例肺部肿瘤CT图像的形状、灰度和纹理特征,提取104维特 征分量共同量化ROI;然后进行两阶段优化:(1) 从全局相对增益函数的角度分析了属性 重要度,结合属性约简长度和基因编码权值函数的加权和构造适应度函数,通过选择、交叉 和变异等遗传操作生成最优特征子集,在不降低分类精确度的前提下降低特征维度;(2) 利用CS对支持向量机(SVM)参数进行全局寻优;最后通过实验验证本文算法的可行性和有 效性。实验结果表明,该算法有效提升了肺部肿瘤良恶性识别能力,降低了算法的时间复杂 度。 相似文献
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基于生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)的医学图像融合是计算机辅助诊断领域的研究热点之一,但是现有基于GAN的融合方法存在训练不稳定,提取图像的局部和全局上下文语义信息能力不足,交互融合程度不够等问题。针对上述问题,本文提出了双耦合交互式融合GAN (Dual-Coupled Interactive Fusion GAN, DCIFGAN)。首先,设计了双生成器双鉴别器GAN,通过权值共享机制实现生成器之间和鉴别器之间的耦合,通过全局自注意力机制实现交互式融合;第二,设计耦合CNN-Transformer的特征提取模块(Coupled CNN-Transformer Feature Extraction Module, CC-TFEM)和特征重构模块(CNN-Transformer Feature Reconstruction Module, C-TFRM),提升了对同一模态图像内部的局部和全局特征信息提取能力;第三,设计跨模态交互式融合模块(Cross Model Intermodal Fusion Module, CMIFM),通过跨... 相似文献
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深度信念网络(Deep Belief Networks,DBN)作为深度学习(Deep Learning,DL)中的重要模型,目前已被成功应用于人脸识别、手写字体识别、医学图像分析处理等诸多领域。从深度信念网络出发,主要做了四个方面的工作:第一,从受限玻尔兹曼机以及深度信念网络的网络结构和学习过程两个方面阐述了深度信念网络的基本原理;第二,从网络结构和学习算法两个方面总结了深度信念网络的研究进展:在网络结构方面,从网络深度、RBM结构和DBN级联三个角度进行归纳;在学习算法方面,从基本算法、优化算法和融合方法三个方面进行梳理;第三,对深度信念网络在医学图像分析领域中的应用进行了总结;第四,总结了目前DBN存在的问题。 相似文献
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对求解含线性约束优化问题的粒子群算法(LPSO)进行了改进,给出了应用其训练支持向量机(SVM)的方法。改进后的算法在基本PSO惯性权重策略的基础上加入了基于种群收敛速度的自适应扰动,能够较好地调整算法的全局与局部搜索能力之间的平衡。对双螺旋问题的分类实验表明本文提出的方法稳定性好,训练出的SVM具有较高的分类正确率。 相似文献