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摘要:
声带小结和声带囊肿作为喉部疾病中较为常见且临床症状相似的两种病症,如完全依靠医师的临床经验判断,误诊率较大.文章采用声学检测的方法,提出了一种基于决策树改进的随机森林识别算法对声带小结和声带囊肿进行识别研究.首先对声带小结和声带囊肿各参数进行相关性分析,得到各组参数的Pearson系数用以判断参数的相关性大小,进行声学参数的优化,随后采用随机森林方法进行识别研究.实验数据来源于苏州大学病理嗓音数据库.研究表明,该方法适用于声带小结和声带囊肿的识别,且最终达到81%的识别率.
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文献信息
篇名 采用随机森林方法的声带小结与声带囊肿识别研究
来源期刊 信息化研究 学科 工学
关键词 声带小结 声带囊肿 参数优化 随机森林
年,卷(期) 2017,(1) 所属期刊栏目 研究与设计
研究方向 页码范围 37-41
页数 5页 分类号 TN912.34
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陶智 80 587 13.0 21.0
2 张晓俊 37 81 6.0 8.0
3 徐天琪 2 0 0.0 0.0
4 周婉艺 2 0 0.0 0.0
5 葛怡雯 1 0 0.0 0.0
6 冯可瞧 1 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
声带小结
声带囊肿
参数优化
随机森林
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信息化研究
双月刊
1674-4888
32-1797/TP
大16开
江苏省南京市
28-251
1975
chi
出版文献量(篇)
4494
总下载数(次)
11
总被引数(次)
24149
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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