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摘要:
由于胃癌早期内窥镜图像不易采集,样本数量较少,验证数据集不够大,研究结果不够准确.为了提高诊断效率,研究如何自动化检测病灶及快速准确的分类疾病类型,采用局部配置模式提取特征,使用特征选择算法的基于相关的特征子集和分类器子集评估器两轮筛选寻找显著相关的特征子集,选取序列最小优化算法对图像进行分类,实验结果证明方法有效.
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文献信息
篇名 基于局部配置模式的胃部病灶检测算法研究
来源期刊 数字技术与应用 学科 工学
关键词 内窥镜图像 局部配置模式 序列最小优化算法
年,卷(期) 2018,(6) 所属期刊栏目 算法分析
研究方向 页码范围 136-137,139
页数 3页 分类号 TP391.41
字数 2219字 语种 中文
DOI 10.19695/j.cnki.cn12-1369.2018.06.73
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 何颖 西安思源学院电子信息工程学院 30 45 3.0 5.0
2 张耀楠 西安思源学院电子信息工程学院 24 38 4.0 4.0
6 尹慧平 西安思源学院电子信息工程学院 10 9 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
内窥镜图像
局部配置模式
序列最小优化算法
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
数字技术与应用
月刊
1007-9416
12-1369/TN
16开
天津市
6-251
1983
chi
出版文献量(篇)
20434
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