【摘 要】
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黑色素瘤的计算机辅助诊断是基于激光共聚焦扫描显微镜（CLSM）皮肤图像纹理特征,并引入机器学习的技术,为临床应用研发的一种能够准确、有效地识别在体恶性黑色素瘤新医学诊断方
【机 构】
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南方医科大学生物医学工程学院,南方医院皮肤科
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黑色素瘤的计算机辅助诊断是基于激光共聚焦扫描显微镜（CLSM）皮肤图像纹理特征,并引入机器学习的技术,为临床应用研发的一种能够准确、有效地识别在体恶性黑色素瘤新医学诊断方法,将常用的基于机器学习的ID3、分类与回归树（CART）和AdaBoost三种算法应用于良恶性黑色素瘤图像的特征识别,并对各种学习方法的性能进行比较。实验结果表明,AdaBoost算法具有较好的分类识别性能,不但提高了恶性黑色素瘤早期诊断的准确度,降低了良性黑色素瘤的误诊率,而且为临床上早期发现和诊断提供了客观依据。
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给出了元图在计算机中的实现,提出元图的关联矩阵和邻接表存储结构,并给出了元图对应两种存储结构的广度优先搜索算法(BFS)和深度优先搜索算法(DFS)。最后,对给出的元图的存储结构和搜索算法进行了分析,验证了提出的存储结构和搜索算法的可行性。
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为了提高无结构P2P网络中资源查找的效率,同时避免在资源查找过程中出现拥塞,提出了一种基于移动agent的网络拓扑重连方法。网络节点定期进行拓扑重连,同时通过收集其邻居节点的处理能力以及连通性等信息,指导移动agent有目的地在网络迁移,从而使移动agent及时发现网络节点上的拥塞,并使用拓扑优化机制降低节点上的负载。实验证明该方法能优化网络的拓扑结构,避免网络查询过程中发生拥塞,提高资源查找的效
Dempster-Shafer证据理论广泛应用于信息融合中,但是在证据高冲突情况下基于经典D-S证据组合规则的融合结果存在问题。针对这一问题,提出了一种基于局部冲突分配的证据组合规则。首先基于Jousselme证据距离获得各个证据体的信任度和加权平均证据,然后由定义的焦元距求其每一个焦元的绝对距离,并以此获得焦元信任度。最后实验结果表明,所提算法提高了证据合成结果的可靠性和合理性。
按照何种拓扑结构来构建覆盖网络是P2P流媒体网络中的热点问题,而已有的拓扑构建算法大多采用启发式算法,参数由经验值确定,缺乏理论分析。针对此问题,运用复杂网络中小世界效应的理论知识和簇结构的概念,提出了一种基于复杂网络的P2P流媒体拓扑构建算法,用所有的簇头节点构成一个小世界网络,利用小世界网络的特性来改善P2P流媒体网络的性能。对该算法和经典的CoolStreaming方法分别进行了仿真实验,比
针对中文问题分类的中心词识别不准确的问题,提出了一种基于条件随机场(CRF)和错误驱动学习相结合的识别方法。该方法采用CRF模型对问题的中心词进行初始标注,依据词的上下文信息用错误驱动的学习方法对其标注结果进行纠正。在训练有序规则的过程中,为了减少训练时间,结合中心词的特点对错误驱动算法进行了改进。实验结果表明,该方法在一定程度上提高了中心词的标注精度,达到88%。
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