【摘 要】
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研究针对B超图像的甲状腺疾病分类问题。甲状腺疾病的计算机分类是提高甲状腺疾病诊断效率的重要途径,包括特征提取和分类器实现,传统方法中特征提取不全面和使用单个分类器,使得诊断精度偏低且结果稳定性差。针对上述问题,提出一种基于集成改进极端学习机的甲状腺疾病分类方法。首先,分析甲状腺B超图像,对临床鉴别甲状腺结节良恶性的特征进行量化,提取了紧致度等9个特征作为数据集;而后,将聚类思想与极端学习机方法融合
【机 构】
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河北大学电子信息工程学院,河北大学经济学院
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研究针对B超图像的甲状腺疾病分类问题。甲状腺疾病的计算机分类是提高甲状腺疾病诊断效率的重要途径,包括特征提取和分类器实现,传统方法中特征提取不全面和使用单个分类器,使得诊断精度偏低且结果稳定性差。针对上述问题,提出一种基于集成改进极端学习机的甲状腺疾病分类方法。首先,分析甲状腺B超图像,对临床鉴别甲状腺结节良恶性的特征进行量化,提取了紧致度等9个特征作为数据集;而后,将聚类思想与极端学习机方法融合,结合k-means聚类算法,提出一种新的聚类标准,对数据集进行聚类;最后,对聚类后的子集进行分类训练,
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