【摘 要】
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针对在肝病多分类识别中分类精度较低的问题,提出一种基于多特征融合和ELM的肝病多分类识别方法。从肝脏超声图像中选定感兴趣区域,分别对其提取LBP特征、GL-CM特征和Gabor特
【机 构】
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青岛大学计算机科学技术学院,青岛大学附属医院,山东省数字医学与计算机辅助手术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:61303079,61305045)资助
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针对在肝病多分类识别中分类精度较低的问题,提出一种基于多特征融合和ELM的肝病多分类识别方法。从肝脏超声图像中选定感兴趣区域,分别对其提取LBP特征、GL-CM特征和Gabor特征,将得到的三种特征进行融合,得到鲁棒性更强的特征,通过超限学习机进行分类。实验结果表明,新提出的方法可以有效提高肝病多分类识别的识别率,并且时间效率较高,有助于肝病的临床诊断。
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