基于集成学习方法的医学图像分类系统的设计

林晓佳

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提出了一个基于集成学习方法的医学图像分类器。该系统包括图像预处理、特征提取、分类器的构造几个部分。在医学图像单特征分类研究的基础上提出一种综合了多特征融合和数据挖掘的医学图像分类的新方法。该方法通过引入数据挖掘中集成学习的概念,利用集成学习方法针对单特征进行分类的弱分类器进行迭代训练,通过多次迭代,最后加权投票,形成综合多特征的具有较强能力的强分类器。

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来源
《电脑知识与技术》 |2009年第33期|9515-9517|共3页
作者
林晓佳;
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作者单位

福建对外经济贸易职业技术学院物流与信息管理系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
集成学习; 特征提取; Adaboost M1; 医学图像分类;

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