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1.
基于卷积神经网络的小细胞型肺癌辅助检测方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
肺癌是世界上患病率并且死亡率最高的疾病之一,而小细胞型肺癌由于密度差最大以及涉及较多的图像因素,是脏器中最容易诊断的癌症。创新性地提出一种新的辅助检测方法,即采取卷积神经网络算法辅助检测小细胞型肺癌,该算法己经在人脸识别、车辆识别和文字判别等领域取得了丰硕的成果。卷积神经网络很好地结合了之前检测算法的优点,又能兼顾准确性,更好地减少误诊率,提高学习效率。此外当有新的学习样本加入,在保持原有学习结果的基础上,只调整神经元的权值就能明显提高诊断率。  相似文献
2.
支持向量机是一种新的机器学习算法,它的理论基础是Vapnik创建的统计学习理论,它采用结构风险最小化准则,在最小化样本点误差的同时,缩小模型预测误差的上界,从而提高了模型的泛化能力,本文通过SVM在函数逼近中的应用,研究了SVM的小样本学习,泛化能力和抗噪声扰动能力。  相似文献
3.
文本挖掘是利用数据挖掘技术在大量的文本集合中发现隐含的知识的过程。近年来许多研究人员利用计算机技术对生物医学文献全文或摘要进行了分析,现综述各项研究中所采用的文本挖掘技术。文本挖掘的任务包括在大量文本中进行信息抽取、语词识别、发现知识间的关联等,还包括提高大分子序列同源查找的效率,进行细胞定位等复杂的目标。  相似文献
4.
为了提高传感器系统的动态特性,本文提出了一种基于支持向量机(SVM)的传感器动态建模新方法。由于支持向量机是基于统计学习理论的新一代机器学习技术,它有效地解决了小样本学习问题,因此本方法建模对实验样本数量没有特殊的要求。最后,仿真实验结果也证明了该动态建模方法在小样本情况下特别有效。  相似文献
5.
手势识别是模式识别领域的一个热点研究方向。提出了一种利用Kinect传感器深度图像进行手势分割的方法,并研究了基于灰度图像HOG特征的手势识别模型;深入研究了HOG特征,分析其特征向量特点,探讨了不同特征维数对训练机的影响及处理效率;通过SVM机器学习方法实现手势的分类识别,经过对大量实验样本的优化训练,获得了最优SVM参数,并进行分析、对比识别率。本文方法维数少、识别率高、运行速度快、性能稳定,能满足实时性手势识别的要求。  相似文献
6.
目的探讨冷冻电镜分子图像的识别方法,为快速、准确的分子图像识别研究提供有效帮助。方法提出一种新的分子图像识别算法,可以生成旋转不变性和平移不变性的特征,并且采用基于分治思想的优化策略,显著地提高了算法的识别精度。结果在基准测试集上,同当前主流分子图像识别算法进行了对比,识别率优于其他算法。结论基于旋转和平移不变性特征的分子图像识别算法,有效解决了噪声的干扰和分子图像取向随机性的问题,提高了算法的识别精度。基于分治思想的优化策略,显著地提高了算法的识别速度。  相似文献
7.
将实体词典以特征的形式引入到机器学习模型中,提出一种基于实体词典与机器学习的基因命名实体识别方法,在GENIA 3.02语料上进行实验。测试结果表明引入实体词典特征后,在获得较高实体识别准确率的同时,优化CRFs识别模型的时间复杂度,提高系统识别效率。  相似文献
8.
本文介绍了运用机器学习法构建临床能力评价系统的过程,阐述了机器学习法的两方面优点:即不断地完善评价结构,有效地模拟临床专家的评价意见评价学生的临床能力;客观地了解学校的教学状况,为教学改革提供参考信息.机器学习法做为一种新的研究方法,在医学教育研究领域将有广阔的应用前景.  相似文献
9.
医学大数据具有数据量庞大、结构复杂、分析难度大等特点,包括临床数据、多种组学数据、环境暴露、日常生活习惯、地理位置信息、社交媒体及其他多种与个体健康和疾病状态相关的数据维度.医学大数据的重要应用方向包括群体层面的疾病预防及诊疗体系的评价、特定疾病的机制阐释,逐步完善精准医学知识体系、构建具有自主学习能力的临床决策支持系统等.  相似文献
10.
分析了用文本挖掘方法探测药物副作用的必要性及可行性,从挖掘流程、挖掘/提取方法、结果评价和现有工具软件4个方面总结了用文本挖掘技术提取药物副作用的研究现状及尚未解决的问题和未来发展趋势。  相似文献
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