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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.
Neuropsychiatric disturbances are a major fea-ture of Alzheimer s disease (AD) and other dementi-a. Behavioral abnormalities may contribute signifi-cantly to decreased quality of life, increased morbidi-ty, higher levels of caregiver distress, and the deci-sion to institutionalize a patient[1 -3]. In the fewstud-ies devoted to this topic, anxiety is identified as animportant behavioral symptom in AD and other formsof dementia, and it may be an accelerator of the dis-ease[4]. However, no meth…  相似文献
3.
In the past decades Machine Learning tools have been successfully used in several medical diagnostic problems. While they often significantly outperform expert physicians (in terms of diagnostic accuracy, sensitivity, and specificity), they are mostly not being used in practice. One reason for this is that it is difficult to obtain an unbiased estimation of diagnoses reliability. We discuss how reliability of diagnoses is assessed in medical decision making and propose a general framework for reliability estimation in Machine Learning, based on transductive inference. We compare our approach with a usual (Machine Learning) probabilistic approach as well as with classical stepwise diagnostic process where reliability of diagnose is presented as its posttest probability. The proposed transductive approach is evaluated on several medical data sets from the UCI (University of California, Irvine) repository as well as on a practical problem of clinical diagnosis of the coronary artery disease. In all cases significant improvements over existing techniques are achieved.  相似文献
4.
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
5.
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
6.
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
7.
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
8.
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
9.
探索一种中文消费者健康词的发现方法,阐述其构建过程,验证利用Word2vec进行消费者健康词表构建的可行性和合理性,为开发完整的中文消费者健康词表奠定基础。  相似文献
10.
对于音乐自动标注任务,在很多情况下,未标注的歌曲量远远超过已标注的歌曲数据,从而导致训练结果不理想。生成模型能够在某种程度上适应少量数据集的情况,得出较为满意的结果,然而,在有充分数据集的情况下生成模型的效果却劣于判别模型。本文提出了一种结合生成模型与判别模型两者优势的面向音乐自动标注的混合判别波兹曼机模型,该模型可明显提升音乐自动标注的准确率。实验结果表明,混合波兹曼机的效果不仅好于传统的机器学习模型,同时,模型在拥有足够训练数据量的情况下与判别模型效果相当,且在训练集较少的情况下效果也好于判别模型。另外,为了防止模型过拟合,还引入了Dropout规则化方法以进一步加强模型的性能。  相似文献
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