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代价敏感分类策略在肺癌细胞识别诊断中的应用
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上传时间: 2021-02-21
详细说明：目的 代价敏感分类策略可以最小化误分类代价并有效提高识别率.针对计算机辅助肺穿刺样本的病理图像分析,提出一种新的代价敏感图像层的肺癌诊断系统(cost-sensitive image-level lung cancer diagnosis system,CILCDS).方法基于潜在狄利克雷分配模型(latent dirichlet allocation,LDA)、代价敏感支持向量机(cost-sensitive support vector machine,CSSVM)以及多类支持向量机(multi-class support vector machines,mcSVM)等最新计算机技术,对肺穿刺病理细胞学涂片进行识别诊断.实验数据集是271例肺穿刺样本图像,其中240例肺癌样本有术后组织病理诊断结果对照.结果 通过与基于轴平行矩形(axis-parallel rectangles,APR)、K近邻(citation K-nearest neighbors,Citation-Knn)、集成多样性密度 (ensemble of diversity density,EM-DD)、多分类多示
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