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  1. 基于改进自生成神经网络的孤立性肺结节分类

  2. 为了提高孤立性肺结节良恶性诊断中的分类准确度,提出了一个基于自生成神经网络的自动分类算法。该算法首先对PET/CT图像进行去噪、配准等预处理,分别提取孤立性肺结节的结构影像特征和代谢特征,然后对自生成神经网络进行训练和优化,构建分类器,根据距离测度和自动连接规则对待分类肺结节进行分类。初步的实验结果表明,与传统的自生成神经网络算法和BP神经网络算法相比,改进的自生成神经网络分类算法能得到更高的分类准确率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-20
    • 文件大小：284672
    • 提供者：weixin_38727980

  1. 基于改进自生成神经网络的孤立性肺结节分类

  2. 基于改进自生成神经网络的孤立性肺结节分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：310272
    • 提供者：weixin_38585666

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  2. 基于改进自生成神经网络的孤立性肺结节分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：311296
    • 提供者：weixin_38506182