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C4.5 决策树文献资料
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基于小波变换的新疆地方性肝包虫CT 图像分类研究
采用基于 sym4和 db4小波基两种小波变换方法，探讨对新疆地方性肝包虫 CT 图像的分类价值。使用 sym4和 db4小波两种小波基，提取感兴趣病灶区的纹理特征，并通过统计学方法筛选出特征子集，采用C4．5决策树算法构建正常肝脏和多子囊型病变肝脏 CT 图像的计算机分类模型，并对模型进行准确性、灵敏度和特异性的验证评估。结果显示，对正常肝脏和多子囊型肝包虫进行分类，sym4小波的识别正确率为92．5％，db4小波的识别正确率为97．5％。实验结果表明，小波变换法所提取的纹理特征对识别正常肝脏和多子囊型肝包虫 CT 影像有较好的意义，也为后续的基于内容的新疆地方性肝包虫病的诊断系统奠定了基础。
