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Relief算法文献资料
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一种部分监督的乳腺肿块检测方法
目的从医学影像中准确地提取出可疑肿块区域.方法通过引入主动相关反馈的思想,提出一种部分监督的乳腺肿块检测方法,在肿块区域预检测的基础上,主动提供部分可疑区域由专家(或用户)标定正负样本,通过几次交互反馈,终得到待分析的肿块区域.结果方法能够较准确地提取出肿块区域,有效的去除检测结果中的假阳性区域.结论方法准确性较好,有助于计算机辅助诊断系统的进一步分析.
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基于Relief算法的心血管疾病辅助诊断研究
本文研究了Relief特征选择方法在光电容积脉搏波(PPG)中的应用,分析寻找区分心血管疾病的指标,提出了一种辅助心血管疾病诊断的方法.通过收集40位志愿者的生理病理信息,并实时采集血压与指尖PPG波形数据,形成样本数据集.基于PPG波形,定义并提取了52个特征参数,通过特征选择Relief算法筛选出10个核心特征参数,形成优特征子集,并分析它们对心血管疾病的影响.后使用分类算法建模,对心血管疾病做出了辅助诊断,k邻近算法(kNN)模型对心血管疾病的预测正确率达到66,67％,支持向量机(SVM)模型对心血管疾病的预测正确率达到83.33％.结果表明:①年龄对心血管疾病辅助诊断为重要;②优特征子集元素特征为心血管健康状况评价与预测提供了重要依据.本研究表明,经Relief算法选择得到的优特征子集为心血管疾病辅助诊断提供了更高的准确性.
