【摘 要】
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选择具有识别作用的超声图像淋巴结区域特征对临床诊断具有重要价值。针对目前特征选择算法收敛速度慢和容易陷入局部极小值的问题,提出病毒协同进化的离散差分进化的颈部淋
【机 构】
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河南财经政法大学计算机与信息工程学院; 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院; 美国爱荷华大学卡佛医学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60803036);国家教育部博士点专项基金项目(20092304120013);中央高校基本科研业务费专项资金(HEUCFZ1010,HEUCF100604)
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选择具有识别作用的超声图像淋巴结区域特征对临床诊断具有重要价值。针对目前特征选择算法收敛速度慢和容易陷入局部极小值的问题,提出病毒协同进化的离散差分进化的颈部淋巴结超声图像特征选择算法。该算法主要利用病毒感染操作进行宿主个体的变异,在维持宿主个体多样性的同时保留最优的搜索信息,提高了算法的适应度函数值和进化速度。在临床颈部淋巴结超声图像中进行实验验证,分类精度达到98%,而算法平均收敛迭代次数仅为30次,表明本文所提算法是正确有效的。
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