【摘 要】
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目的探索CART、随机森林和极端随机树三种决策树同源算法结合不同的特征集进行肝部B超图像的分类效果,以期改善计算机辅助B超诊断肝脏疾病的准确率。方法从陕西中医药大学附属医院PACS系统下载包含正常肝、脂肪肝、图像增粗、肝硬化、肝部占位和肝囊肿和非肝组织的B超图像,通过框选B超图像生成感兴趣区图块数据,分别对CART、随机森林和极端随机树算法结合7种不同的特征集使用10折的交叉校验进行训练和测试,比
【机 构】
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咸阳职业技术学院医学院,陕西中医药大学附属医院影像科
【基金项目】
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陕西省教育厅专项科研计划资助项目(编号:18jk1212)。
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目的探索CART、随机森林和极端随机树三种决策树同源算法结合不同的特征集进行肝部B超图像的分类效果,以期改善计算机辅助B超诊断肝脏疾病的准确率。方法从陕西中医药大学附属医院PACS系统下载包含正常肝、脂肪肝、图像增粗、肝硬化、肝部占位和肝囊肿和非肝组织的B超图像,通过框选B超图像生成感兴趣区图块数据,分别对CART、随机森林和极端随机树算法结合7种不同的特征集使用10折的交叉校验进行训练和测试,比较各算法的准确率。结果在特定的B超切面,随机森林算法结合C7特征集"直方图256+Python标准纹理7
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