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博士科研启动基金(BSJXM-201104)

作品数：1 被引量：0H指数：0
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文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇肺CT
  • 1篇SVMS

机构

  • 1篇东北电力大学
  • 1篇吉林省肿瘤医...

作者

  • 1篇王青竹
  • 1篇王斌

传媒

  • 1篇东北电力大学...

年份

  • 1篇2013
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排序方式：
基于多分类潜变量SVMs的肺CT中的结节检测
2013年
结合二分类的潜变量SVMs和一种基于编码的多分类SVMs,设计一种多分类潜变量SVMs,同时具有二者的优点,即考虑检测对象的多样性及位置信息。将多分类潜变量SVMs应用到计算机辅助肺部结节检测,对于来自吉林省肿瘤医院的65组临床病例进行试验,实验结果证明其特异性与灵敏性均优于其他四种当前国际热门的计算机辅助结节检测算法,可以有效辅助放疗师做出最终决策。
王青竹王斌
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