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基于深度级联森林的生命科普医学3D图像数据分类方法: 收藏
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引用; 《佳木斯大学学报（自然科学版）》2024年第11期42卷 126-129页; 作者：陈洪毅黎小丽刘洪喜朱晓毅王永红铜仁职业技术学院护理学院贵州铜仁554200 重庆大学附属医院重庆市人民医院重庆400000 河南豫弘实业有限公司河南郑州45000; 为实现不同疾病3D图像的分类展示,强化对疾病的理解,提出基于深度级联森林的生命科普医学3D图像数据分类方法。构建基于深度级联森林的生命科普医学3D图像数据分类模型,将医学3D图像作为模型的输入,利用卷积神经网络提取其特征向量后,...; 为实现不同疾病3D图像的分类展示,强化对疾病的理解,提出基于深度级联森林的生命科普医学3D图像数据分类方法。构建基于深度级联森林的生命科普医学3D图像数据分类模型,将医学3D图像作为模型的输入,利用卷积神经网络提取其特征向量后,将其输入级联森林过程中,根据随机森林基于原理,设计旋转森林,将二者作为基分类器设计各级联层,对特征向量作表征学习,将基于拟牛顿法的逻辑回归分类器引入到其结构中,对各个基分类器输出做整合处理,输出生命科普医学3D图像数据分类结果。实验结果表明:研究方法可实现生命科普医学3D图像数据分类,训练样本较少时,也可取得突出分类效果;决策树数量达到500、深度为45时,F1-score,Kappa系数最大;训练误差仅为0.06。; 来源：详细信息评论

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