Skoči na glavni sadržaj

Izvorni znanstveni članak

ELM ZA KLASIFIKACIJU TUMORA MOZGA KOD 3D MR SNIMAKA

S.N. Deepa ; Anna University, Coimbatore, India
B. Arunadevi ; Anna University, Coimbatore, India


Puni tekst: engleski pdf 766 Kb

str. 111-121

preuzimanja: 2.388

citiraj


Sažetak

ELM, široko prihvaćen algoritam strojnog učenja se predlaže za korištenje u uzorkovanju pomoću klasifikacijskog modela 3D MRI slika za identifikaciju abnormalnosti tkiva u histologiji mozga. Četiri klase obuhvaćaju sive, bijele tvari, cerebrospinalne tekućine-i tumore. 3D MRI koji ocjenjuje patolog, ukazuje na ROI, a slike su normalizirane. Značajke tekstura za svaku od podregija se temelje na Run-length matrici, ponovnom pojavljivanju matrice, intenzitet, euklidska udaljenost, gradijent vektora i statistike susjedstva. Genetski algoritam je obično dizajniran za izdvajanje i sub-optimalan odabir odlučujući o značajkama koje se onda koriste za model ELM klasifikatora i najbolji izbor ELM parametra algoritama za obradu rijetkih slikovnih podataka. Algoritam se istražuje koristeći različite aktivacijske funkcije i utjecaj broja neurona u skrivenom sloju pomoću različitih omjera broja značajki kod trening i test podataka. ELM klasifikacija je nadmašila u smislu točnosti, osjetljivosti i specifičnosti, kao 93,20%, 91,6% i 97,98% za diskriminaciju mozga i patološki kod tumora i sistematizacije metode za prikupljanje podataka i klasifikatore u literaturi za javno dostupne SPL skup podataka.

Ključne riječi

tumor mozga, genetski algoritam, ELM

Hrčak ID:

106430

URI

https://hrcak.srce.hr/106430

Podaci na drugim jezicima: engleski

Posjeta: 2.729 *