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1.
对人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)这两种机器学习方法进行了分析与比较,并分别利用两种算法对神经肌肉罕见病DMD的磁共振图像(MRI)数据进行建模、分类预测.经对比后得出结论:两种算法结果均表明,DMD的两类MRI(T1和T2)中,T1更具特征性,故此类患者的MRI检查可仅进行T1扫描;若能选择合适的模型参数,则两种算法模型均具有极好的分类预测效果,其灵敏度、特异度和准确率分别高达98.5%,97.3%,97.9%和96.9%,97.3%,97.1%;利用机器学习方法对DMD患者的MRI进行分析处理可作为该病无创检测的技术探索,有望为临床提供客观有效的辅助诊断手段.  相似文献
2.
结温是影响LED性能的重要参数,快速、准确地测量LED结温对LED产品设计、性能检测具有重要的意义。在不同驱动电流下,测量了GaN基白光LED阵列不同衬底温度时的归一化光谱分布,计算其质心波长,分析了质心波长随LED阵列平均结温变化关系,测量了LED阵列结温,并与中心波长法的测量结果进行对比。研究结果表明:经光谱仪测量,质心波长与平均结温变化存在良好的线性关系,且随着驱动电流的改变,直线斜率呈指数关系变化。与中心波长法相比,本方法的测量准确度更高。因此,采用质心波长测量GaN基白光LED阵列结温是一种直观的非接触的有效方法。  相似文献
3.
为早期诊断和检测神经肌肉罕见病——杜兴氏肌营养不良(DMD),设计了一组分类预测试验.首先,利用小波变换对DMD患者组和健康对照组的磁共振图像(MRI)进行小波分解;其次,从所得的分解图像中提取出若干纹理特征参数并进行降维处理;最后,再基于这些纹理特征参数,利用支持向量机算法(SVM)对试验图像进行分类预测.试验结果显示,若选择适当的小波分解尺度、分类器核函数和相关参数组合,则MRI图像的分类灵敏度、特异度和准确率分别可达96.9%,97.3%和97.1%.该处理方法有望为临床提供客观有效的辅助诊断手段,可作为DMD罕见病无创检测的尝试探索.  相似文献
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