基于Cascade组合分类器的医学图像分类方法研究

摘要：

提出了利用Cascade组合方法生成基于贝叶斯、神经网络与决策树的组合分类器,并将之应用到肝脏图像的分类中.实验结果表明,与现有医学图像分类方法相比,该组合方法可以有效地提高医学图像分类的准确性和稳定性.

关键词：多分类器组合、朴素贝叶斯、神经网络、决策树

所属期刊栏目：43

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60572112

在线出版日期：2008-03-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：211-213