计算和数学方法在医学
研究文章

在核磁共振成像特征选择基于机器学习海马分割

表6

分类结果 特性选择通过向前选择方法使用朴素贝叶斯分类器在5倍交叉验证基于混淆矩阵。
36的特性
提出了选择		 类的完整性 类的纯度 污染类的
海马体 82% 70% 30%
Not-hippocampus 73% 84% 16%
效率 77%