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7
的细节
特性产生的远期使用朴素贝叶斯分类器选择方法。
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36的特性
提出了选择 |
Haralick特性 |
Haar-like特性 |
统计特性 |
| 取向 |
协调 |
面具尺寸 |
类型 |
面具尺寸 |
条目 |
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| 对比 |
135年 |
Y |
3 |
|
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| 梯度 |
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|
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|
5 |
|
| 相关 |
135年 |
X |
3 |
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| 位置 |
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坐标 |
| 归一化灰度 |
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价值 |
| 相关 |
45 |
X |
5 |
|
|
|
| 梯度 |
|
|
|
|
5 |
|
| 相关 |
90年 |
Y |
9 |
|
|
|
| 相关 |
45 |
Y |
7 |
|
|
|
| 偏态 |
|
|
|
|
7 |
|
| 同质性 |
90年 |
X |
9 |
|
|
|
| 相关 |
0 |
Y |
5 |
|
|
|
| 相关 |
90年 |
Z |
5 |
|
|
|
| 相关 |
45 |
X |
3 |
|
|
|
| 相关 |
135年 |
Z |
9 |
|
|
|
| 相关 |
90年 |
Y |
5 |
|
|
|
| 相关 |
135年 |
Z |
5 |
|
|
|
| 相关 |
0 |
Z |
7 |
|
|
|
| 相关 |
90年 |
Z |
7 |
|
|
|
| 相关 |
90年 |
Z |
9 |
|
|
|
| 相关 |
0 |
Y |
3 |
|
|
|
| 相关 |
135年 |
X |
3 |
|
|
|
| 相关 |
0 |
Z |
9 |
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|
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| 模板 |
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1 |
|
|
| 偏态 |
|
|
|
|
5 |
|
| 相关 |
90年 |
Z |
3 |
|
|
|
| 相关 |
45 |
X |
5 |
|
|
|
| 梯度 |
|
|
|
|
3 |
|
| 模板 |
|
|
|
2 |
|
|
| 相关 |
45 |
X |
9 |
|
|
|
| 相关 |
45 |
Y |
5 |
|
|
|
| 相关 |
90年 |
Y |
7 |
|
|
|
| 相关 |
45 |
Z |
5 |
|
|
|
| 梯度 |
|
|
|
|
9 |
|
| 同质性 |
0 |
Z |
9 |
|
|
|
| 相关 |
0 |
Y |
9 |
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星号表示的条目列表中也存在SBE特性。Haralick特征,倾向度,参考坐标,和报告使用的立方面具的大小。在Haar-like特性的情况下,输入值表示(参见图使用的模板类型2)。统计/位置类立方面具的大小或使用self-explained值是李斯特,这取决于特定的功能类型。尤其是梯度,列指定条目表示引用的部分对角线如图3。列出的所有特性的自顶向下的顺序包含在SFS过程执行。
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