TY -的A2 Gimel 'farb,格奥尔基盟——张忆南向盟——一个Mingqiang PY - 2016 DA - 2016/08/29 TI -一个活跃的学习分类器进一步减少糖尿病性视网膜病变筛查系统成本SP - 4345936六世- 2016 AB -糖尿病视网膜病变(DR)筛查体系提出了一个金融问题。博士进一步降低检测成本,积极学习分类器是在本文提出。我们的方法确定视网膜由解剖部分基于特征提取的图像识别和损伤检测算法。内核极端学习机(凯尔姆经常)是一种快速解决分类问题的分类器在高维空间中。主动学习和整体技术提升性能凯尔姆经常当使用小的训练数据集。委员会只有提出必要的手工工作的医生节省成本。在公开Messidor数据库,我们的分类器训练高达20% - -35%的视网膜图像和标记比较分类器训练有80%的视网膜图像的标签。结果表明,我们的分类器分类精度可以达到比分类和回归树,径向基函数SVM,多层感知器支持向量机,线性支持向量机, K 最近的邻居。实证实验表明我们主动学习分类器有效筛查博士进一步减少成本。SN - 1748 - 670 - 2016/4345936 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2016/4345936——摩根富林明——计算和数学方法在医学PB - Hindawi出版公司KW - ER