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文檔簡介
1、心腦血管疾病是困擾著許多人的疾病,每年有大量的人因為心肌梗塞導(dǎo)致死亡,醫(yī)學(xué)界對心臟疾病的治療還需要更多的研究與實踐,醫(yī)學(xué)與其他學(xué)科的交叉應(yīng)用在這方面發(fā)揮一定的作用,將計算機科學(xué)與醫(yī)學(xué)相結(jié)合的研究是現(xiàn)在比較前沿的研究,尤其是計算機科學(xué)中的模式識別與醫(yī)療診斷相結(jié)合的研究已經(jīng)是碩果累累,這些研究常應(yīng)用于實時監(jiān)測心臟狀況,這對心臟保健是非常有效的。
心房肥大是各種心臟疾病中重要的一種,在模式識別領(lǐng)域,未找到相關(guān)研究成果,由于心房肥大樣
2、本數(shù)據(jù)很少,這給模式識別的研究造成了巨大的障礙,本文針對心房肥大進行專門研究,研究了在心房肥大數(shù)據(jù)樣本較少情況下的訓(xùn)練與識別算法。對比了樣本較少情況下,不同模式分類方法的分類正確率,其中主要研究了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(Supportvectormachine,SVM)在心房肥大識別上的應(yīng)用,顯示了基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)模型的支持向量機在樣本較少情況下的優(yōu)勢。另外還對支持向量機進行改進,研究了支持向量機與其他分類器融合情況下在心房肥大識別上的正
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