谢赫·阿卜杜拉、西蒂·诺鲁尔·胡达;波哈尼、法拉·阿奇拉;巴赫尔·纳耶夫。;沙赫诺巴努·萨赫兰;奥马尔·阿卡什;Rizuana Iqbal侯赛因;福阿德·伊斯梅尔 脑肿瘤成像的圆形随机学习矢量量化。 （英语） Zbl 1359.92068号 计算。数学。方法医学。 2016年，文章ID 8603609，19 p.（2016）. 小结：脑磁共振成像（MRI）分为正常和异常是一项关键而富有挑战性的任务。因此，设计了几种医学图像分类技术，其中学习矢量量化（LVQ）是一种潜力。本文的主要目的是提高LVQ技术的性能，以便在MRI中获得更高的脑肿瘤检测精度。LVQ中选择优胜者码向量的经典方法是使用欧氏距离函数测量输入向量与码本向量之间的距离。为了改进优胜者选择技术，采用了舍入函数和欧氏距离函数。此外，在竞争学习分类器中，拟合模型高度依赖于类分布。因此，本文提出了一种多重重采样技术，可以实现更好的类分布。通过使用随机选择预分类。所使用的测试数据样本是从马来西亚Kebangsaan大学医学中心收集的脑肿瘤磁共振图像和UCI基准数据集。比较研究表明，所提出的方法具有良好的结果，包括LVQ1、多程LVQ、分层LVQ、多层感知器和径向基函数。 MSC公司： 92 C55 生物医学成像和信号处理 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 关键词：脑磁共振成像;学习矢量量化;径向基函数 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.N.H.Sheikh Abdullah}等人，计算。数学。Methods Med.2016，文章ID 8603609，19 p.（2016；Zbl 1359.92068） 全文： 内政部 参考文献： [1] Gorunescu，F.，计算机辅助诊断中的数据挖掘技术：无创癌症检测，PWASET，25427-430（2007） [2] 查普洛特，S。；Patnaik，L.M。；Jagannathan，N.R.，使用小波作为支持向量机和神经网络输入的磁共振脑图像分类，生物医学信号处理和控制，1,186-92（2006）·doi:10.1016/j.bspc.2006.05.002 [3] 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