基于PLSA-BOW模型的医学影像分类算法的研究

被引：10

作者：

曹春红 ^{[1
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赵大哲 ^{[2
]}

张斌 ^{[1
]}

刘岳 ^{[1
]}

机构：

[1] 东北大学信息科学与工程学院

[2] 东北大学医学影像计算教育部重点实验室

[3] 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室

[4] 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室

来源：

计算机应用与软件 | 2012年 / 29卷 / 12期

关键词：

医学影像分类; 词袋模型; 概率潜在语义分析算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

摘要：

随着现代医学成像技术的快速发展,医学影像分类已经成为重要的辅助诊疗需求。将文本领域中的词袋模型引入到图像领域,构建视觉词袋模型。为解决多义词和同义词问题,通过把词袋模型与PLSA主题模型结合,提出PLSA-BOA模型来解决传统词袋模型中的语义问题,这使得基于词袋模型的分类方法在精度上得到了进一步提高。实验结果表明,PLSA-BOW模型用于医学影像分类,具有较高的分类精度。

引用

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