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Automatic evaluation of steatosis by ultrasound image analysis

机译:通过超声图像分析自动评估脂肪变性

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摘要

This paper presents a new method for computer based diagnosis in liver steatosis diagnosis. The effectiveness of several image features extracted by robust estimation in conjunction with a random forests classifier for steatosis stage assessment is proved. We found that a successive dichotomy approach using random forests leads to better diagnosis than simultaneous classification with random forests.
机译:本文提出了一种新的基于计算机的肝脂肪变性诊断方法。证明了通过鲁棒估计结合随机森林分类器提取的若干图像特征用于脂肪变性阶段评估的有效性。我们发现,与使用随机森林同时进行分类相比,使用随机森林进行连续二分法可带来更好的诊断。

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