首页> 外文会议>Signal Processing and Communications Applications Conference >Performance of ensemble learning classifiers on malignant-benign classification of pulmonary nodules
【24h】

Performance of ensemble learning classifiers on malignant-benign classification of pulmonary nodules

机译:集成学习分类器在肺结节恶性良性分类中的性能

获取原文

摘要

Computer-aided detection systems can help radiologists to detect pulmonary nodules at an early stage. In this study, a novel Computer-aided Diagnosis system (CAD) is proposed for the classification of pulmonary nodules as malignant and benign. Proposed CAD system, providing an important support to radiologists at the diagnosis process of the disease, achieves high classification performance using ensemble learning classifiers.
机译:计算机辅助检测系统可以帮助放射科医生及早发现肺结节。在这项研究中,提出了一种新颖的计算机辅助诊断系统(CAD),用于将肺结节分类为恶性和良性。提议的CAD系统在疾病的诊断过程中为放射科医生提供了重要的支持,它使用集成学习分类器实现了很高的分类性能。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号