کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4969899 | 1449983 | 2017 | 49 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A multi-kernel based framework for heterogeneous feature selection and over-sampling for computer-aided detection of pulmonary nodules
ترجمه فارسی عنوان
یک چارچوب مبتنی بر چند هسته برای انتخاب ویژگی ناهمگونی و نمونه برداری بیش از حد برای تشخیص کامپیوتری از گره های ریه
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
تشخیص نزول ریه، کاهش مثبت کاذب، طبقه بندی، یادگیری داده های نامتعادل، یادگیری چند هسته ای، انتخاب ویژگی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
چکیده انگلیسی
Classification plays a critical role in False Positive Reduction (FPR) in lung nodule Computer Aided Detection (CAD). To achieve effective recognition of nodule, many machine learning methods have been proposed. However, multiple heterogeneous feature subsets, high dimensional irrelevant features, as well as imbalanced distribution between the nodule and non-nodule classes typically makes this problem challenging. To solve these challenges, we proposed a multi-kernel based framework for feature selection and imbalanced data learning in Lung nodule CAD, involving multiple kernel learning with a â2,1 norm regularizer for heterogeneous feature fusion and selection from the feature subset level, a multi-kernel feature selection based on pairwise similarities from the feature level, and a multi-kernel over-sampling for the imbalanced data learning. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed method in terms of Geometric mean (G-mean) and Area under the ROC curve (AUC), and consistently outperform the competing methods.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition - Volume 64, April 2017, Pages 327-346
Journal: Pattern Recognition - Volume 64, April 2017, Pages 327-346
نویسندگان
Peng Cao, Xiaoli Liu, Jinzhu Yang, Dazhe Zhao, Wei Li, Min Huang, Osmar Zaiane,