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基于 DT-CWT 和 SVM 分类器的癫痫脑电信号分类 S.Deivasigamani*、G.Narmadha** C.Senthilpari***、Wong Hin Yong*** 和 PKRa
头痛、中风和阿尔茨海默病是人类大脑中的主要问题。在这种疾病中，癫痫是另一种大脑疾病，在人口大国中偶然发生。癫痫是一种影响儿童和成年人的常见神经系统疾病。早期诊断和治疗与降低患病率和死亡率有关。尤其是如果已经确认了癫痫的类型并开始适当的治疗。脑电图仍然是最高质量的诊断方法。脑电图传感器获取的信号是非直接的，其趋势复杂。因此，识别和分离获取的脑电图信号中的瞬间变化是一个非常复杂的过程（Karthik 等人，2020 年）。阴极安装在人头皮上，脑电图信号通过各种通道捕获。从癫痫发作区域捕获的信号称为局灶性脑电图信号，从癫痫发作区域的另一部分捕获的信号称为非局灶性脑电图信号。因此，有必要提出一种自动识别和表征局灶性和非局灶性脑电图信号的系统，以继续癫痫治疗和进一步治疗。癫痫发作会导致大脑区域出现异常功能，这些功能是从大脑中捕获的，局灶性和非局灶性的识别是
使用T2 MRI脑图像和CNN二元分类器和DWT
摘要：目的：放射线学家使用磁共振成像（MRI）数据对脑肿瘤进行了手动和无创诊断和非侵入性分类。可能由于人为因素（例如缺乏时间，疲劳和相对较低的经验）而存在误诊的风险。深度学习方法在MRI分类中变得越来越重要。为提高诊断准确性，研究人员强调需要通过使用深度学习方法（例如卷积神经网络（CNN））来开发基于人工智能（AI）系统的计算机辅助诊断（CAD）计算诊断，并通过将其与其他数据分析工具（如波动型波现变换）相结合来改善CNN的性能。在这项研究中，开发了一个基于CNN和DWT数据分析的新型诊断框架，用于诊断大脑中的神经胶质瘤肿瘤以及其他肿瘤和其他疾病，并进行了T2-SWI MRI扫描。这是一种二元CNN分类，将“神经胶质瘤肿瘤”视为阳性，而其他病理为阴性，导致非常不平衡的二元问题。该研究包括对经过MRI的小波变换数据而不是其像素强度值的CNN进行比较分析，以证明CNN和DWT分析在诊断脑胶质瘤时的性能提高。还将提出的CNN体系结构的结果与使用DWT知识的VGG16传输学习网络和SVM机器学习方法进行了比较。此外，没有对原始图像应用预处理。使用的图像是与轴向平面平行的T2-SWI序列的MRI。方法：为了提高CNN分类器的准确性，拟议的CNN模型用作知识，通过将原始MRI图像转换为频域而提取的空间和时间特征，通过执行离散小波转换（DWT），而不是传统上使用的原始扫描以Pixel Intomesition的形式进行。首先，对每次MRI扫描进行了一个压缩步骤，该DWT施加了三个级别的分解级别。这些数据用于训练2D CNN，以将扫描分类为显示神经胶质瘤。拟议的CNN模型对MRI切片进行了培训，该模型源自382名各种男性和女性成年患者，显示出疾病选择的健康和病理图像（显示出神经胶质瘤，脑膜瘤，垂体，垂体，坏死，水肿，非onsence肿瘤，肿瘤，出血性焦点，水肿，缺血性，缺血性区域等）。这些图像由医学图像计算和计算机辅助干预（MICCAI）的数据库以及缺血性的中风病变细分（ISLE）对脑肿瘤细分（BRATS）挑战2016和2017的挑战以及2017年和2017年的挑战，以及在Chania，Crete，Crete，Crete，Crete，Crete，Crete，Saint George中保存的许多记录。结果：通过检查源自190名不同患者的MRI切片（未包含在训练集中），在实验中评估了所提出的框架，其中56％的胶质瘤显示了最长的两个轴小于2 cm，而44％的轴是其他病理效应或健康的病例。结果表明，当使用AS信息时，令人信服的性能是原始扫描提取的空间和时间特征。使用拟议的CNN模型和DWT格式的数据，我们实现了以下
心脏病预测基于生理参数，使用集合分类器和参数优化Agung Muliawan 1，Achmad Rizal 2，
使用集合分类器和参数优化基于生理参数的心脏病预测Agung Muliawan 1，Achmad Rizal 2，Sugondo Hadiyoso 3* Institut Teknologi Dan Sainsia Mandala，Indonesia，Indonesia 1 Telekom University 1 Telekom University，Indonesia 23 sugondo@telkomuniversity.actistia in Indonesia telkomuniversity.ace.ac.act.ace.ace.act.act act：20 3 333 333 303 303接受：2023年11月7日 *通讯作者摘要本研究描述了使用具有参数优化的集合分类器对心脏病的预测。作为输入，从UCI机器学习存储库中获取了一个公共数据集，该数据集是指UCI机器学习中的数据集。数据集由13个变量组成，这些变量被认为会影响心脏病。粒子群优化（PSO）用于特征选择和主成分分析（PCA），以降低特征的尺寸。在几种机器学习方法上的应用优化应用，例如SVM（径向基础功能），深度学习和集合分类器（装袋和增强），以获得最高的精度比较。与PCA相比，该研究使用PSO维度降低的结果降低导致精确度。相反，通过优化深度学习参数的精度为84.47％，并优化SVM RBF参数，精度为83.56％，获得了最高精度。使用SVM上的袋子在83.51％的装袋中的最高精度，与SVM相差0.5％，而无需使用袋装。关键字：心脏病，机器学习，降低维度，参数优化，合奏分类器1。简介
使用具有联合分布自适应和流形正则化的在线选择性传输 TSK 模糊分类器根据 EEG 信号对癫痫发作进行分类
为了识别癫痫患者的异常脑电图 (EEG) 信号，在本研究中，我们提出了一种基于联合分布自适应和流形正则化的在线选择性转移 TSK 模糊分类器。与大多数现有的转移分类器相比，我们的分类器有自己的特点：（1）来自源域的标记 EEG 时期不能准确表示目标域中的原始 EEG 时期。我们的分类器可以利用目标域中很少的校准数据来诱导目标预测函数。（2）联合分布自适应用于最小化源域和目标域之间的边缘分布距离和条件分布距离。（3）使用聚类技术选择源域，从而降低分类器的计算复杂度。我们根据波恩大学提供的原始 EEG 信号构建了六种传输场景来验证我们分类器的性能，并引入四个基线和一个传输支持向量机 (SVM) 进行基准研究。实验结果表明，我们的分类器获得了最佳性能并且对其参数不太敏感。
使用大数据来概括新加坡的互联网经济
此外，随机森林分类器通过其易于可见的特征的重要性提供了易于解释。特征重要性是一个简单的度量标准，它指示每个特征对分类器预测的相对贡献。例如，对于选定的分类器，“ shop”一词的特征重要性得分为0.044，是平均特征重要性得分0.006的七倍以上。这意味着“商店”一词在分类中高度相关，与一个平均重要的功能相比。这允许对分类器的预测进行摘要见解。使用Python（Scikit-Learn）中的机器学习软件包来计算功能重要性。表3中突出显示了具有显着特征重要性的特征单词。
car damage detection using machine learning
Siruganur ,Trichy Abstract – Modern car insurance industries waste a lot of resources due to claim leakages, which determines the amount they pay. Currently,visual Inspections and Validations are done manually,which can delay the claim processes.Previous study have shown that classifying images is possible with a small data set,by transferring and re purposing knowledge from models trained for a different task. Our goal is to build a Car Damage classifier using a deep learning model that is able to detect the different damage types and give an accurate depiction given a car image. However, due to the limiting set of data, it can be result in being a determining factor.Training a Convolutional Network from scratch (with random initialization) is difficult because it is relatively rare to have a large enough dataset.In this project we explore the problem of classifying images containing damaged cars to try and assess the monetary value of the damage. Because of the nature of this problem,classifying this data may prove to be a difficult task since no standardized dataset exists and some of the clases utilized might not be discriminative enough. Utilizing a pretrained YOLOv8 model,we trained a classifier in order to categorize the dataset,testing 3 different cases: damaged or not (damage vs whole),damage location (front vs rear vs side),damage level (minor vs moderate vs severe). Index Terms - YOLO model,CNN
卢旺达大学商学院
图 1：将样本从两个类别中分离出来的最大边际超平面 ...................................................................... 9 图 2：决策树算法 .............................................................................................................. 11 图 3：使用决策树对直接邮寄的响应进行分类 ........................................................................ 12 图 4：用于数据分析的 Python 库 ............................................................................................. 21 图 5：我们数据集中缺失值的摘要 ............................................................................................. 23 图 6：热图函数表示空值的分布 ............................................................................................. 24 图 7：说明调查类型的 Python 代码 ............................................................................................. 25 图 8：说明业余建造的 Python 代码 ............................................................................................. 26 图 9：说明飞行阶段的 Python 代码 ............................................................................................. 27 图 10：说明可变数量的发动机的 Python 代码 ............................................................................. 28 图 11：用四个属性的模态值替换缺失值的 Python 代码和结果 ................................................................................................................. 29 图 12：清理后的数据集，没有空值 ............................................................................................. 30图 14：从分类转换为数值后的调查类型摘要 ......................................................................................................................................................................31 图 15：从分类转换为数值后的天气状况摘要 ......................................................................................................................................................31 图 16：从分类转换为数值后的业余建造摘要 ......................................................................................................................31 图 17：从分类转换为数值后的飞行阶段摘要 ......................................................................................................31 图 18：带有数值的发动机数量摘要 .............................................................................................................32 图 19：我们数据集中变量之间相关性的摘要。 .............................................................................................34 图 20：我们数据集的形状 .............................................................................................................................34 图 21：我们数据集中的所有变量 .............................................................................................................35 图 22：筛选特征（可能导致空调事故的潜在特征） .............................................................................................35 图 23：特征重要性 ................................................................................................................ 36 图 24：决策树分类器的分类报告和准确度得分 .............................................................................. 37 图 25：决策树分类器的混淆矩阵 .............................................................................................. 38 图 26：基于曲线下面积的决策树分类器性能图表 ............................................................................................. 38 图 27：随机森林分类器的分类报告和准确度得分 ............................................................................. 39 图 28：随机森林分类器的混淆矩阵 ............................................................................................. 39 图 29：基于曲线下面积的随机森林分类器性能图表 ............................................................................................. 39 图 30：SVM 分类器的分类报告和准确度得分 ............................................................................................. 40 图 31：SVM 分类器的混淆矩阵 ............................................................................................. 40 图 32：基于 AUC 的 SVM 分类器性能图表 ............................................................................................. 40 图 33：朴素贝叶斯的分类报告和准确度得分分类器 .................................................. 41 图 34：朴素贝叶斯分类器的混淆矩阵 .............................................................. 41 图 35：基于 AUC 的朴素贝叶斯分类器性能图表 .............................................. 41 图 36：基于 AUC 对飞机事故数据的不同分类模型的评估性能 ............................................................................................................. 42SVM 分类器的混淆矩阵 ................................................................................................ 40 图 32：基于 AUC 的 SVM 分类器性能图表 .............................................................. 40 图 33：朴素贝叶斯分类器的分类报告和准确度得分 ............................................................ 41 图 34：朴素贝叶斯分类器的混淆矩阵 ............................................................................. 41 图 35：基于 AUC 的朴素贝叶斯分类器性能图表 ............................................................. 41 图 36：基于 AUC 的不同分类模型在飞机事故数据上的评估性能 ............................................. 42SVM 分类器的混淆矩阵 ................................................................................................ 40 图 32：基于 AUC 的 SVM 分类器性能图表 .............................................................. 40 图 33：朴素贝叶斯分类器的分类报告和准确度得分 ............................................................ 41 图 34：朴素贝叶斯分类器的混淆矩阵 ............................................................................. 41 图 35：基于 AUC 的朴素贝叶斯分类器性能图表 ............................................................. 41 图 36：基于 AUC 的不同分类模型在飞机事故数据上的评估性能 ............................................. 42
稳态母小波的视觉评估——...
表 4 分别列出了每个参与者使用能量、熵和方差特征的分类器性能。给出了每个母小波和特征集的最高准确度。性能最成功的分类器算法在准确度之下给出。表 4 的最后一列还给出了平均分类器准确度。在这些准确度最高的算法中，集成学习器算法的准确度最高，达 43 次。
使用机器学习技术预测脑肿瘤恶性程度 Seethalakshmi B. *
及早发现癌症对于挽救许多生命至关重要。如果脑瘤被诊断为较高级别，它通常是最常见和最严重的恶性肿瘤之一，预计寿命很短。肿瘤大小、形态和位置的差异对脑瘤的检测造成了重大障碍。本综述旨在为研究人员提供基于磁共振成像 (MRI) 的脑瘤检测的全面文献综述。使用九种机器学习算法对 MRI 图像进行分类：支持向量机 (SVM)、逻辑回归、K 最近邻 (KNN)、朴素贝叶斯 (NB)、决策树 (DT) 分类器、随机森林分类器、XGBoost 分类器、随机梯度下降 (SGD) 分类器和梯度提升分类器。对 ML 算法进行了比较和对比。