XiaoMi-AI文件搜索系统
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使用CNN和SVM
摘要 - 如今，通过基于计算机的技术识别故障/裂纹是一种增长的趋势。任何高度响应的系统都可以以两个关键特征为特征：快速检测和高度准确，通过利用现代技术和有效利用资源。骨断裂是超出骨骼阈值的过量外力的结果。Canny Edge检测是一种图像处理方法，用于通过有效使用自动裂缝检测来检测骨断裂，并且压倒了降噪问题。如今，有几种可用于边缘检测的方法，例如：Canny，Log，PreWitt和Robert。但是，由于无法执行多分辨率分析，这些技术对于在分析过程中检测次要细节没有用。这些技术的另一个关键问题是，即使它们在高分辨率和高质量的图像方面正常工作，它们无法与嘈杂的图像一起使用，因为它们固有地缺乏区分边缘和噪声组件之间的能力。我们使用CNN算法对这些问题进行了胜过的方法。我们观察到的模拟结果是，提出的方法是在骨料尺度上执行边缘检测的更好选择。所提出的方法也已证明足以提取必要的信息，并进行所需的处理并比当前可用的边缘探测器更好地处理噪声。
一种用于 MRI 脑图像肿瘤检测和分类的混合 CNN-SVM 阈值分割方法
目的：本研究论文将通过考虑 CNN 在公共数据集上的优势对脑部 MRI 图像进行分类，以对良性和恶性肿瘤进行分类。材料和方法：深度学习（DL）方法由于在过去几年中的良好表现，在图像分类中变得越来越流行。卷积神经网络（CNN）通过多种方法可以在不使用手工制作的模型的情况下提取特征，并最终显示出更好的分类精度。所提出的混合模型在分类方面结合了 CNN 和支持向量机（SVM），在检测方面结合了基于阈值的分割。结果：先前研究的结果基于不同的模型，其精度为粗糙极限学习机（RELM）-94.233%，深度 CNN（DCNN）-95%，深度神经网络（DNN）和离散小波自动编码器（DWA）-96%，k 最近邻（kNN）-96.6%，CNN-97.5%。混合 CNN-SVM 的总体准确率为 98.4959%。结论：在当今世界，脑癌是最危险的疾病之一，死亡率最高，由于细胞生长异常、形状、方向和位置异常，检测和分类脑肿瘤是医学成像中的一项艰巨任务。磁共振成像 (MRI) 是用于脑肿瘤分析的典型医学成像方法。传统的机器学习 (ML) 技术根据放射科医生专家选择的一些手工特性对脑癌进行分类。这可能导致执行失败并降低算法的有效性。简要介绍
使用K-均值聚类方法和LSVM
引言人类与计算机之间的关系是近年来进行许多投资的研究领域之一。在过去的二十年中，已经设计了各种人类计算机间接位置，它利用了试听，视觉，节感或它们的组合。自从过去十年以来，就已经根据大脑电子信号分析将计算机与环境联系起来。这些系统的主要目的是帮助具有皮质脊髓损伤的人。尽管拥有健康的大脑，但这些人通常无法与周围环境移动或建立正常自然的关系。神经科学，生理学，信号分析，机器学习和硬件的最新进展使设计直接的脑部计算机通信系统，称为脑部计算机间隙（BCI），这使身体残疾的患者能够在没有其他人的帮助的情况下进行事务。通常，大脑计算机界面是一个系统，它允许残疾人操作电气设备，例如计算机指针，机器人手臂，甚至是脑电图。关于其实施，BCI系统评估了大脑活动的特定特征，因此翻译
一种从单通道脑电信号中检测癫痫发作的多视图 SVM 方法
摘要 癫痫发作是发生在中枢神经系统中的癫痫的一部分，会导致大脑活动异常。脑电图 (EEG) 信号记录主要用于癫痫发作检测过程。癫痫发作的检测是患者进一步治疗的关键部分。本文提出了一种使用单通道 EEG 信号进行癫痫发作检测的多视图 SVM 模型。在本实验中，提取了 EEG 数据的两个视图，(1) 使用独立成分分析 (ICA) 的时域特征和 (2) 在频域中获得功率谱密度。提取的特征已输入到多视图 SVM 分类模型。在本研究中，单通道 EEG 数据集用于癫痫发作检测。已经估计了性能估计参数，即准确度、灵敏度、特异性、F1 分数和 AUC 值，以评估所提出的模型。该模型使用 k 倍交叉验证对 A vs E 和 B vs E 集上的癫痫和非癫痫进行了分类，准确率超过 99%。使用相同特征，多视图 SVM 获得的分类准确率比单视图 SVM 高 1-4%。此外，还将所提出的模型与现有的单视图 SVM 模型进行了比较。观察到，与单视图 SVM 模型相比，多视图 SVM 模型在相同特征上的表现明显更好。
NSVMA-医疗记录手册-...
《兽医法》是一部规范新斯科舍省兽医执业行为的法律。《兽医法》第 6(1) 条和第 IV 部分规定，理事会应确定各类兽医执业所需的设施和服务标准。这些标准在协会的年度大会上得到批准；它们是《章程》的附件。《执业标准》章程规定，必须保存完整、准确的医疗记录，并可供审查。所有兽医执业都必须保存此类记录，并且每 3 年接受一次医院检查。如果医院检查因医疗记录不充分而失败，则可能导致兽医执业不获认证或由认证上诉委员会进行个人兽医上诉。成功完成医院检查后，HAC 将颁发执业认证证书。
基于SVM的EEG信号分类，改进...
摘要：脑电图（EEG）是一个复杂的生物选择信号。分析可以为搜索者提供有用的生理信息。为了识别和分类EEG信号，提出了一种使用改进的松鼠搜索算法（ISSA）来优化支持向量机（SVM）的模式识别方法。预处理EEG信号，其时域特征将被提取并针对SVM作为分类和识别的特征向量。在本文中，良好点集的方法用于初始化人口位置，混乱和反向学习机制被引入算法中。使用基准功能进行了改进的松鼠算法（ISSA）的性能测试。从结果的统计分析可以看出，算法的勘探能力和收敛速度可以提高。然后将其用于优化SVM参数。ISSA-SVM模型是为EEG信号的分类而建立的。对于数据集，该方法的平均分类为85.9％。此结果比比较方法提高了2-5％。
编辑创新的能源存储的高级高级材料：综合，表征和应用
摘要：创伤性脑损伤（TBI）是人头因事故或跌倒而受到影响的常见伤害之一，并且是最常提交的保险索赔之一。但是，当个人通过提供虚假的医疗状况尝试保险欺诈索赔时，通常总是被滥用。因此，需要即时大脑条件分类系统。本研究提出了一种新型的分类结构，可以对非重生TBI患者和健康受试者进行分类，该患者使用静止状态脑电图（EEG）作为输入，解决计算机断层扫描（CT）扫描和磁共振成像（MRI）的固定性问题。所提出的体系结构利用长期内存（LSTM）和错误校正校正输出编码支持向量机（ECOC-SVM）进行多类分类。通过每个时间步骤将预处理的EEG时间序列提供给网络，LSTM单元将记住上一步的重要信息。LSTM单元的激活用于训练ECOC-SVM。 EEG的时间优势得到扩增，并能够达到100％的分类精度。 将所提出的方法与文献中的现有作品进行了比较，这表明所提出的方法在分类准确性，敏感性，特殊性和精度方面都优越。LSTM单元的激活用于训练ECOC-SVM。EEG的时间优势得到扩增，并能够达到100％的分类精度。将所提出的方法与文献中的现有作品进行了比较，这表明所提出的方法在分类准确性，敏感性，特殊性和精度方面都优越。
支持向量机（SVM）用于肿瘤医学图像分类
nfadel@fbsu.edu.sa 摘要——癌症已成为全球死亡的主要原因。为了处理医学图像以发现肿瘤及其类型，作者需要具有理解医学图像的独特经验。作者需要机器学习技术来达到高精度和快速分析这些图像，以避免缺乏经验或错误。在本文中，作者将研究用于对脑图像进行分类的机器学习技术（SVM）。本文将使用 SVM 分析脑图像并使用 Matlab 软件发现良性肿瘤和恶性肿瘤。进行的实验结果表明，该系统对医学脑图像中发现的肿瘤类型（良性、恶性）的分类具有准确性。作者将在本研究中坚持认为，要分类的图像仅限于仅存在两种类型的肿瘤。将来，在分类过程之前，将在脑部的医学图像中添加一些预处理程序。关键词——肿瘤、医学图像、机器学习、支持向量机。
使用 DEAP 进行 SVM 分类器特征提取的 DWT 与 PSD 性能比较
信号由在不同情况下组合的多个频率组成。离散小波变换 (DWT) 用于使用一系列高通/低通滤波器将信号分解为不同的频带。或者，使用功率谱密度 (PSD) 来获取频谱以及每个频率的功率分布。统计特征来自 DWT 和 PSD。然后，PCA 用于降维，并且在 SVM 分类器的情况下仅将得到的数据用于情绪分类，因为我们需要尽可能多的数据来进行深度学习。所有这些都是为了从分类器中提取最大性能并最小化所需的计算资源，然后将信号分解为组成频率并得出表征整个信号的相关统计特征。