Vid datorstödda system för upptäckt/diagnos (CAD) av lungcancer används ofta klassificering av intresseregioner (ROI) för att exakt upptäcka/diagnostisera lungknutor. Problem med obalanserade datamängder har dock ofta negativa effekter på klassificeringens prestanda. I detta dokument provtas både minoritets- och majoritetsklasser på nytt för att öka generaliseringsförmågan. Vi föreslår en ny SVM klassificering i kombination med slumpmässig undersampling (RU) och SMOTE för lungnodule erkännande. Kombinationerna av de två omsamplingsmetoderna uppnår inte bara ett balanserat träningsprov utan tar också bort buller och dubbel information i träningsprovet och behåller användbar information för att förbättra det effektiva datautnyttjandet, vilket förbättrar prestandan hos SVM-algoritm för pulmonella knutor klassificering under obalanserade data. Åtta funktioner inklusive 2D- och 3D-funktioner utvinns för utbildning och klassificering. Experimentella resultat visar att för olika storlekar av träningsdata får vår RU-SMOTE-SVM-klassning den högsta klassificeringsnoggrannheten bland de fyra typerna av klassificerare, och den genomsnittliga klassificeringsnoggrannheten är mer än 92,94 %.
Sui m.fl. presentera en ny SVM klassificering i kombination med slumpmässig undersampling och SMOTE för lungknuta erkännande REF.
Computer-Aided Lung Nodule Recognition by SVM Classifier Based on Combination of Random Undersampling and SMOTE
{'venue': 'Computational and Mathematical Methods in Medicine', 'journal': 'Computational and Mathematical Methods in Medicine', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}