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基于Adaboost算法的颈动脉粥样硬化判别方法

郭翌  汪源源  
【摘要】:颈动脉粥样硬化是动脉硬化血管病中常见的一种,会引起动脉狭窄,严重危害人类健康。本文提出一种基于Adaboost集成学习算法的颈动脉粥样硬化自动判别方法。首先从颈动脉B型超声图像和超声多普勒信号频谱中提取各类特征参数,如血管管径、内中膜厚度和血流动力学参数等,再通过计算类间距筛选有效特征输入至Adaboost算法,自动判别粥样硬化。通过对临床采集的35组颈动脉超声信息分析,结果表明本论文提出的方法具有较高的准确率,有望为临床诊断提供参考意见。

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