34、模式分类与心脏心室识别技术解析

模式分类与心脏心室识别技术解析

在模式分类和医学图像识别领域，有两项关键技术值得深入探讨。一是基于共识的模式分类方案，它在性能和过拟合方面展现出了显著优势；二是基于知识的主动分区方法，用于心脏心室的识别，为医学图像分析提供了新的思路。

基于共识的模式分类

在模式分类中，不同的分类器在处理模糊数据时表现各异。以下是几种常见分类器对不同数据集的重新分类准确率：
| 方法/任务 | ‘pima’ | ‘bupa’ | ‘heart’ | ‘german’ | ‘sonar’ |
| — | — | — | — | — | — |
| 朴素贝叶斯 | 65.8 | 58.5 | 80.8 | 59.5 | 45.0 |
| 逻辑回归 | 65.7 | 36.7 | 60.0 | 50.0 | 70.0 |
| AdaBoost | 100 | 93.0 | 95.0 | 89.0 | 100 |

从这些数据可以看出，AdaBoost在各个数据集上的表现都非常出色，而逻辑回归在某些数据集上的准确率相对较低。

这种将模式分类器相结合的方案具有诸多优点。它能够在性能和过拟合方面取得更好的分类效果。对于处于共识状态的分类器，不同汉明距离构建的不同共识下，正确共识概率变化不大。在选择强分类器的子集时，使用具有最高熵的分类器效果更佳。若要向分类器集合中添加一个分类器，可以采用贪心搜索，在每一步都使熵最大化，同时应尽量减少最终子集中分类器的数量。

基于知识的主动分区方法用于心脏心室识别

在医学领域，对心脏心室的准确识别对于肺栓塞的诊断至关重要。传统的图像分割技术在利用外部知识方面存在困难，