高精度腦部經(jīng)顱直流電刺激系統(tǒng)中關(guān)鍵問題研究
【文章頁數(shù)】:116 頁
【學(xué)位級(jí)別】:博士
【部分圖文】:
圖2.1數(shù)據(jù)處理與分析流程圖
西安電子科技大學(xué)博士學(xué)位論文14模型進(jìn)行驗(yàn)證,并以準(zhǔn)確度、敏感性、特異性以及召回率作為評價(jià)指標(biāo)。上述所有步驟重復(fù)十次,完成十折交叉驗(yàn)證。本章采用網(wǎng)格搜索的方式對參數(shù)P0,N,以及l(fā)ibsvm中的損耗參數(shù)c進(jìn)行搜索。這些參數(shù)將會(huì)被設(shè)置成一組特定的值,這組值將使測試的準(zhǔn)確率指標(biāo)達(dá)到最....
圖2.2(A)5個(gè)LASSO特征的大腦空間分布圖;(B)分類模型的ROC曲線
基于機(jī)器學(xué)習(xí)方式的LPE異常功能腦區(qū)定位方法的研究15異性及召回率指標(biāo)分別為0.8490±0.1401,0.9238±0.1817,0.7250±0.3038和0.8506±0.1740。圖2.2B給出了分類模型的ROC曲線,其AUC為0.8047。圖2.3給出了分類模型準(zhǔn)確率及....
圖2.3分類模型(A)準(zhǔn)確率和(B)AUC指標(biāo)的1000次permutation檢驗(yàn)結(jié)果
西安電子科技大學(xué)博士學(xué)位論文16經(jīng)統(tǒng)計(jì),在這100次十折交叉驗(yàn)證的過程中,有5個(gè)LASSO特征在降維過程中被保留下來的次數(shù)超過500次。因此,這5個(gè)LASSO特征對分類模型的構(gòu)建起關(guān)鍵性作用,因?yàn)楸A舸螖?shù)低于500次的特征在很大程度上與特定的訓(xùn)練分組有關(guān)。這5個(gè)LASSO特征涉及....
圖3.1三種序列影像對比
基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的鼻咽癌腫瘤定位方法的研究21上完成,其中,一名專家進(jìn)行手動(dòng)標(biāo)記,另一名專家進(jìn)行修正。310名患者的T2加權(quán)圖像被隨機(jī)分成4組,其中一組用于測試(77名),其余三組用于訓(xùn)練CNN或FCN模型(233名)。圖3.1三種序列影像對比。T2W,T2加權(quán);T1W,T1加權(quán)....
本文編號(hào):4026923
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