期刊简介
本刊是山东生物医学工程学会等主办的，面向国内外公开发行的学术性期刊。主要栏目有研究论文、科研简报、文献综述、专题讲座、新产品评介、信息动态等。主要刊登人口器官、生物材料、生物力学、生物效应、生物电阻抗、生物信息与控制、生物医学测量、心脏起博与电生理、医学超声、血液净化、中医药工程、人工智能、医学图像与成像、介入医学工程技术、康复工程、组织工程、生物芯片、传感器等领域的文章。该刊面向广大医生、生物医学工程工作者等。本刊除注重论文质量外，最大特点是注重时效性、出版周期短，刊出时间为三个月以内。本刊于1982年创刊，是中国学术期刊、中国期刊网入编期刊、中国学术期刊综合评价数据库来源期刊、中文科技期刊数据库收录期刊。
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- 杂志名称：生物医学工程研究杂志
- 主管单位：山东省科学技术协会
- 主办单位：山东生物医学工程学会 山东省医疗器械研究所 山东省千佛山医院
- 国际刊号：1672-6278
- 国内刊号：37-1413/R
- 出版周期：季刊
期刊荣誉：中国学术期刊(光盘版)全文收录期刊期刊收录：上海图书馆馆藏, 维普收录(中), 万方收录(中), 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), 国家图书馆馆藏, 知网收录(中), 北大核心期刊(中国人文社会科学核心期刊)
基于高斯过程分步分类的阿尔茨海默病辅助诊断
陈靖；靳晨；滕升华
关键词：阿尔茨海默病, 磁共振成像, 高斯过程, 分步分类, Kullback-Leibler散度
摘要：脑影像数据维数高且有效训练样本少是影响阿尔茨海默病计算机辅助诊断性能的重要因素.对此小样本分类问题,以高斯过程为基础设计了一种分步的分类方法:先对测试样本利用高斯过程进行初步分类;依据后验概率筛选类别归属确定性强的样本作为补充参与训练,再对其余错分可能性相对较高的样本重新进行分类.利用ADNI数据库磁共振影像的分类实验表明,二次分类倾向于增大样本归属于真实类别的后验概率、提高类别判定的确定性,分类性能优于常规的高斯过程分类方法和支持向量机.
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