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針對超聲圖像樣本冗余、不同標準切面因疾病導致的高度相似性、感興趣區域定位不準確問題，提出一種結合特征袋（BOF）特征、主動學習方法和多分類AdaBoost改進算法的經食管超聲心動圖（TEE）標準切面分類方法。首先采用BOF方法對超聲圖像進行描述；然后采用主動學習方法選擇對分類器最有價值的樣本作為訓練集；最后，在AdaBoost算法對弱分類器的迭代訓練中，根據臨時強分類器的分類情況調整樣本更新規則，實現對多分類AdaBoost算法的改進和TEE標準切面的分類。在TEE數據集和三個UCI數據集上的實驗表明，相比AdaBoost．SAMME算法、多分類支持向量機（SVM）算法、BP神經網絡和AdaBoost．M2算法，所提算法在各個數據集上的G-mean指標、整體分類準確率和大多數類別分類準確率都有不同程度的提升，且比較難分的類別分類準確率提升最為顯著。實驗結果表明，在包含類間相似樣本的數據集上，分類器的性能有顯著提升。
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