MRI plays an important role in prog

MRI plays an important role in progressive researches. MRI Images have been taken into account. About 50 MRI brain images have been used to diagnose such as 'Normal', 'Abnormal' based on the SVM and SVM-KNN classification algorithm. Firstly classification system is trained using training samples. Once the classification system is trained, the classification using SVM and SVM-KNN accuracy is validated using the testing set. SVM-KNN (TABLE II) gives better accuracy rate than the SVM (TABLE I).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

MRI มีบทบาทสำคัญในงานวิจัยก้าวหน้า ภาพ MRI ได้ถูกนำมาพิจารณา มีการใช้ประมาณ 50 ภาพสมอง MRI เพื่อวินิจฉัยเช่น 'ปกติ' 'ผิดปกติ' อิงจากอัลกอริทึมการจำแนกประเภท SVM และ SVM KNN ประการแรก ระบบจำแนกประเภทคือฝึกอบรมโดยใช้ตัวอย่างการฝึกอบรม เมื่อระบบการจำแนกประเภทคือการฝึกอบรม การจัดประเภทโดยใช้ SVM และ SVM KNN ความถูกต้องถูกตรวจสอบโดยใช้ชุดทดสอบ SVM KNN (ตาราง II) ทำให้อัตราความถูกต้องดีกว่าการ SVM (ตารางฉัน)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

MRI มีบทบาทสำคัญในการวิจัยก้าวหน้า รูปภาพ MRI ได้รับนำเข้าบัญชี เกี่ยวกับ 50 ภาพ MRI สมองได้รับการใช้ในการวินิจฉัยเช่น 'ปกติ', 'ผิดปกติ' อยู่บนพื้นฐานของ SVM และขั้นตอนวิธีการจัดหมวดหมู่ SVM-KNN ประการแรกระบบการจำแนกคือการฝึกอบรมโดยใช้ตัวอย่างการฝึกอบรม เมื่อระบบการจัดหมวดหมู่ได้รับการฝึกฝนการจำแนกโดยใช้ SVM และความถูกต้อง SVM-KNN จะถูกตรวจสอบโดยใช้ชุดทดสอบ SVM-KNN (ตารางที่ II) จะช่วยให้อัตราความถูกต้องดีกว่า SVM (ตารางที่ I)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

MRI มีบทบาทสำคัญในงานวิจัยที่ก้าวหน้า หลังจากภาพที่ได้รับการถ่ายลงในบัญชี 50 เกี่ยวกับ MRI สมองภาพได้ถูกใช้เพื่อวินิจฉัย เช่น " ปกติ " , " ผิดปกติ " บนพื้นฐานของ SVM และขั้นตอนวิธีการจำแนก svm-knn . ระบบการจัดหมวดหมู่คือการอบรมโดยใช้ตัวอย่างการฝึกอบรม เมื่อระบบการจัดหมวดหมู่คือการฝึกอบรมและการจำแนกโดยใช้ SVM svm-knn ความถูกต้องตรวจสอบโดยใช้การทดสอบชุด svm-knn ( ตารางที่ 2 ) ทำให้อัตราความถูกต้องดีกว่า SVM ( โต๊ะผม )