基于支持向量机的磁共振脑组织图像分割

徐海祥; 喻莉; 朱光喜; 张翔; 田金文

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基于支持向量机的磁共振脑组织图像分割

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脑组织图像分割在医学图像分析中具有重要的理论和应用价值.由于支持向量机被看作是对传统学习分类器的一个好的替代,特别是在小样本、高维情况下,具有较好的泛化性能,因此可采用支持向量机方法对磁共振脑组织图像进行分割研究.为了验证支持向量机分割磁共振脑组织图像的效果,利用支持向量机进行了脑组织图像分割实验.实验结果表明:核函数及模型参数对支持向量机的分割性能有较大的影响;支持向量机方法适合作为小样本情况下的学习分类器;对目标边界模糊、目标灰度不均匀及目标不连续等情况下的图像(如医学图像)分割,支持向量机方法也是一个好的选择.

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来源
《中国图象图形学报》 |2005年第10期|1275-1280|共6页
作者
徐海祥; 喻莉; 朱光喜; 张翔; 田金文;
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作者单位

华中科技大学电子与信息工程系,武汉,430074;

华中科技大学电子与信息工程系,武汉,430074;

华中科技大学电子与信息工程系,武汉,430074;

华中科技大学图像识别与人工智能研究所,武汉,430074;

华中科技大学图像识别与人工智能研究所,武汉,430074;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;影像诊断学;
关键词
支持向量机; 分割; 脑组织;

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