基于模糊支持向量机的医学图像分类技术

摘要：

对每一个训练点都定义点模糊度,利用其隶属函数所包含的信息量来确定模糊度,在此基础上对传统的支持向量机算法进行了改进,提出了基于模糊支持向量机的医学图像分类技术.采用不同噪声图像进行的试验结果表明,模糊支持向量机方法能够较好地对MRI图像中脑组织进行分类,并且具有较高的精度.使用该方法还可以减少计算量,提高运算速度.

关键词：计算机应用、医学图像分类、支持向量机、模糊支持向量机、模糊度

所属期刊栏目：37

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60573182;中国博士后科学基金20060390300

在线出版日期：2007-06-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：630-633