10.3969/j.issn.1006-8961.2005.10.012
基于支持向量机的磁共振脑组织图像分割
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.
支持向量机、分割、脑组织
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TP391.4;R445(计算技术、计算机技术)
湖北省自然科学基金2005ABA254
2005-11-10(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
1275-1280