基于模糊支持向量机的医学图像分类技术

作者：曹春红; 张斌; ***

来源：吉林大学学报（工学版）, 2007, 37(3): 630-633.

DOI：10.3969/j.issn.1671-5497.2007.03.029

• 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

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.

• 单位
  南京大学; 东北大学; 计算机软件新技术国家重点实验室