在對肝臟灌注經(jīng)典的算法進(jìn)行比較分析的基礎(chǔ)上,改進(jìn)了灌注圖像數(shù)據(jù)的測量,使用Bayes和SVM分類器進(jìn)行計算機(jī)輔助肝臟病變檢測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該文設(shè)計的針對MRI灌注圖像利用多核SVM算法可以在降低算法復(fù)雜度的基礎(chǔ)上有效降低分類錯誤率,從而可以有效進(jìn)行對肝臟病變的計算機(jī)輔助檢測。
【文章目錄】：
1 計算機(jī)輔助MRI肝臟灌注成像
    1.1 非去卷積模型
    1.2 去卷積模型
    1.3 肝臟灌注算法的實(shí)驗(yàn)與評估
2 基于模式分類的肝臟病變自動檢測
    2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)介紹
    2.2 基于小樣本集的肝臟病變分類
    2.3 基于較大樣本集的肝臟病變分類
3 結(jié)語

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2851198