【摘要】：為了解決特征級肺結(jié)節(jié)檢測研究中的特征結(jié)構(gòu)不合理和分類器性能低下兩個問題,提出了一種多維特征表達(dá)與支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)核函數(shù)優(yōu)化相結(jié)合的自動化肺結(jié)節(jié)檢測模型。首先提取多維特征數(shù)據(jù)量化感興趣區(qū)域(region of interest,ROI),然后利用網(wǎng)格尋優(yōu)算法優(yōu)化SVM核函數(shù),最后基于優(yōu)化的SVM分類器識別結(jié)節(jié)區(qū)域和非結(jié)節(jié)區(qū)域。仿真實驗結(jié)果表明,該模型耗時短、檢測正確率高,具有一定的臨床應(yīng)用價值。
[Abstract]:......
【作者單位】： 寧夏醫(yī)科大學(xué)附屬心腦血管病醫(yī)院神經(jīng)內(nèi)科;寧夏醫(yī)科大學(xué)理學(xué)院;西北工業(yè)大學(xué)計算機(jī)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(81160183;61561040) 寧夏自然科學(xué)基金資助項目(NZ14085) 陜西省語音與圖像信息處理重點(diǎn)實驗室開放課題資助項目(SJ2013003)
【分類號】：TP391.41;R563

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本文編號：2489998