支持向量机及其在医学图像分类中的应用

• 作者: 张翔 柳健 田金文 肖晓玲
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 医学
• 关键词: 支持向量机 分类 磁共振图象
• 年，卷（期）: 2004,（2）
• 所属期刊栏目: 短文与研究通讯
• 页码范围: 208-212
• 页数: 5页
• 分类号: R3
• 字数: 3382字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0530.2004.02.024

摘要

支持向量机被看作是对传统分类器的一个好的替代,特别是在高维数据空间下,具有较好的泛化能力.本文首次采用支持向量机方法对医学图像进行了分类研究.为了检验该分类方法的有效性与稳健性,对不同的噪声图像进行试验,试验结果表明,即使存在噪声的情况下,支持向量机方法也能获得较好的分类结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张翔	华中科技大学图像识别与人工智能研究所图像信息处理与智能控制教育部重点实验室	147	1432	19.0	29.0
3	田金文	华中科技大学图像识别与人工智能研究所图像信息处理与智能控制教育部重点实验室	248	2531	25.0	36.0
4	柳健	华中科技大学图像识别与人工智能研究所图像信息处理与智能控制教育部重点实验室	129	1748	21.0	33.0
7	肖晓玲	长江大学江汉石油学院	8	100	4.0	8.0