基于支持向量机的磁共振脑组织图像分割

• 作者: 喻莉 张翔 徐海祥 朱光喜 田金文
• 来源期刊: 中国图象图形学报
• 学科: 医学
• 关键词: 支持向量机 分割 脑组织
• 年，卷（期）: 2005,（10）
• 所属期刊栏目: 学术论文与技术报告
• 页码范围: 1275-1280
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4|R445
• 字数: 5403字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-8961.2005.10.012

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱光喜	华中科技大学电子与信息工程系	420	2897	22.0	35.0
2	张翔	华中科技大学图像识别与人工智能研究所	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	248	2531	25.0	36.0
4	徐海祥	华中科技大学电子与信息工程系	5	102	5.0	5.0
5	喻莉	华中科技大学电子与信息工程系	68	399	11.0	16.0