基于支持向量机的动脉硬化斑块识别

• 作者: 吴焕焕 张丽杰 李亦林 汪友生 王志东 胡百乐 陈建新
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 动脉硬化 斑块识别 纹理分析 特征提取
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 页码范围: 283-286
• 分类号: TP3
• 字数: 3177字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-9037.2012.03.003

摘要

利用灰度共生矩阵提取斑块特征,选取能量、熵、惯性矩和相关4种有效特征值组成特征向量;结合粒子群算法构造支持向量机分类器,并对基于高斯径向基核函数的支持向量机分类参数进行优化.实验结果表明本文方法所消耗的时间相对较少,对常见的4种斑块的平均识别正确率达到92％,验证了方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪友生	北京工业大学电子信息与控制工程学院	48	435	11.0	19.0
2	吴焕焕	北京工业大学电子信息与控制工程学院	3	33	3.0	3.0
3	胡百乐	北京工业大学电子信息与控制工程学院	3	33	3.0	3.0
4	李亦林	北京工业大学电子信息与控制工程学院	3	33	3.0	3.0
5	陈建新	北京工业大学电子信息与控制工程学院	65	441	11.0	17.0
6	王志东	北京工业大学电子信息与控制工程学院	6	46	5.0	6.0
7	张丽杰	北京工业大学电子信息与控制工程学院	2	15	2.0	2.0