基于SVM的肝脏B超图像纹理分类

• 作者: 付燕 聂亚娜 靳玉萍
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 直方图 灰度共生矩阵 傅里叶变换 小波变换 支持向量机
• 年，卷（期）: 2012,（12）
• 所属期刊栏目: 图像处理与应用
• 页码范围: 291-294
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4264字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2012.12.082

摘要

在支持向量机SVM的基础上,提出一种肝脏B超图像纹理分类方法.该方法首先提取肝脏B超图像的空域和频域的纹理特征,然后运用SVM分类,寻找分类的最佳特征组合,最后将该方法与BP神经网络的分类方法进行了对比.实验结果表明,所得到的最佳特征组合能有效地区分正常肝脏和病变肝脏,利用该方法可以得到更高的分类精度和更稳定的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	付燕	西安科技大学计算机科学与技术学院	22	208	9.0	14.0
2	靳玉萍	西安科技大学计算机科学与技术学院	17	131	8.0	11.0
3	聂亚娜	西安科技大学电气与控制工程学院	2	21	2.0	2.0