基于纹理特征和支持向量机的磁共振脑图像组织分类

• 作者: 年瑞 董朝旭
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 纹理特征 支持向量机 磁共振脑图像 参数寻优
• 年，卷（期）: 2014,（8）
• 所属期刊栏目: 计算机应用技术 -- 图形图像处理
• 页码范围: 135-137
• 页数: 3页
• 分类号: TN964-34
• 语种: 中文

摘要

磁共振脑图像的是医学诊断中的一种重要的手段，在此主要研究磁共振脑图像的组织分类。分类以脑图像各组织的纹理特征为依据。在试验过程中采用区分度较高的特征值，组成特征向量，作为支持向量机的输入，用改进的支持向量机进行分类。在特征向量数据优化和支持向量机参数寻优的条件下，可以取得较好的分类效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董朝旭	中国海洋大学电子系	1	1	1.0	1.0
2	年瑞	中国海洋大学电子系	1	1	1.0	1.0