核最小模最小平方误差方法医学图像识别算法

• 作者: 夏开建 靳勇
• 来源期刊: 中国医疗设备
• 学科: 工学
• 关键词: 最小平方误差 核方法 核最小模最小平方误差方法 核主分量分析 医学目标识别
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 临床影像技术
• 页码范围: 73-76,80
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4570字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-1633.2018.02.018

摘要

最小平方误差方法(Least Square Error,MSE)因其在对模式分类中所具备的有效性和高效性,在模式识别领域得到广泛的应用.同时基于核方法的非线性理论的不断成熟,针对医学图像识别通常存在的非线性可分问题,提供了一种有效的解决途径.本文将两者结合,并针对MSE中存在的投影向量"超定"的问题加以分析和改进,提出了这种基于核理论的最小模最小平方误差方法(Kernel Minimal Mean Square Error,KMNMSE),并建立了一种一般的MNMSE分类器模型.最后通过在CT医学图像上做了大量的实验,实验结果与其他方法的比较,验证了本文所提出方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	靳勇	常熟理工学院计算机工程与科学学院	26	62	4.0	6.0