基于KPCA和FSVM的猪肉组织变性识别方法

• 作者: 刘刚 刘备 董胡 谭乔来 邹孝 钱盛友
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 核主元分析 模糊支持向量机 组织变性 特征提取 高强度聚集超声
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 63-66
• 页数: 4页
• 分类号: TP3191
• 字数: 3136字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19708/j.ckjs.2019.01.013

摘要

生物组织变性识别是监测HIFU治疗过程的一个重要方面,对提升HIFU治疗效果有重要意义.提出了一种基于核主元分析(KPCA)和模糊支持向量机(FSVM)的猪肉组织变性分类识别方法.对HI-FU辐照离体猪肉组织产生的超声回波信号分别提取能量、衰减系数、背向散射积分等时频域特征,构造表征组织变性特征的混合域特征集.利用KPCA对特征集中能敏感地体现组织变性的特征进行二次特征提取,按累计贡献率高于95％的标准,选择前2个核主元当作主要特征并将其联合输入FSVM进行组织变性识别.实验结果显示,联合特征比单个特征能更好地检测组织变性状态,更准确地对猪肉组织进行变性分类识别.该方法可为监测HIFU治疗中生物组织是否变性提供参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱盛友	湖南师范大学物理与信息科学学院	108	738	15.0	19.0
2	董胡	湖南师范大学物理与信息科学学院	9	53	5.0	7.0
6	邹孝	湖南师范大学物理与信息科学学院	33	150	7.0	9.0
7	刘备	湖南师范大学物理与信息科学学院	8	12	3.0	3.0
8	刘刚	长沙师范学院信息与工程系	13	23	3.0	4.0
9	谭乔来	湖南师范大学物理与信息科学学院	11	37	4.0	5.0