【摘 要】
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本文采用多类支持向量机(SVM)对磁共振(MR)脑图像进行分割,根据不同特征对分割精度的影响,进行了特征选择及优化实验研究,并最终给出了应用SVM分割MR脑图像的特征优化选择方案。实验结果显示,应用SVM分割MR脑图像,采用本文的特征优化选择方案时,不仅明显提高分割精度,还降低了SVM的算法复杂度。最后关于不同文献中分割错误率的对比进一步验证了本文特征选择及优化方法的有效性。
【机 构】
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上海理工大学医疗器械与食品学院 上海 200093
【出 处】
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中国仪器仪表学会第九届青年学术会议
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本文采用多类支持向量机(SVM)对磁共振(MR)脑图像进行分割,根据不同特征对分割精度的影响,进行了特征选择及优化实验研究,并最终给出了应用SVM分割MR脑图像的特征优化选择方案。实验结果显示,应用SVM分割MR脑图像,采用本文的特征优化选择方案时,不仅明显提高分割精度,还降低了SVM的算法复杂度。最后关于不同文献中分割错误率的对比进一步验证了本文特征选择及优化方法的有效性。
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