【摘 要】
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针对虚拟人切片数据量大、解剖结构复杂等特点,对分割虚拟人切片图像的基于二叉树SVM多类分割方法进行研究。基于二叉树的SVM多类分割方法较其他SVM多分类方法更符合人们分割虚拟人切片图像的习惯,而且能获得较高的分割性能和质量。通过对该方法的性能分析,为组织高效的二叉树SVM多类分割方法提供了理论支持。
【机 构】
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华中科技大学软件学院,国防科学技术大学机电工程与自动化学院,华中科技大学数字化工程与仿真中心
【基金项目】
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中国教育科研网格计划ChinaGrid,图像处理网格应用平台建设专题资助项目（CG2003-GA00102）
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针对虚拟人切片数据量大、解剖结构复杂等特点,对分割虚拟人切片图像的基于二叉树SVM多类分割方法进行研究。基于二叉树的SVM多类分割方法较其他SVM多分类方法更符合人们分割虚拟人切片图像的习惯,而且能获得较高的分割性能和质量。通过对该方法的性能分析,为组织高效的二叉树SVM多类分割方法提供了理论支持。
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