【摘 要】
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针对医学影像库信息量大、关联信息多、对象复杂的特点,将粗糙集算法与一种近似的支撑矢量机算法相结合实现了对医学影像库的正常、异常分类。粗糙集算法有效地降低了医学影像库的维度,而非线性的近似支撑矢量机算法则克服了标准支撑矢量机在实际应用中表现出来的算法速度慢、算法过于复杂而难于实现以及检测阶段运算量大等缺陷。实践证明了该方法的确具备简单、快速、高效的特点。
【机 构】
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北京师范大学信息科学与技术学院,西北大学可视化技术研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金（60372072）,中国博士后科学基金项目（2003f033519）.
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针对医学影像库信息量大、关联信息多、对象复杂的特点,将粗糙集算法与一种近似的支撑矢量机算法相结合实现了对医学影像库的正常、异常分类。粗糙集算法有效地降低了医学影像库的维度,而非线性的近似支撑矢量机算法则克服了标准支撑矢量机在实际应用中表现出来的算法速度慢、算法过于复杂而难于实现以及检测阶段运算量大等缺陷。实践证明了该方法的确具备简单、快速、高效的特点。
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