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基于内容的医学图像分类研究

Content-based Medical Image Classification

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【作者】 邢晓芬徐向民黄晓泓黄建敬

【Author】 XING Xiao-fen, XU Xiang-min , HUANG Xiao-hong~1, HUANG Jian-jing~2 (School of Electronic and Information Engineering,College of Automation Science and Engineering~1, SCUT,Guangzhou 510640,China)

【机构】 华南理工大学电子与信息学院华南理工大学自动化科学与工程学院华南理工大学自动化科学与工程学院 广州510640广州510640

【摘要】 基于内容的医学图像分类是一个复杂的非线性问题,分类器的性能主要取决于提取的特征和模式识别算法。讨论了医学图像基本特征提取方法和多特征融合技术的发展,以及常用的模式分类算法。最后指出了支持向量机在医学图像分类中应用时需要解决的问题。

【Abstract】 Content-based medical image classification is a complicated non-linear problem. The performance of classification depends on extracted features and pattern recognition method. The developments of basic feature-extract methods, multi-feature combination and pattern recognition method are discussed. At last, several problems are proposed which need to be resolved when support vector machine is applied to medical image classification.

【基金】 广东省自然科学(05100514)基金资助
  • 【文献出处】 科学技术与工程 ,Science Technology and Engineering , 编辑部邮箱 ,2007年01期
  • 【分类号】TP391.41
  • 【被引频次】25
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