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支持向量机及其在医学图像分割中的应用     在线阅读 整本下载 分章下载 分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 Support Vector Machine and Its Applications in Medical Image Segmentation
【作者】 张翔;
【导师】 田金文; 柳健;
【学位授予单位】 华中科技大学;
【学科专业名称】 模式识别与智能系统
【学位年度】 2004
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 华中科技大学
【网络出版投稿时间】 2005-03-30
【关键词】 医学图像分割; 支持向量机; 分类器; 磁共振图像; 隶属度; 概率建模; 特征提取; 核函数;
【英文关键词】 medical image segmentation; support vector machine; classifier; magnetic resonance imaging; fuzzy membership; probability modeling; feature extraction; kernel function;
【中文摘要】 医学图像分割始终是医学图像处理中重要的也是非常困难的研究课题。传统的模 式分类方法以经验风险最小化为归纳原则,只有当训练样本数趋于无穷时,其性能才 能达到理论上的最优。然而在医学图像分割中,训练样本通常是有限的,所以传统模 式分类方法通常难以取得很好的结果。本文借助支持向量机方法在小样本、非线性及 高维特征空间中具有良好的分类性能,针对医学图像分割的特点,对支持向量机方法 及其在医学图像分割中的应用进行了深入地研究,主要工作包括: 1、针对在医学图像分割时,采用交互式方式得到的训练样本数通常是有限的, 以致传统模式分类方法对渐进性的前提条件往往得不到满足。本文结合医学图像中目 标具有分散的特点,借助支持向量机良好的分类性能,特别在小样本、非线性及高维 特征空间中具有较好的推广能力,将支持向量机方法应用于医学图像分割。采用仿真 MR 图像进行了脑组织分类,相对于神经网络与模糊 C 均值两种方法,支持向量机方 法具...
【英文摘要】 Medical image segmentation is an important and difficult issue in medical image processing. The performance of traditional pattern classification methods, which are based on the principle of Experiential Risk Minimization, achieve the best, only when the number of training samples approaches infinity. Unfortunately, the number of training samples is actually limited and the data dimension is high, thus the performance of traditional pattern classification algorithms is de...

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