[00785514]支持向量机在医学图像分割中的研究
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技术详细介绍
提出并实现基于一对多策略的多分类免疫特征加权支持向量机理论和算法，将T2加权MR图像中高度不规则的7类颅内组织全部高精度分割出来。在MR图像去噪方面，将适配模板滤波算法与免疫优化算法相结合，提出免疫适配模板滤波算法，成功地解决了适配模板滤波的阈值选取问题。实验结果表明，该算法适合复杂医学图像处理的滤波。在降维技术方面，采用主成分分析方法对从图像中提取的特征进行降维，使得样本空间更为紧凑、合理，并降低时间复杂度。在图像分割方面，引入特征加权概念，突破传统支持向量机对各维特征对最终分类结果的贡献平等的思想。结合免疫优化算法，成功地解决了支持向量机参数与各维权重系数的联动优化问题，完善了支持向量机理论。该项目对促进脑科学的研究和提高临床诊断水平等具有一定作用。