现代电子技术
現代電子技術
현대전자기술
MODERN ELECTRONICS TECHNIQUE
2013年
4期
47-50
,共4页
支持向量机%CV模型%磁共振图像%医学图像分割
支持嚮量機%CV模型%磁共振圖像%醫學圖像分割
지지향량궤%CV모형%자공진도상%의학도상분할
针对临床医学疾病诊断对医学图像处理精度的要求日益提高,单独使用支持向量机方法的处理结果难以满足实际需要,在此提出了一种CV模型与支持向量机相结合的C-SVM医学图像分割方法,并分别给出2种分类方法的分割结果.实验表明,使用C-SVM方法分割后得到的图像的边缘和细节特征更加突出,符合医学图像分割对于高精度的要求.对比2种方法的分割效果得出结论:该方法适用于磁共振医学图像分割领域,并能取得良好的效果,便于临床医学疾病的诊断.
針對臨床醫學疾病診斷對醫學圖像處理精度的要求日益提高,單獨使用支持嚮量機方法的處理結果難以滿足實際需要,在此提齣瞭一種CV模型與支持嚮量機相結閤的C-SVM醫學圖像分割方法,併分彆給齣2種分類方法的分割結果.實驗錶明,使用C-SVM方法分割後得到的圖像的邊緣和細節特徵更加突齣,符閤醫學圖像分割對于高精度的要求.對比2種方法的分割效果得齣結論:該方法適用于磁共振醫學圖像分割領域,併能取得良好的效果,便于臨床醫學疾病的診斷.
침대림상의학질병진단대의학도상처리정도적요구일익제고,단독사용지지향량궤방법적처리결과난이만족실제수요,재차제출료일충CV모형여지지향량궤상결합적C-SVM의학도상분할방법,병분별급출2충분류방법적분할결과.실험표명,사용C-SVM방법분할후득도적도상적변연화세절특정경가돌출,부합의학도상분할대우고정도적요구.대비2충방법적분할효과득출결론:해방법괄용우자공진의학도상분할영역,병능취득량호적효과,편우림상의학질병적진단.
