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基于支持向量机方法的医学图像分割
被引量：
2
1
作者
廖国红
齐军
黄光林
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第29期217-219,共3页
医学图像分割是图像分割研究领域的难点问题。支持向量机方法被看作是对传统学习分类方法的一个好的替代,特别在小样本、高维情况下,具有较好的泛化性能。论文采用支持向量机方法对医学图像进行分割研究。实验结果表明,支持向量机方法...
医学图像分割是图像分割研究领域的难点问题。支持向量机方法被看作是对传统学习分类方法的一个好的替代,特别在小样本、高维情况下,具有较好的泛化性能。论文采用支持向量机方法对医学图像进行分割研究。实验结果表明,支持向量机方法是一种很有前景的医学图像分割技术。
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关键词
医学图像分割
支持向量机
统计学习理论
泛化性能
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职称材料
题名
基于支持向量机方法的医学图像分割
被引量：
2
1
作者
廖国红
齐军
黄光林
机构
武汉
理工大学余家头校区交通学院
武汉
数字工程研究所
武汉国测科技有限公司
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第29期217-219,共3页
基金
国家自然科学基金( the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60475024)
文摘
医学图像分割是图像分割研究领域的难点问题。支持向量机方法被看作是对传统学习分类方法的一个好的替代,特别在小样本、高维情况下,具有较好的泛化性能。论文采用支持向量机方法对医学图像进行分割研究。实验结果表明,支持向量机方法是一种很有前景的医学图像分割技术。
关键词
医学图像分割
支持向量机
统计学习理论
泛化性能
Keywords
medical image segmentation
Support Vector Machine
Statistical Learning Theory
generalization performance
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于支持向量机方法的医学图像分割
廖国红
齐军
黄光林
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007
2
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