北京市教育委员会科技发展计划(01KJ-096)

作品数:1被引量:2H指数:1
导出分析报告
相关作者:孙铭李宁王磊刘兴龙童隆正更多>>
相关机构:首都医科大学更多>>
相关期刊:《北京生物医学工程》更多>>
相关主题:CT图像肝纤维化二叉树基于支持向量机最优分类超平面更多>>
相关领域:医药卫生更多>>
-

检索结果分析

结果分析中...
条 记 录,以下是1-1
视图:
排序:
基于支持向量机的肝纤维化CT图像分类被引量:2
《北京生物医学工程》2007年第1期40-43,共4页李宁 孙铭 王磊 刘兴龙 童隆正 
北京市教育委员会科技发展项目(01KJ-096)资助
基于统计学习理论中结构风险最小化原则的支持向量机是易于小样本的机器学习方法。本文使用支持向量机和二叉树的方法对肝纤维化CT图像进行分类,并与k近邻法和BP神经网络等其它算法进行比较,结果显示对于肝纤维化图像,支持向量机的分类...
关键词:肝纤维化 CT图像 支持向量机 最优分类超平面 二叉树 
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部