【摘 要】
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本文提出了基于支持向量机的脑部MR图像细分类器，采用纹理与形状特征相结合方式表达图像，应用StARMiner算法对特征进行选择和计算特征加权系数，最后用支持向量机理论设计分类器
【机 构】
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南方医科大学医学图像处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(30730036)
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本文提出了基于支持向量机的脑部MR图像细分类器，采用纹理与形状特征相结合方式表达图像，应用StARMiner算法对特征进行选择和计算特征加权系数，最后用支持向量机理论设计分类器对脑部图像进行精细分类。经反复实验优化各参数，粗略分类率可以达到92．10％。细分类可应用于特定人体部位图像的检索系统，以检索出更精确的图像，并且缩减检索空间，提高检索效率。
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