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吉林省教育厅“十一五”科学技术研究项目(2010360)

作品数：1 被引量：3H指数：1
相关作者：王斌王新竹康文炜王青竹更多>>
相关机构：东北电力大学吉林省肿瘤医院吉林大学更多>>
发文基金：吉林省教育厅“十一五”科学技术研究项目更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇多分类支持向...
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇结节
  • 1篇肺CT
  • 1篇SVM
  • 1篇CAD

机构

  • 1篇东北电力大学
  • 1篇吉林大学
  • 1篇吉林省肿瘤医...

作者

  • 1篇王青竹
  • 1篇康文炜
  • 1篇王新竹
  • 1篇王斌

传媒

  • 1篇模式识别与人...

年份

  • 1篇2011
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于三维最小类内散度SVM的肺CT中的结节识别被引量：3
2011年
提出一种基于三维类内散度的多分类支持向量机的肺部结节识别算法.首先设计可直接处理基于三维矩阵模式的输入样本的多分类SVM,并结合最小类内散度SVM,进一步提出基于三维最小类内散度的多分类SVM.该方法通过直接分析肺部候选结节的三维特征并继承最小类内散度SVM的优点,有效提高分类器的识别精度,降低假阳性.利用其它4种计算机辅助肺部结节检测算法及两位放疗师作为比较,对于来自吉林省肿瘤医院的200组临床病例进行实验,结果证明三维最小类内散度多分类SVM在计算机辅助肺部结节识别中的优越性.
王青竹康文炜王新竹王斌
关键词：多分类支持向量机
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