基于支持向量机的肺结节识别研究

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肺癌是当今世界威胁人类健康的恶性肿瘤之一,在世界上许多地区肺癌是癌症死亡的主要原因。早期的发现和治疗对提高肺癌患者存活率至关重要,因此如何能够早期发现与诊断是医学界关注的研究重点和热点。而肺癌的早期形式是肺结节,因此肺结节的正确检测是非常重要的。然而,肺结节的检测主要依靠医生的经验,具有很大的主观性,并且,随着医生阅片量的增加,容易出现误诊现象。本文利用了灰度均值、灰度方差、能量、对比度、熵、逆差距在四个方向上的以及局部二值模式等19个特征参数用支持向量机进行训练、测试,从而得到相应的分类器。本文得到的精度为84.33%。
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