| 專(zhuān)利名稱(chēng) |
基于MKL-SVM-PSO算法的肺結(jié)節(jié)圖像處理方法 |
| 申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào) |
CN201710412919.5 |
專(zhuān)利權(quán)人（第一權(quán)利人） |
長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué) |
| 申請(qǐng)日 |
2017-06-27 |
授權(quán)日 |
2020-12-29 |
| 專(zhuān)利類(lèi)別 |
授權(quán)發(fā)明 |
戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)分類(lèi) |
新一代信息技術(shù) |
| 技術(shù)主題 |
數(shù)學(xué)模型|訓(xùn)練集|肺結(jié)節(jié)|惡性|影像處理|核醫(yī)學(xué)|特征選擇|區(qū)域|算法|感興趣區(qū)域 |
| 應(yīng)用領(lǐng)域 |
圖像增強(qiáng)|圖像分析|字符和模式識(shí)別 |
| 意向價(jià)格 |
具體面議 |
| 專(zhuān)利概述 |
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于MKL?SVM?PSO算法的肺結(jié)節(jié)圖像處理方法，包括：從肺結(jié)節(jié)圖像中提取感興趣區(qū)域，對(duì)所述感興趣區(qū)域進(jìn)行特征選取，獲取數(shù)據(jù)樣本；其中，所述數(shù)據(jù)樣本包括：用于參數(shù)尋優(yōu)的訓(xùn)練集及用于測(cè)試模型的測(cè)試集；通過(guò)MKL?SVM?PSO算法對(duì)所述數(shù)據(jù)樣本的訓(xùn)練集進(jìn)行尋優(yōu)處理，獲取最優(yōu)參數(shù)組，建立MKL?SVM的數(shù)學(xué)模型；將所述最優(yōu)參數(shù)組應(yīng)用于所述MKL?SVM的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行識(shí)別計(jì)算，得出肺結(jié)節(jié)的識(shí)別結(jié)果。本發(fā)明可以快速、準(zhǔn)確地尋找到MKL?SVM算法的最優(yōu)參數(shù)組，并將其應(yīng)用于肺結(jié)節(jié)識(shí)別；將PSO算法引入MKL?SVM算法，并將其應(yīng)用于肺結(jié)節(jié)的良惡性判別。 |
| 圖片資料 |
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| 合作方式 |
具體面議 |
| 聯(lián)系人 |
戚梅宇 |
聯(lián)系電話 |
13074363281 |
