不变矩混合核支持向量机的肺结节识别

发布时间：2018-06-03 09:44

  本文选题：图像识别 + 肺结节　； 参考：《长春工业大学学报》2017年01期

【摘要】：在形态学特征、灰度特征和纹理特征的13维特征基础上,加入7种不变矩特征来刻画肺结节,采用混合核SVM算法对肺结节进行识别。首先,从CT图像中提取270个包含190个假阳和80个结节的感兴趣区域(ROI),计算ROI的20维特征,然后进行5折交叉验证。最后用混合核SVM算法进行识别。结果表明,混合核SVM算法的准确度(ACC)指标达到94.80%,敏感度(SEN)指标达到87.00%。
[Abstract]:On the basis of 13 dimensional features of morphological features, gray features and texture features, seven moments invariant features were added to characterize pulmonary nodules, and mixed kernel SVM algorithm was used to identify pulmonary nodules. Firstly 270 regions of interest including 190 false positive and 80 nodule were extracted from CT images and the 20-dimensional features of ROI were calculated. Then 50 fold cross validation was performed. Finally, the hybrid kernel SVM algorithm is used for recognition. The results show that the accuracy and sensitivity of hybrid kernel SVM algorithm are 94.80 and 87.00 respectively.
【作者单位】： 长春工业大学计算机科学与工程学院;
【基金】：吉林省科技厅科技发展计划项目(201201129) 吉林省教育厅科研专项项目(2014142) 长春工业大学理工科基金项目(2011LG04);长春工业大学创新创业训练项目(2014CXCY099)
【分类号】：R734.2;R730.44;TP391.41

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