【摘 要】
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为了解决特征级肺结节检测研究中的特征结构不合理和分类器性能低下两个问题,提出了一种多维特征表达与支持向量机（support vector machine,SVM）核函数优化相结合的自动化肺结
【机 构】
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宁夏医科大学附属心脑血管病医院神经内科,宁夏医科大学理学院,西北工业大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(81160183;61561040);宁夏自然科学基金资助项目(NZ14085);陕西省语音与图像信息处理重点实验室开放课题资助项目(SJ2013003)
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为了解决特征级肺结节检测研究中的特征结构不合理和分类器性能低下两个问题,提出了一种多维特征表达与支持向量机（support vector machine,SVM）核函数优化相结合的自动化肺结节检测模型。首先提取多维特征数据量化感兴趣区域（region of interest,ROI）,然后利用网格寻优算法优化SVM核函数,最后基于优化的SVM分类器识别结节区域和非结节区域。仿真实验结果表明,该模型耗时短、检测正确率高,具有一定的临床应用价值。
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