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病毒性肺炎是全球大流行疾病,全球有数千万人确诊。X光影像学分析是临床诊断的重要手段之一。为了实现快速高效高精度地检测,本文LBP提取病毒性肺炎X光图片的纹理特征,利用SVM建立分类模型,对病毒性肺炎X光图片分类。训练集由NIH Chest X-ray Dataset中的正常样本和病毒性肺炎样本组成。分类平均正确率达到97.5%。本文提出的模型能较好地对病毒性肺炎图片进行分类。