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基于支持向量机的胎盘B超图像自动分级
中文名称: 基于支持向量机的胎盘B超图像自动分级
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论文编号: 3218147收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Automatic Grading for B-Scan Placenta Images Based on Support Vector Machine
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 计算机应用技术
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 胎盘分级 特征提取 主成分分析法 SVM 二叉树 支持向量机 特征参数
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文简介:B超胎盘图的分级是表示胎盘成熟度的重要依据,在医学上是研究胎盘的重要内容之一。本文首次应用支持向量机(SVM)实现对胎盘B超图的自动分级,并提出了一种自动分级的具体方法:在特征提取的基础上进行特征选择,从而将新特征参数作为输入向量,采用多分类SVM对胎盘进行分级。 本文首先分析了胎盘B超图的特点,并分别从空域、频域和纹理提出了三种特征提取的方法(灰度统计量特征、基于GLCM的特征提取和基于Gabor小波的特征提取)来表征胎盘B超图的特征。然后,用主成分分析法对特征参数进行选择,得到维数更低、有效性更好的新特征参数。本文在主成分分析的基础上首次应用了核主成分分析法,并说明了原始特征参数的非线性关系并分析核参数的影响。最后,用二叉树结构的多分类SVM对特征参数进行识别分类,实现对胎盘自动分级功能。并分析了二叉树结构的优点,提出了一种决定SVM性能的参数组(C,σ)算法。 本文的研究工作表明具有二叉树结构的多分类SVM在胎盘分级中具有很好的应用效果。
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