%0 Journal Article
%T 基于模糊支持向量机的医学图像分类技术
%A 曹春红
%A 张斌
%A 李小琳
%J 吉林大学学报(工学版)
%P 630-633
%D 2007
%X 对每一个训练点都定义点模糊度，利用其隶属函数所包含的信息量来确定模糊度，在此基础上对传统的支持向量机算法进行了改进，提出了基于模糊支持向量机的医学图像分类技术。采用不同噪声图像进行的试验结果表明，模糊支持向量机方法能够较好地对MRI图像中脑组织进行分类，并且具有较高的精度。使用该方法还可以减少计算量，提高运算速度。
%K 计算机应用
%K 医学图像分类
%K 支持向量机
%K 模糊支持向量机
%K 模糊度
%K 计算机应用
%K 医学图像分类
%K 支持向量机
%K 模糊支持向量机
%K 模糊度
%U http://xuebao.jlu.edu.cn/gxb/CN/Y2007/V37/I03/630