基于模糊支持向量机的医学图像分类技术

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。