SVM实验分析及辅助教学平台的建立与应用
医学研究中经常遇到需要分类识别的问题,而支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是常用的优秀分类识别算法中的一种.为了使一般研究人员能在可视化平台下方便使用该算法,本文以LIBSVM软件包为核心基础,在Windows操作平台上建立了SVM实验分析系统,并用前期获取的骨肿瘤影像特征数据进行分类识别实验,结果表明:该系统预测结果与医生的结论一致,SVM分类器对于骨肿瘤图像的数字特征是个很好的识别工具;该系统的可视化界面操作简易,提供多种可选分析数据源的接口、数据管理和直观的分析结果显示,同时可为医学信息学教育提供良好的教学辅助应用工具.
医学影像 支持向量机 实验分析系统 软件设计 分类识别
刘治远 董宁 刘燕
中山医学院 中山医学院计算机中心生物医学工程系 510080 广州中山二274号
国内会议
广东东莞
中文
110-114
2011-04-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）