[发明专利]一种肺部影像病灶的识别模型参数训练方法及识别方法在审
| 申请号： | 201610553806.2 | 申请日： | 2016-07-14 |
| 公开（公告）号： | CN106228180A | 公开（公告）日： | 2016-12-14 |
| 发明（设计）人： | 程国华;陈俊强;谢伟宜;费菁媛;季红丽 | 申请（专利权）人： | 杭州健培科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 310018 浙江省杭州*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种肺部影像病灶的识别模型参数训练方法，该方法的过程是：先获取肺部医学影像样本，集成库；再采用灰度共生矩阵计算各个肺部医学影像的纹理特征数据，作为SVM分类器的训练参数；最后采用交叉验证优化SVM模型的参数，得到最优模型参数。然后训练方法得到最优模型参数的基础上，提出一种肺部影像病灶的识别方法，从而达到自动识别肺部医学影像病灶的目的，降低识别医学影像的工作量，提高工作效率及提升识别的精准度。本发明方法经实验论证：对8类肺部疾病的医学图像具有较好的识别率和误识率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 肺部 影像 病灶 识别 模型 参数 训练 方法 | ||
【主权项】：
一种肺部影像病灶的识别模型参数训练方法，其特征在于，先获取肺部医学影像样本，集成库；再采用灰度共生矩阵计算各个肺部医学影像的纹理特征数据，作为SVM分类器的训练参数；最后采用交叉验证优化SVM模型的参数，得到最优模型参数。
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