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基于多分类潜变量SVMs的肺CT中的结节检测

王青竹 王斌 东北电力大学学报 2013年第05期

摘要:结合二分类的潜变量 SVMs 和一种基于编码的多分类 SVMs,设计一种多分类潜变量SVMs,同时具有二者的优点,即考虑检测对象的多样性及位置信息。将多分类潜变量SVMs应用到计算机辅助肺部结节检测,对于来自吉林省肿瘤医院的65组临床病例进行试验,实验结果证明其特异性与灵敏性均优于其他四种当前国际热门的计算机辅助结节检测算法,可以有效辅助放疗师做出最终决策。

关键词:潜变量svms多分类svms计算机辅助诊疗

单位:东北电力大学信息工程学院 吉林吉林132012 吉林省肿瘤医院 长春130000

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