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支持向量机对良恶性结节的有效分类

摘要

支持向量机(SVM)是一种用已知数据训练系统的机器学习技术;它分析和识别模式。支持向量机具有简单易行的特点，可用于医学数据分类。该研究采用实时肺部图像。肺图像分割检索感兴趣的区域，这些区域或结节用于分类。为每个特征确定合适的阈值，并制定分类规则。然后将这些规则传递给SVM分类器。本文采用不同的支持向量机核对结节的良恶性进行分类，并对其性能指标进行了比较。

M.Gomathi, Dr.P.Thangaraj

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