Application of support vector machine in medical image segmentation
脑组织图像分割在医学图像分析中具有重要的意义.支持向量机是近些年机器学习领域发展起来的新的研究热点,在小样本、高维情况下,具有较好的泛化性能.本文采用支持向量机方法对磁共振脑组织图像进行分割研究.实验结果表明:适当选择核函数及模型参数对支持向量机的分割性能有较大的影响,本文提出的支持向量机方法在脑图像分割应用是有效的.