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《兰州大学》 2010年
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基于支持向量机的医学图像分割

李涟凤  
【摘要】: 图像分割是图像处理领域广泛研究和应用的技术。随着实际应用要求的不断提高,图像分割的各种理论和方法也在不断拓展,图像分割应用的层面也在不断拓宽,其在医学图像分析中也得到了广泛应用。尽管目前的分割方法达到了一定效果,但是以往的分割技术多是基于传统统计学理论的方法,是基于样本数目趋于无穷大时的渐近理论,在对待高维特征、样本数较少等问题中很难获得好的效果,这些分割方法的推广能力也比较差。而实际问题多是样本数目有限的情况,因此基于上述理论的直观上很优秀的机器学习方法,在具体问题中的表现却可能达不到期望的效果。近年来出现的支持向量机方法建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小化准则基础之上,基本原理是根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折衷,以期获得最好的推广能力。传统统计学习方法寻找的是样本数趋于无穷大时的最优值,而支持向量机方法得到的是有限样本信息下的最优解,其推广能力优于传统的学习方法。 本文主要对目前广泛研究的医学图像分割进行讨论,将支持向量机方法用于医学血细胞图像的分割。结合具体的实验分析和数据统计,说明了支持向量机核函数的选择、核参数的设置和惩罚因子的不同取值对医学图像分割性能的影响。同时研究了输入的样本特征信息,即窗口尺度对分割结果的影响。通过实验分析训练样本数目对分割结果的影响,验证了支持向量机方法的小样本应用特性。对加入噪声后的图像,描述了支持向量机方法的性能。将支持向量机分割方法与其他分割方法进行比较,显示了支持向量机分割方法的优势。支持向量机是一种描述机器学习问题的新方法,其特性还需进一步研究,其应用应向更多的领域推广后续的工作还很多。
【学位授予单位】:兰州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP391.41

【引证文献】
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 黄儒乐;基于视频图像的林火烟雾识别方法的研究[D];北京林业大学;2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前3条
1 曹份槟;基于PCA和SVM的货车故障检测[D];北京交通大学;2011年
2 王锟;基于支持向量机的图像分割方法研究[D];华南理工大学;2011年
3 刘琦;一种改进的支持向量机及其在图像分割中的应用[D];西安建筑科技大学;2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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10 张炎强;吴晓红;何小海;王正勇;;基于图论Isoperimetric算法的岩心图像分割[J];计算机工程与应用;2009年22期
中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 徐芳;航空影像分割的支持向量机方法[D];武汉大学;2004年
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中国硕士学位论文全文数据库 前3条
1 史鑫;支持向量机在医学图像分割中的应用[D];首都医科大学;2007年
2 王瑞;基于支持向量机的医学图像处理[D];西安理工大学;2008年
3 王瑶;图像分割中关键技术的研究[D];江南大学;2008年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 赵晔;翟世梅;;一种工程图检索方法在匹配优化问题中的应用[J];安徽大学学报(自然科学版);2012年02期
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10 金翠云,栗大超,冯亚林,靳世久,曾周末,郝一龙,张大成;基于模糊图像合成的微结构平面运动测量技术[J];微纳电子技术;2003年Z1期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 邵陆寿;葛婧;丁克坚;;基于图像处理技术的水稻稻瘟病及水稻纹枯病的危害程度检测[A];现代农业理论与实践——安徽现代农业博士科技论坛论文集[C];2007年
2 周绮凤;林成德;罗林开;彭洪;;一种基于黎曼度量的训练样本类不平衡SVM分类方法研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
3 许强;杨佳;;基于线性加权的免疫克隆算法的手指静脉特征提取[A];中国自动化学会控制理论专业委员会B卷[C];2011年
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5 张向波;梅国建;徐宗昌;;基于SVM的装备战备完好性预测模型[A];第十届中国科协年会论文集(一)[C];2008年
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9 王永春;;一种复合的支持向量机模型在电力系统短期负荷中的应用[A];第十届全国电工数学学术年会论文集[C];2005年
10 吴烜;沙明;李智毅;;支持向量机算法诊断测厚仪CS值电压自动漂移故障分析[A];全国冶金自动化信息网2011年年会论文集[C];2011年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 赵莹;半监督支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 母丽华;煤矿安全预警系统的方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 李高云;大型船舶航向/航迹智能容错控制研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 李鹤喜;基于视觉反馈的焊接机器人自主示教关键技术研究[D];华南理工大学;2010年
5 郑光辉;江苏部分地区土壤属性高光谱定量估算研究[D];南京大学;2011年
6 郭俊先;基于高光谱成像技术的棉花杂质检测方法的研究[D];浙江大学;2011年
7 李锦卫;基于计算机视觉的水稻、油菜叶色—氮营养诊断机理与建模[D];湖南农业大学;2010年
8 卢惠民;自主移动机器人全向视觉系统研究[D];国防科学技术大学;2010年
9 王德鑫;四路摄像头协同多重触控技术研究与实现[D];国防科学技术大学;2010年
10 刘春波;统计建模方法的理论研究及应用[D];江南大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 蒲锰;非侵入式矿井提升机PLC电控系统实时故障诊断方法的研究[D];山东科技大学;2010年
2 田文娟;基于支持向量机的人民币序列号识别方法的研究[D];山东科技大学;2010年
3 姜周恩;车牌字符分割算法研究[D];辽宁师范大学;2010年
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5 韩亚丽;图像精密测量算法研究[D];郑州大学;2010年
6 李光远;基于在线聚类和最小二乘支持向量机的模糊建模方法研究[D];郑州大学;2010年
7 王巧立;微生物发酵过程的建模与优化控制研究[D];郑州大学;2010年
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9 刘玲玲;PID参数整定技术的研究及应用[D];郑州大学;2010年
10 王硕;基于小波变换的动态纹理分类[D];哈尔滨工程大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 陈兴杰;柴晓冬;;一种基于简化PCNN的红外图像分割方法[J];安徽大学学报(自然科学版);2010年01期
2 徐爱俊;方陆明;楼雄伟;;基于可见光视频的森林火灾识别算法[J];北京林业大学学报;2010年02期
3 谭超;基于支持向量机的软测量技术及其应用[J];传感器技术;2005年08期
4 黄振华;李正明;潘天红;;基于图像型森林火灾无线远程监控系统[J];传感器与微系统;2009年03期
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6 杨晖,曲秀杰;图像分割方法综述[J];电脑开发与应用;2005年03期
7 靳大路;王德兴;杨鹏;;红外热成像技术在崂山森林防火系统中的研究与应用[J];电脑知识与技术;2008年33期
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9 熊金志;胡金莲;袁华强;胡天明;李广明;;一类光滑支持向量机新函数的研究[J];电子学报;2007年02期
10 常群;王晓龙;林沂蒙;王熙照;Daniel S.Yeung;;支持向量分类和多宽度高斯核[J];电子学报;2007年03期
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 康锋;基于视觉特征的早期农林火灾检测方法的基础研究[D];浙江大学;2010年
2 侯杰;基于视频图像的高大空间建筑火灾探测研究[D];清华大学;2010年
3 张莉;支撑矢量机与核方法研究[D];西安电子科技大学;2002年
4 黄山;车牌识别技术的研究和实现[D];四川大学;2005年
5 郑春红;支撑矢量机应用的关键技术研究[D];西安电子科技大学;2005年
6 周水生;竞争学习向量量化和支持向量机的关键技术研究[D];西安电子科技大学;2005年
7 王峻峰;基于主分量、独立分量分析的盲信号处理及应用研究[D];华中科技大学;2005年
8 徐海祥;基于支持向量机方法的图像分割与目标分类[D];华中科技大学;2005年
9 李忠伟;支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2006年
10 吴青;基于优化理论的支持向量机学习算法研究[D];西安电子科技大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 叶兵;国内外森林防火技术及其发展趋势[D];中国林业科学研究院;2000年
2 夏寅辉;人脸皮肤纹理测量及识别方法研究[D];燕山大学;2003年
3 沈海峰;图像通信与处理技术在林火监测中的应用研究[D];东北林业大学;2003年
4 赵琛;用概率神经网络对混凝土拱坝进行损伤位置识别的研究[D];浙江大学;2005年
5 黄亚丽;基于纹理分析和概率神经网络的肝脏B超图像识别研究[D];河北大学;2005年
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7 龚小兵;基于BP神经网络的车辆牌照自动识别系统的研究[D];武汉理工大学;2006年
8 蔡曲林;基于概率神经网络的模式识别[D];国防科学技术大学;2005年
9 戴鹏;基于计算机视觉的故障自动识别系统的设计和实现[D];哈尔滨工业大学;2006年
10 肖刚;国内外森林防火技术现状及趋势探讨[D];天津大学;2006年
【二级引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 张晓林;货车走行部弹簧缺损图像检测技术研究[D];西南交通大学;2012年
2 唐何兵;地震属性分析技术在LD地区浊积扇识别中的应用[D];西南石油大学;2012年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 王年,李婕,任彬,汪炳权;多层次汽车车牌照定位分割方法[J];安徽大学学报(自然科学版);1999年02期
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5 巩萍,潘冬明;小波分析及其在图像处理中的应用[J];长沙大学学报;2005年02期
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9 蔡志勇,张华,胡静,蒋剑,吴建华;一种基于小波变换的焊接图像的焊缝识别算法[J];电子技术应用;2003年06期
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 刘泓;纹理图象的分析与识别研究[D];上海大学;1999年
中国硕士学位论文全文数据库 前4条
1 方弢;混合神经网络应用于图象处理的研究[D];浙江大学;2004年
2 丰艳;交互式Kohonen神经网络在医学图像处理中的应用[D];曲阜师范大学;2003年
3 任继军;彩色图象分割及其在中医舌图象处理中的应用[D];西北工业大学;2005年
4 李萌;基于偏微分方程的图像分割算法研究与应用[D];南京理工大学;2006年
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 薛志东;李利军;李衷怡;王乘;;利用支持向量机分割虚拟人切片数据[J];计算机应用研究;2006年04期
2 柯永振;张加万;孙济洲;张怡;周小舟;;结合支持向量机与C均值聚类的图像分割[J];计算机应用;2006年09期
3 薛志东;王燕;隋卫平;;一种结合训练样本筛选的SVM图像分割方法[J];计算机工程与应用;2007年10期
4 刘海亮;;数字图像分割方法研究[J];电脑知识与技术;2009年09期
5 朱文婕;;图像分割技术在医学图像分割中的应用[J];安徽科技学院学报;2011年03期
6 吴海珍;何伟;蒋加伏;齐琦;;基于仿生模式识别的医学图像分割方法[J];计算机工程与应用;2009年16期
7 王猛;王玉锋;苏蕊;;医学图像分割中的模糊聚类算法及其新进展[J];现代计算机(专业版);2010年08期
8 郭宁宁;曾立波;吴琼水;张燕;刘茜;常静;;一种细胞分割新方法[J];计算机应用研究;2006年03期
9 罗彤;陈裕泉;王立传;;基于注意计算模型的医学图像模糊连接度分割[J];传感技术学报;2006年04期
10 彭进业;郝重阳;齐华;齐敏;;基于多尺度梯度矢量场GAC模型的MR医学图像分割[J];中国图象图形学报;2007年07期
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1 林杰华;张斌;李冬森;宋华茂;余志强;王浩;;支持向量机在电力客户信用评级中的应用[A];全国第21届计算机技术与应用学术会议(CACIS·2010)暨全国第2届安全关键技术与应用学术会议论文集[C];2010年
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3 黄淑云;孙兴玉;梁汝萍;邱建丁;;基于小波支持向量机预测蛋白质亚细胞定位研究[A];第十一届全国计算(机)化学学术会议论文摘要集[C];2011年
4 谢湘;匡镜明;;支持向量机在语音识别中的应用研究[A];现代通信理论与信号处理进展——2003年通信理论与信号处理年会论文集[C];2003年
5 涂冬成;薛龙;刘木华;赵进辉;沈杰;吁芳;;基于支持向量机的鹅肉肉色客观评定研究[A];中国农业工程学会电气信息与自动化专业委员会、中国电机工程学会农村电气化分会科技与教育专委会2010年学术年会论文摘要[C];2010年
6 杨凌;刘玉树;;基于支持向量机的坦克识别算法[A];第三届全国数字成像技术及相关材料发展与应用学术研讨会论文摘要集[C];2004年
7 师旭超;巴松涛;;基于支持向量机方法的深基坑变形预测[A];科技、工程与经济社会协调发展——河南省第四届青年学术年会论文集(上册)[C];2004年
8 张军;;支持向量机方法在地下水位干扰排除中的初步应用[A];2007年地震流体学术研讨会论文摘要集[C];2007年
9 许建生;盛立东;;基于改进的支持向量机和BP神经网络的识别算法[A];第八届全国汉字识别学术会议论文集[C];2002年
10 荣海娜;张葛祥;张翠芳;;基于支持向量机的非线性系统辨识方法[A];中国自动化学会、中国仪器仪表学会2004年西南三省一市自动化与仪器仪表学术年会论文集[C];2004年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 王玲;不宜采用分割方法处理涉外合同纠纷[N];江苏法制报;2009年
2 课题主持人 李心丹 课题协调人 上海证券交易所 施东晖 傅浩 课题研究员 宋素荣 查晓磊 宾红辉 张许宏 郭静静 黄隽 南京大学工程管理学院;内幕交易与市场操纵的行为动机与判别监管研究[N];中国证券报;2007年
3 李水根;计算机详解配伍与药效关系[N];健康报;2005年
4 清华大学 苏光大;非接触式人脸识别技术[N];计算机世界;2006年
5 YMG记者 李仁 通讯员 曲华明 孙运智;我市九项目进入省“盘子”[N];烟台日报;2010年
6 上海大学理学院教授、副院长 陆文聪;酷爱化学 孜孜以求[N];中国化工报;2006年
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8 周颖;王米渠与中医心理学[N];中国中医药报;2006年
9 记者 耿挺;蛋白质功能算出来[N];上海科技报;2007年
10 记者 张云普通讯员 全攀峰 安强强;大庆物探深度域地震资料岩性解释技术获得五大突破[N];中国石油报;2008年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 杜小芳;基于CPFR的农产品采购模型研究[D];华中科技大学;2005年
2 刘育明;动态过程数据的多变量统计监控方法研究[D];浙江大学;2006年
3 栾锋;支持向量机(SVM)和径向基神经网络(RBFNN)方法在化学、环境化学和药物化学中的应用研究[D];兰州大学;2006年
4 孙薇;市场条件下抽水蓄能电站效益综合评价及运营模式研究[D];华北电力大学(河北);2007年
5 常群;支持向量机的核方法及其模型选择[D];哈尔滨工业大学;2007年
6 周喜川;非可信环境下的支持向量机研究[D];浙江大学;2010年
7 刘叶青;原始空间中支持向量机若干问题的研究[D];西安电子科技大学;2009年
8 赵莹;半监督支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
9 常甜甜;支持向量机学习算法若干问题的研究[D];西安电子科技大学;2010年
10 胡运红;支持向量机的若干算法研究[D];山东科技大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 刘艳伟;支持向量机方法在感潮河段洪峰水位预报中的应用[D];浙江大学;2010年
2 杨镭;支持向量机算法设计及在高分辨雷达目标识别中的应用[D];国防科学技术大学;2010年
3 童振;基于支持向量机的电解液成分预测[D];东北大学;2008年
4 聂小芳;模糊粗糙集与支持向量机在煤与瓦斯突出预测中的应用研究[D];辽宁工程技术大学;2009年
5 鄢常亮;基于支持向量机的高炉向凉向热炉况预测研究[D];内蒙古科技大学;2010年
6 韩叙东;基于支持向量机的水电故障分类器的设计与实现[D];东北大学;2008年
7 冯杰;慢时变对象的支持向量机建模与在线校正方法研究[D];东北大学;2009年
8 朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
9 王奇安;基于广泛内核的CVM算法研究及参数C的选择[D];南京航空航天大学;2009年
10 张永新;基于支持向量机和遗传算法相结合的模拟电路故障诊断方法研究[D];东北大学;2009年
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