[发明专利]一种基于支持向量机算法的脑水肿分割方法及系统有效
| 申请号： | 201410841248.0 | 申请日： | 2014-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN105809175B | 公开（公告）日： | 2020-08-21 |
| 发明（设计）人： | 胡庆茂;陈明扬 | 申请（专利权）人： | 深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;A61B6/03 |
| 代理公司： | 北京市诚辉律师事务所 11430 | 代理人： | 范盈 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于支持向量机算法的脑水肿分割方法及系统，应用于医疗诊断技术领域，该方法包括：利用若干第一类出血性脑卒中病人的CT图像和磁共振T2加权图像，基于支持向量机算法训练分类器；利用分类器，对第二类出血性脑卒中病人的CT图像分割脑水肿；其中，第一类出血性脑卒中病人既具有CT图像，也具有磁共振T2加权图像；第二类出血性脑卒中病人只有CT图像而没有磁共振T2加权图像。本发明利用少量同时具有CT图像与磁共振T2加权图像的出血性脑卒中病人联合建模，通过学习，建立由CT图像特征识别CT上脑水肿的分类器，用于那些只有CT图像而无磁共振T2加权图像的出血性脑卒中病人，得到更高的脑水肿分割精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 支持 向量 算法 脑水肿 分割 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于支持向量机算法的脑水肿分割方法，其特征在于，包括：利用若干第一类出血性脑卒中病人的CT图像和磁共振T2加权图像，基于支持向量机算法训练分类器；利用所述分类器，对第二类出血性脑卒中病人的CT图像分割脑水肿；其中，所述第一类出血性脑卒中病人既具有CT图像，也具有磁共振T2加权图像；所述第二类出血性脑卒中病人只有CT图像而没有磁共振T2加权图像。
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