| 专利名称 | 基于MKL-SVM-PSO算法的肺结节图像处理方法 | ||
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| 申请号/专利号 | CN201710412919.5 | 专利权人（第一权利人） | 长春工业大学 |
| 申请日 | 2017-06-27 | 授权日 | 2020-12-29 |
| 专利类别 | 授权发明 | 战略新兴产业分类 | 新一代信息技术 |
| 技术主题 | 数学模型|训练集|肺结节|恶性|影像处理|核医学|特征选择|区域|算法|感兴趣区域 | ||
| 应用领域 | 图像增强|图像分析|字符和模式识别 | ||
| 意向价格 | 具体面议 | ||
| 专利概述 | 本发明公开了一种基于MKL‑SVM‑PSO算法的肺结节图像处理方法，包括：从肺结节图像中提取感兴趣区域，对所述感兴趣区域进行特征选取，获取数据样本；其中，所述数据样本包括：用于参数寻优的训练集及用于测试模型的测试集；通过MKL‑SVM‑PSO算法对所述数据样本的训练集进行寻优处理，获取最优参数组，建立MKL‑SVM的数学模型；将所述最优参数组应用于所述MKL‑SVM的数学模型进行识别计算，得出肺结节的识别结果。本发明可以快速、准确地寻找到MKL‑SVM算法的最优参数组，并将其应用于肺结节识别；将PSO算法引入MKL‑SVM算法，并将其应用于肺结节的良恶性判别。 | ||
| 图片资料 |
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| 合作方式 | 具体面议 | ||
| 联系人 | 戚梅宇 | 联系电话 | 13074363281 |
