本文介绍了一种基于MATLAB的癌症检测算法，利用图像处理和机器学习技术，包括预处理、特征提取和分类器训练，以自动识别医学图像中的癌症病灶。常见的预处理方法包括灰度化、平滑滤波和边缘增强；特征提取使用GLCM、LBP和色彩直方图；分类器包括SVM、Random Forest和DNN。尽管算法性能受多种因素影响，但为早期癌症诊断提供了辅助工具。
癌症检测算法的 MATLAB 实现
在医学领域，癌症的早期检测对于治疗的成功和患者的康复至关重要。近年来，计算机辅助诊断（CAD）系统在癌症检测中发挥了重要作用。本文将介绍一个基于 MATLAB 的癌症检测算法的实现。
算法原理
该算法基于图像处理技术和机器学习方法，旨在自动识别医学图像中的癌症病灶。主要步骤包括图像预处理、特征提取和分类器训练。
图像预处理
首先，我们需要对输入的医学图像进行预处理，以便提取有用的信息并降低噪声的影响。常见的图像预处理方法包括灰度化、平滑滤波和边缘增强等。
% 图像灰度化
gray_image = rgb2gray(original_image);
% 平滑滤波
filtered_image = 
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
253
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
