基于支持向量机的手臂血管图像分类

基于支持向量机的手臂血管图像分类

摘要：

本文提出了一种基于支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的手臂血管图像分类方法。首先，通过对手臂血管图像进行预处理，包括图像增强和图像分割等步骤，从原始血管图像中提取出血管特征。然后，将所提取的血管特征作为输入，通过SVM分类器对血管图像进行分类。实验结果表明，该方法能够有效地对手臂血管图像进行分类，具有较高的准确率和鲁棒性。

关键词：支持向量机；手臂血管图像；分类

一、引言

手臂血管图像是医学影像领域的重要数据之一，它在临床上广泛应用于心血管疾病诊断、手术规划等方面。对于手臂血管图像的分类，是一种非常有意义的研究方向。目前，许多学者已经对手臂血管图像分类进行了研究，其中基于机器学习的方法已经被证明是一种非常有效的手段。

支持向量机是一种强大的机器学习算法，它在分类、回归等领域取得了广泛的应用。本文提出了一种基于支持向量机的手臂血管图像分类方法，利用SVM分类器对手臂血管图像进行分类。该方法具有简单、快速、准确等优点，在实际应用中具有很高的价值。

二、手臂血管图像分类方法

2.1 手臂血管图像预处理

手臂血管图像通常受到许多因素的影响，如噪声、光照不均匀等。为了提高分类效果，需要对手臂血管图像进行预处理。本文采用的预处理方法包括以下两个步骤：

（1）图像增强：采用一定的算法对手臂血管图像进行增强，使其更加清晰、明亮。本文采用的增强算法是基于直方图均衡化的算法，通过将图像中的像素值进行重新分布，从而增强图像对比度，使得血管部分更加明显。

（2）图像分割：将手臂血管图像分割成若干个区域，以便于提取血管特征。本文采用的分割算法是基于