“支持向量机在脑MRI肿瘤分类中的应用：多特征结合的Matlab实现“

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本文介绍了一种利用Matlab实现的支持向量机（SVM）方法，用于脑MRI肿瘤的自动检测与识别。通过图像预处理、特征提取（形态学、纹理、Gabor滤波器）、PCA降维和RBF核函数的SVM训练，提高了MRI肿瘤分类的准确性和效率。

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“支持向量机在脑MRI肿瘤分类中的应用：多特征结合的Matlab实现”

随着医学技术的不断发展，磁共振成像（MRI）逐渐成为临床诊断和治疗的重要手段。MRI可以非侵入性地获取人体内部结构信息，因此在神经外科、放射科等领域得到了广泛的应用。然而，在MRI图像分析中，肿瘤自动检测与识别一直是一个具有挑战性的问题。

支持向量机（SVM）作为一种监督学习方法，已经被广泛应用于图像识别领域。本文提出了一种基于Matlab的多特征结合SVM脑MRI肿瘤分类方法，旨在提高MRI肿瘤自动检测和识别的准确性和效率。

首先，我们介绍了脑MRI图像预处理的过程。这包括图像去噪、灰度化、归一化等步骤。接下来，我们通过分析MRI图像的形态学特征、纹理特征和Gabor滤波器特征，提取出一系列图像特征。然后，使用主成分分析（PCA）对这些特征进行降维，以提高计算效率。

在SVM分类器的训练中，我们使用了Radial Basis Function（RBF）核函数，对训练数据进行学习和调优，以提高分类器的准确率。最后，我们将训练好的SVM模型应用于测试数据集中，对肿瘤图像进行分类，并评估了分类结果的准确性。

下面是本文的Matlab源代码：

% 图像预处理
img = imread('brain_MRI.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);
denoise_img = wiener2(gray_img, [5 5]); % 去噪
norm_img = double(denoise_img) / 255; % 归一化

% 提取特征
morph_feature = morphological_feature(norm_img); % 形态学特征
texture_fe