
可以看出可经过图像处理 可以得到相关的数据
将数据的框起来,得到最后的数据结果
可以证明方法的有效

基于svm对每个图像进行分类识别
得到是否存在肺部的异常 为数据的开发和研究打下基础
可以看出在测试样本的图像中 咱们可以得到的准确率shi90%yishang
display('预测数据');
ptesty
figure(14)
plot(testy,'-m*')
hold on
plot(round(ptesty),'-ko')%(Ie)
s1=mean(testy==round(ptesty))
legend('测试真实','预测')
xlabel('测试集样本','FontSize',12);
ylabel('类别标签','FontSize',12);
legend('实际测试集分类','预测测试集分类');

该博客介绍了一种基于MATLAB的肺部阴影识别技术,通过图像处理和SVM分类器,达到高准确率的肺部异常检测。文章讨论了全局特征如灰度直方图和纹理特征,以及局部特征如角点检测在图像分析中的应用,为医学图像分析提供基础。
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