11、脑肿瘤 MRI 图像分类与边缘计算医疗物联网聚类技术

脑肿瘤 MRI 图像分类与边缘计算医疗物联网聚类技术

1. 脑肿瘤 MRI 图像分类

1.1 训练优化与核函数选择

在脑肿瘤 MRI 图像分类中，训练过程的优化至关重要。优化公式如下：
[
\varnothing(w, \varepsilon) = \frac{1}{2}|w|^2 + C\sum_{i = 1}^{n}\varepsilon_i
]
其限制条件为：
[
y_i[w \cdot x_i + b] \geq 1 - \varepsilon_i, \quad i = 1, 2, \ldots, n
]
其中，超平面法向量为 ( \omega )，松弛变量 ( \varepsilon_i \geq 0 ) 用于衡量分类器误差。对于误差项 ( \sum_{i = 1}^{n}\varepsilon_i )，( C ) 是惩罚因子，( \varnothing ) 是将输入空间映射到高维特征空间的函数。整个过程在高维情况下是一个易于线性分离的问题，这种转换依赖于 SVM 的核函数，定义如下：
[
K(x_i, x_j) = \varnothing(x_i)^T \cdot \varnothing(x_j)
]
在处理线性可分问题时，核函数能发挥最大作用。多项式核函数的实际应用较为复杂，可能会导致最大的计算时间。而径向基函数（RBF）核函数用于识别非线性映射，所需的参数数量少，复杂度最低。与其他应用的核函数相比，多项实验结果表明 RBF 核函数取得了更好的效果。因此，为了对图像进行分类，将 RBF 核函数应用于每个数据集，以确定最佳惩罚因子 ( C ) 组合和核函数变量 (