文件名称：matlab图像分割肿瘤代码-HyperspectralClassification:皮肤肿瘤的机器学习分类
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更新时间：2024-06-10 22:18:15
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matlab图像分割肿瘤代码高光谱分类 项目名称：基于超像素的光谱分类，用于通过高光谱成像检测头颈癌。 详细信息：对具有大型数据集的11只小鼠进行了机器学习和图像处理技术。 应用PCA特征提取可将频段数量减少到2个主要分量。 使用超像素执行图像聚类以减少计算量。 利用R-SVM训练模型并分类肿瘤。 对11只小鼠的数据集进行了留一法交叉验证，与11只小鼠相比平均灵敏度为93％，特异性为85％。 将总计算时间从几天减少到少于15分钟。 在2016 SPIE医学影像：精密医学会议上以口头演讲的形式提交了第一作者并作了报告。 关联： 基本概述 该算法的概述如图1所示。反射高光谱图像是在多个波长上收集的。 预处理步骤涉及反射率校准和曲率校正。 预处理后的图像立方体经过主成分分析。 将超像素分割应用于2个主成分图像。 SVM训练和分类应用于主成分图像（功能1和功能2）。 用SVM分类后，选择分类为肿瘤的最大连接区域作为主要肿瘤区域。 将最终分类的图像与地面真实图像进行比较，以计算灵敏度和特异性。 安装 需要从下载文件和库SLIC代码 LIBSVM：确保在名为Codes的文件夹中下载并提取了libs