本发明公开一种基于SVM的医疗图像血管识别方法,包括:首先SVM分类器是通过专家手工分割后的样本训练出来的SVM模型对FCM自动选取的样本训练出的SVM模型进行交叉验证、优化后的结果,使分割结果更加精确;然后采用SVM分割血管,其实就是将像素点分为前景(即血管)和背景(即除血管外其他部分)两类,然后把血管部分提取出来,最后通过形态学处理以及阈值化可以达到增强血管网络、保留血管分叉以及交汇部分,最终转化为二值图像可以更直接地反映血管分布。本发明采用了FCM、SVM和形态学图像处理相结合,可使识别效果更好。
CN201610917304-一种基于SVM的医疗图像血管识别方法-申请公开.pdf
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