[发明专利]一种基于PCA-LDA的医学图像处理系统及方法在审
| 申请号： | 201810201133.3 | 申请日： | 2018-03-12 |
| 公开（公告）号： | CN108427966A | 公开（公告）日： | 2018-08-21 |
| 发明（设计）人： | 符颖;吴锡;邢晓羊;李玉莲 | 申请（专利权）人： | 成都信息工程大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 成都行之专利代理事务所(普通合伙) 51220 | 代理人： | 宋辉 |
| 地址： | 610000 四川省成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于PCA‑LDA的医学图像处理系统及方法，采用PCA‑LAD算法对预处理后的特征进行降维处理，首先采用PCA算法对预处理后的特征向量进行降维，使得降维后的特征冗余度降低，且线性无关，再采用LDA算法进行降维，得到最具判别能力的低维特征向量。采用PCA‑LDA算法对提取的特征进行降维处理、特征优选，实现有监督的特征选择，且降维后的低维特征向量更具可识别性，更好地展示分类的效果，得到更好的分类模型，使得分类更加准确可靠。 | ||
| 搜索关键词： | 降维 特征向量 预处理 医学图像处理 降维处理 低维 算法 分类模型 可识别性 特征选择 特征优选 线性无关 冗余度 分类 展示 监督 | ||
【主权项】：
1.一种基于PCA‑LDA的医学图像处理系统，其特征在于，包括图像获取模块、特征提取模块和分类模型建立模块；所述图像获取模块用于获取原始医学图像及对原始医学图像进行处理得到的ROI图像；所述特征提取模块用于对获取的原始医学图像及ROI图像进行特征提取；所述分类模型建立模块采用PCA‑LAD算法对提取的特征进行降维处理，得到最佳特征向量，基于最佳特征向量对使用的分类算法进行验证，确定最优分类算法，对所述最优分类算法进行参数调节优化，得到最终分类模型。
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