[发明专利]一种基于混合智能优化策略的MKL-SVM算法的肺结节识别方法在审
| 申请号： | 202110472334.9 | 申请日： | 2021-04-29 |
| 公开（公告）号： | CN113160197A | 公开（公告）日： | 2021-07-23 |
| 发明（设计）人： | 李阳;常佳乐 | 申请（专利权）人： | 长春工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06N3/00;G06N3/04;G06N20/10;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 130012 吉林省长春市*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于混合智能优化策略的MKL‑SVM算法的肺结节识别方法。采集肺部图像数据集并进行预处理，经识别前准备得到所述样本数据集，分为用于参数寻优的训练集及用于测试模型的测试集；通过基于模拟退火与粒子群混合智能优化的MKL‑SVM算法对所述样本训练集进行参数寻优，获取最优参数组并建立MKL‑SVM的模型；将所述最优参数组应用于所述MKL‑SVM的数学模型进行识别计算，得出肺结节的识别结果。本发明将SA算法与PSO算法相结合，使得粒子可以跳出局部最优解，从而寻求全局最优解，并将所述的混合智能优化策略应用于MKL‑SVM的参数寻优，可以快速、准确地寻找到MKL‑SVM算法的最优参数组，并将其应用于肺结节识别，提高识别准确率，在一定程度上减少结节的漏检。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 混合 智能 优化 策略 mkl svm 算法 结节 识别 方法 | ||
【主权项】：
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