本文主要是介绍肺部阴影识别检测 matlab算法技术,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
可以看出可经过图像处理 可以得到相关的数据
将数据的框起来,得到最后的数据结果
可以证明方法的有效
基于svm对每个图像进行分类识别
得到是否存在肺部的异常 为数据的开发和研究打下基础
可以看出在测试样本的图像中 咱们可以得到的准确率shi90%yishang
display('预测数据');
ptesty
figure(14)
plot(testy,'-m*')
hold on
plot(round(ptesty),'-ko')%(Ie)
s1=mean(testy==round(ptesty))
legend('测试真实','预测')
xlabel('测试集样本','FontSize',12);
ylabel('类别标签','FontSize',12);
legend('实际测试集分类','预测测试集分类');
这篇关于肺部阴影识别检测 matlab算法技术的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!