基于分类的医疗影像分割技术

基于光谱的影像分类方法，ENVI 里头的工具还挺全的。像ISODATA、K-Means这些非监督分类方法，调参不难，跑得也快。你要是数据源标注不多，先用这类试试也行。监督分类那块，ENVI 分得挺细：传统统计类的，比如最小距离、最大似然；人工智能这块也有，像神经网络；再高级点，还有支持向量机这种基于模式识别的分类器。 常用的监督方法比如最大似然，挺适合分辨率比较高、光谱特征清晰的影像。你要是跑森林、农田这种分区的，还挺准的。非监督分类对数据要求不高，先粗分一波再细调，节奏也不错。 分类效果的好坏，和影像预关系大。像辐射校正、几何校正这些前期工作别省。否则后面再牛的分类器也白搭。 嗯对了，想深挖

MATLAB 提供丰富的图像分割代码和图形用户界面，使图像分割操作更加便捷和高效。

ENVI中的光谱分类技术包括非监督分类如ISODATA和K-Means，以及监督分类包括基于传统统计分析分类器如平行六面体、最小距离和马氏距离，以及基于人工智能分类器如神经网络和支持向量机，和基于模式识别分类器。光谱分类方法基于光谱数据进行分类，是影像处理中的重要技术。

项目概述 本项目提出一种通用的白细胞 (WBC) 核分割算法，并通过四个公开数据集验证其有效性。项目首先通过统计细胞核与白细胞比例确定白细胞的位置，然后设计了一种新的卷积神经网络 (CNN) 模型，对四类定位和裁剪后的白细胞图像进行分类。 代码资源 WBC 核分割、定位和裁剪方法代码: wbc_nucleus_seg_localz 目录 裁剪后的 WBC 图像数据集生成、CNN 模型训练和训练后模型推断代码: wbc_classify_cnn_model 目录 环境要求 推荐使用 MATLAB 2017a、2019a 或更高版本运行代码。

腰椎滑脱的机器学习分类模型，听起来挺高大上对吧？其实上手不难，而且应用场景还挺实用。Michelle Ide 写的这个项目挺值得一看，用的是标准的数据科学套路：清洗数据、做初步，建模、评估，再给点临床建议。整个流程比较清晰，代码也不绕，看得懂也跑得通。 数据用的是腰椎的 X 光图像特征，目标是判断是否异常。这类影像学分类问题，用传统方法误判率挺高，研究里说平均误解率能飙到43.6%，挺吓人吧？用机器学习来建模型就可以减少这种误诊，像是SVM和随机森林，都是拿来就能用的。 代码结构比较干净，核心逻辑都拆得比较好。你要是对医学影像分类感兴趣，或者想找个实际点的数据科学项目练手，这个挺适合的。里面还

提供了经过验证的Matlab代码，使用蚁群算法进行图像分割，已验证可行。

基于有损压缩方法的运动分割技术Matlab，展示出色的效果，适用于复杂运动分割的研究和应用。

从上世纪70年代开始，国内外遥感影像分类研究逐渐成为学术界关注的焦点。早期主要采用统计模式识别方法，如1980年的最大似然法和1983年的光谱特征分类，主要用于获取森林资源信息。随着技术进步，预处理、多源信息融合、人工智能理论以及分类后处理等新方法应运而生，以提高分类精度。近年来，人工神经网络模型作为综合数据分类方法受到广泛关注。

使用Python库中的SKLearn实现KNN分类算法，从用户生成的报文中提取关键信息进行分类，同时评估分类的准确性。