【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2013年第30卷第11期 343-346页,共4页

【作 者】： 曾丽娟 [1] ; 张华 [2] ; 彭洪云 [3] ; 彭向东 [2]

【摘 要】 针对目前肛肠病症主要依靠医生临床经验人工识别而导致误诊的问题，为了提高肛肠病症识别的准确率及其智能化水平，提出了一种支持向量机的肛肠病症识别算法。首先对肛肠病症图像进行预处理、用半阈值分割方法分割出病症区域并进行边缘检测，然后提取病症区域的形状和纹理特征量，最后将选取的特征量输入到支持向量机进行训练、测试。仿真结果表明，采用支持向量机的肛肠病症识别率达到91．67％，提出的采用SVM的识别方法是有效的，可适用于肛肠病症识别。