基于机器学习的肺部气胸CT影像分类诊断方法

摘要

本发明公开了一种基于机器学习的肺部气胸CT影像分类诊断方法，其步骤包括：步骤1，从临床医院中获得气胸CT影像数据并进行气胸区域标定操作；步骤2，对标定后的气胸CT影像进行图像处理；步骤3，对经过图像处理的CT影像数据进行正负样本标定，得到正样本和负样本；步骤4，利用得到的样本数据对SVM进行训练预测分类诊断；步骤5，用训练好的SVM模型对肺部气胸CT影像进行分类诊断。本发明利用机器学习的方法，将临床医生从繁重的阅片任务中解脱出来，减轻了医生负担，同时还大大提高了诊断的准确率。