肺结节机器学习svm

### 使用SVM进行肺结节检测或分类的方法

#### 数据预处理
为了提高支持向量机(SVM)在肺结节检测和分类上的性能，数据预处理阶段至关重要。通常会先对原始CT扫描图像进行一系列操作来增强特征并减少噪声影响。这包括但不限于去除无关解剖结构、标准化像素强度分布等措施[^2]。

import numpy as np
from skimage import exposure, transform

def preprocess_image(image):
    # 对数变换增加对比度
    image_log = np.log1p(image)
    
    # 直方图均衡化改善亮度不均现象
    equalized_img = exposure.equalize_hist(image_log)

    # 缩放至固定大小方便后续处理
    resized_img = transform.resize(equalized_img, (128, 128))
    
    return resized_img

#### 特征提取
对于基于SVM的肺结节分析而言，有效的特征表示是成功的关键之一。常用的技术有灰度共生矩阵(GLCM)，局部二值模式(LBP), HOG描述符等等。这些方法可以从不同角度捕捉到纹理特性或其他潜在的空间关系信息。

from skimage.feature import greycomatrix, greycoprops, local_binary_pattern

def extract_features(image):
    glcm = greycomatrix(image, distances=[5], angles=[0], levels=256,
                        symmetric=True, normed=True)
    contrast = greycoprops(glcm, 'contrast')[0][0]
    
    lbp_radius = 3
    n_points = 8 * lbp_radius
    lbp = local_binary_pattern(image, n_points, lbp_radius, method='uniform')
    hist_lbp, _ = np.histogram(lbp.ravel(), bins=np.arange(0, n_points + 3),
                               range=(0, n_points + 2))

    hog_vector = compute_hog(image)  # 自定义函数实现HOG计算
    
    feature_vector = np.concatenate((hist_lbp.flatten(),
                                    [contrast],
                                    hog_vector))
                                    
    return feature_vector

#### 训练和支持向量机配置
一旦获得了高质量的数据集及其对应的标签之后，就可以着手建立SVM模型来进行训练了。考虑到医学影像领域可能存在类别不平衡的情况，在选择核函数时应充分考虑这一点，并适当调整参数以获得更好的泛化能力[^1]。

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report

# 假设X为所有样本特征,Y为其对应的真实标签
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.2, random_state=42)

svm_classifier = SVC(kernel='rbf', class_weight='balanced')  
svm_classifier.fit(X_train, y_train)

predictions = svm_classifier.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, predictions))