摘要：脑组织图像分割在医学图像分析中具有重要的意义。支持向量机是近些年机器学习领域发展起来的新的研究热点，在小样本、高维情况下，具有较好的泛化性能。本文采用支持向量机方法对磁共振脑组织图像进行分割研究。实验结果表明：适当选择核函数及模型参数对支持向量机的分割性能有较大的影响，本文提出的支持向量机方法在脑图像分割应用是有效的。

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