在外科神经修复手术中,正确识别神经束性质是实现良好修复的关键.本文将显微高光谱成像技术应用于神经分类中,并对分类的可行性进行实验性探究.首先使用显微高光谱神经采集系统获取兔子运动及感觉神经的高光谱图像数据并进行预处理,再利用纯净像元提取算法得到端元波谱继而获取各类别的特征光谱,通过分析特征光谱的特征与差异找寻合适的分类算法,实验结果表明本技术具有一定的分类效果.本文基于K近邻分类器,实验性的使用了经典欧氏距离及波谱角距离这两种距离测度算法对实验数据进行分类,对比实验结果分析两种方法的优劣,为后续寻找其他合适且更具针对性的分类方法奠定了重要的基础.
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