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基于多特征融合的医学图像识别研究
基于多特征融合的医学图像识别研究
基于多特征融合的医学图像识别研究
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基于多特征融合的医学图像识别研究,基于多特征融合的医学图像识别研究
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论文研究-基于多特征融合的医学图像识别研究.pdf
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以医学图像为研究对象,针对任何一类特征都不能很好地表达医学图像的缺点以及进一步提高医学图像的识别率,提出了一种基于特征级数据融合与决策级数据融合相结合的分类方法。实验结果表明,采用特征级数据融合,融合后的特征可以较好地表达医学图像,且减少了后期分类的计算量;采用决策级数据融合,取得了比单个分类器更高的识别率。
医学图像识别研究
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基于多特征融合的医学图像识别研究,实现图像识别。
医学图像融合算法研究
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研究生学位论文,很全 本文简述了医学图像融合的发展现状及在临床上的应用价值,阐述了本文研 究背景和意义。 进行了多种医学成像模式原理的研究,分析了多种医学模式图像特征以及进 行融合的必要性。 阐述了医学图像配准基础理论,在此基础上对多模医学图像实现了最大互信 息法配准。 阐述了医学图像融合涉及的各类算法的原理及特点,并采取多种算法对几种 典型的医学成像融合模式进行了实验验证。 对实验得到的融合图像
医学图像融合及算法的研究
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医学图像融合处理的基本理论;基于最大互信息的多模医学图像配准;图像融合算法研究
基于卷积神经网络的医学病理图像识别项目源码+数据集.zip
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基于卷积神经网络的医学病理图像识别项目源码+数据集.zip 已获导师指导并通过的高分项目,代码完整下载可用。 基于卷积神经网络的医学病理图像识别项目源码+数据集.zip 已获导师指导并通过的高分项目,代码完整...
基于计算机视觉的医学图像自动识别技术研究.pdf
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常见的有癌细胞显微图像分割与识别、基于多特征融合的血红细胞识别和乳腺癌细胞计算机的自动识别等等。本文将计算机视觉技术应用于医学图像自动识别领域,通过建立医学显微镜系统,收集临床显微镜细胞检测图样,然后...
基于形状与颜色特征融合的图像检索程序_matlab图像处理_颜色特征提取_图像融合_GUI实现_图像检索_
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在图像处理领域,基于形状与颜色特征融合的图像检索程序是一种高效的方法,用于从大量图像数据中找到与查询图像相似的图像。这个程序利用MATLAB作为开发平台,结合了颜色特征提取、图像融合以及GUI(图形用户界面)...
MATLAB环境中的人脑医学图像融合与识别方法研究.pdf
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在人脑医学图像融合领域,研究者们开发了基于MATLAB的人脑医学图像融合系统。该系统引入了小波变换方法,以实现不同医学图像的融合。 小波变换是一种时间-频率分析方法,它能够提供对信号局部变化的敏感性和良好的...
基于深度学习的医学图像处理研究进展.pdf
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随后,文章总结了深度学习在医学图像分类与识别、定位与检测、分割、配准与融合等应用领域的最新研究进展。在深入探讨了深度学习方法在医学图像处理中的挑战及应对措施后,文章完成了对当前研究趋势的全面综述。 ...
基于改进的多算子融合的图像识别
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数字图像处理就是利用计算机系统对数字图像进行各种特定的处理。通常情况下,对图像进行处理主要有以下三个目的: 一是提高图像的可观性,以获得所期望的结果。例如对图像进行灰度变换、几何变换、滤波等从而改善图像的质量以达到所需的、清晰的效果; 二是对图像数据进行编码和压缩,以便于解决数据量与存储和传输的矛盾。 三是特征提取,以便于计算机进行图像分析。比如常用作模式识别的预处理,这就涉及到特征参数的提取问题
基于深度学习的医学图像识别研究进展.pdf
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基于深度学习的图像识别算法研究
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第l章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..1 1.1研究的目的及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..1 1.2图像识别概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一l 1.2.1图像的特征提取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯2 1.2.2图像识别的方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3 1.3深度
基于深度学习的医学图像处理研究进展 (1).pdf
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深度学习模型可以自动学习和提取数据特征,从而实现对医学图像的分类、识别、定位、检测、分割、配准和融合等任务。 监督学习算法: 监督学习算法是深度学习模型中一种重要的学习算法。该算法通过标记的训练数据来...
深度学习在医学图像识别的应用.pdf
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医学图像识别的传统方法包括特征提取、SVM(支持向量机)实现基于灰度共生矩阵的纹理特征和灰度统计特征提取方法、基于形状特征提取方法等。但是,传统方法存在一些不足之处,例如需要人工赋值、浅层学习的结果是很...
基于改进的多算子融合的图像识别系统设计.zip
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在图像识别领域,基于改进的多算子融合的图像识别系统设计是一项重要的研究课题,它旨在提高图像识别的准确性和鲁棒性。本系统通过整合多种图像处理算子,并对传统算法进行优化,以实现更高效、精确的图像特征提取和...
《基于多特征融合的稻叶病图像识别系统》
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基于机器学习和深度学习算法开发了一个稻叶病图像识别系统,基于颜色特征分割提取稻叶病图像病斑,提取颜色、形状、纹理等多个病斑图像特征维度,基于MCCA多视图典型相关分析进行特征融合得到集成特征,基于CNN、SVM...
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基于内容的不良图像识别研究
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随着信息技术及互联网技术的飞速发展,网络信息成为一种人们熟知的便捷信息来源和休闲方式,但网络上大量的色情淫秽等不良信息已经严重干扰了正常的网络生活,严重毒害着青少年的身心健康,网络空间的色情传播已在全球引起了关注,如何净化网络环境,增加对网络活动的监控手段,提高信息识别的能力便成为一种强烈的需求,作为其技术支持,基于内容的不良信息识别技术日益引起人们的重视。基于内容的不良图像的识别和检测技术近来已
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本文提出了一种基于深度学习的视网膜病变图像识别方法,通过多特征融合和Softmax分类器,提高了模型的特征提取能力和识别精度。该方法具有广泛的应用前景,对于糖尿病性视网膜病变图像的自动识别具有重要意义。
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传统的医学图像识别方法主要基于手工设计的特征提取器,例如SVM(支持向量机)和KNN(K-Nearest Neighbors),这些方法虽然能够达到一定的识别准确率,但存在一些缺陷,例如人工干预较多,学习成本高昂,学习曲线...
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