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基于形状特征的肺结节的弱监督分类
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基于弱监督ECOC算法的肺结节辅助检测
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肺结节的准确分类与识别是计算机辅助诊断系统在肺癌诊断领域应用的关键,同时也面临巨大的挑战。该技术不仅在特征表示、样本标记等方面存在发展的瓶颈,而且目前缺少准确、有效的分类识别算法。本文提出了一种结合弱监督纠错输出编码(Error-correcting output codes, ECOC)算法和肺结节形状特征表达的肺结节多分类算法。为了提高分类识别的准确率,本文对肺结节的形状特征进行了详细的分析,
基于改进的半监督FCM聚类算法的肺结节分类与识别
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改进的基于局部监督算法的模糊聚类在肺结节分类与识别中的应用
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准确分类和识别肺结节是肺癌计算机的重要且关键的过程,辅助诊断(CAD)系统。 为了提高准确率,本文提出了一种基于LIDC数据库中医生注释信息的改进的局部监督模糊聚类算法。 首先,将所有肺结节从CT图像中分割出来。 其次,根据肺结节的病变特征,我们提取了一组主要基于形状的特征向量。 最后,我们通过在聚类过程中利用标记样本的类信息来计算参考成员资格,并使用参考成员资格来指导测试样本的聚类过程,以帮助测
基于模糊形状上下文特征的形状识别算法
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基于颜色特征、基于形状特征或者基于颜色和形状综合特征图像检索
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基于内容(颜色和形状特征)的图像检索
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基于颜色特征和形状特征的图像检索系统,颜色和形状的相似性匹配是用自己设计的匹配公式,效果挺好的
基于H-EMD 的形状上下文特征形状匹配方法
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基于matlab的图像形状与分类
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基于深度信念网络的肺结节良恶性分类
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基于混合分类的肺结节检测算法 (2008年)
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使用最优阈值的分割方法获得肺实质,并使用C均值聚类的方法获得感兴趣区域(ROI),通过混合分类方法对ROI进行分类。在分类过程中,首先定义肺结节的两个三维特征以及相应的两条规则,进行基于规则的初始分类,再构造基于改进Mahalanobis距离的非线性分类器进行再次分类,从而进一步降低假阳性。经过混合分类处理,肺结节与血管等干扰信息得到有效的区分。实验结果表明,该算法检测肺结节具有较高的敏感性。
基于三维形状指数的肺结节自动检测方法
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形状特征提取
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近年来,深度学习技术已应用于肺结节的诊断。 为了有效提高肺结节的诊断性能,我们提出了一种基于双学习深度监督自动编码器的新型肺结节诊断方法,该方法基于极限学习机,可从输入数据中自动识别特征。 网络中分别有成对的结节图像,分别从计算机断层扫描和正电子发射断层扫描获得。 对于每对图像,从堆叠的监督自动编码器层中提取计算机断层扫描和正电子发射断层扫描中的结节的高级判别特征。 所提出的体系结构的输出使用理想
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