检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]燕山大学信息科学与工程学院,秦皇岛066004 [2]哈尔滨工业大学图像信息技术研究所,哈尔滨150001
出 处:《中国生物医学工程学报》2007年第4期637-640,共4页Chinese Journal of Biomedical Engineering
基 金:国家自然科学基金资助项目(60272073);燕山大学博士基金(B287)。
摘 要:针对目前医学影象中微钙化点微弱目标检测与识别技术缺乏环境自适应的不足,提出了医学影象微弱目标-背景合成技术解决机器学习过程中模型的复杂背景适应性问题。首先利用医学微弱目标检测算法结合专家知识提取真实目标,然后利用背景复杂度感知模型实现背景复杂度分析;最后利用镶嵌技术将目标与背景进行有机合成,建立各种复杂度背景下的训练样本学习数据库。可拒识-双层支持向量机分类器仿真实验结果表明:利用该数据库建立的可拒识-双层支持向量学习分类器不但具有稳健的环境适应能力,而且该方法较好的解决了医学微钙化点目标识别正样本不足的问题。
关 键 词:钙化目标检测 背景复杂度感知 支持向量机 机器学习
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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