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]无锡市第四人民医院信息科,江苏无锡214062 [2]江南大学数字媒体学院,江苏无锡214122
出 处:《计算机工程》2012年第12期17-21,25,共6页Computer Engineering
基 金:国家自然科学基金资助项目(60903100,60975027);江苏省自然科学基金资助项目(BK2009067)
摘 要:基于传统Parzen窗密度估计函数的均值漂移谱聚类算法的时间复杂度不低于O(N2),不适合医学图像分割的实际需求。为此,通过压缩集密度估计和吸引盆均匀抽样两重数据浓缩策略以降低原MSSC的高时间开销问题,从而提出新的基于数据浓缩的谱聚类算法。实验结果表明,该算法能有效降低时间开销,较好地适应医学图像分割的要求。The time complexity of the Parzen Window(PW) based Mean Shift Spectral Clustering(MSSC) algorithm is not less than O(N2),which means that it is impractical for medical image segmentation.In is paper,the problem of heavy time cost of original MSSC is solved by using two strategies of data condensation: reduced set density estimator and random sampling from every attraction basin,and the novel Data Condensation Based Spectral Clustering(DCBSC) algorithm is proposed.Compared with MSSC,the time cost of DCBSC is decreased effectively,and the practicability of DCBSC for medical image segmentation is improved accordingly.
关 键 词:密度估计 均值漂移 谱聚类 时间复杂度 医学图像 数据浓缩
分 类 号:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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