模式识别与人工智能
模式識彆與人工智能
모식식별여인공지능
Moshi Shibie yu Rengong Zhineng
2010年
2期
228-234
,共7页
李宁%郭乔进%谢俊元%陈世福
李寧%郭喬進%謝俊元%陳世福
리저%곽교진%사준원%진세복
医学图像%感兴趣区域(ROI)%Cascade结构%代价敏感
醫學圖像%感興趣區域(ROI)%Cascade結構%代價敏感
의학도상%감흥취구역(ROI)%Cascade결구%대개민감
医学图像中感兴趣区域(ROI)通常包含重要的信息,对医生分析和诊断具有重大意义.文中结合医学图像特点,运用机器学习方法和图像处理技术,提出一种基于Cascade结构的代价敏感的医学图像的ROI检测方法.该方法将代价敏感的分类算法和Cascade结构有效结合,具有高敏感性和高效率.对数字乳腺图像中的肿块ROI进行实际检测的实验结果表明,与基于像素的方法相比计算量小、效率高;与基于区域的方法相比避免了直接使用传统的图像分割和滤波技术难以有效检测ROI的问题.
醫學圖像中感興趣區域(ROI)通常包含重要的信息,對醫生分析和診斷具有重大意義.文中結閤醫學圖像特點,運用機器學習方法和圖像處理技術,提齣一種基于Cascade結構的代價敏感的醫學圖像的ROI檢測方法.該方法將代價敏感的分類算法和Cascade結構有效結閤,具有高敏感性和高效率.對數字乳腺圖像中的腫塊ROI進行實際檢測的實驗結果錶明,與基于像素的方法相比計算量小、效率高;與基于區域的方法相比避免瞭直接使用傳統的圖像分割和濾波技術難以有效檢測ROI的問題.
의학도상중감흥취구역(ROI)통상포함중요적신식,대의생분석화진단구유중대의의.문중결합의학도상특점,운용궤기학습방법화도상처리기술,제출일충기우Cascade결구적대개민감적의학도상적ROI검측방법.해방법장대개민감적분류산법화Cascade결구유효결합,구유고민감성화고효솔.대수자유선도상중적종괴ROI진행실제검측적실험결과표명,여기우상소적방법상비계산량소、효솔고;여기우구역적방법상비피면료직접사용전통적도상분할화려파기술난이유효검측ROI적문제.
