计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
Computer Simulation
2015年
9期
360-363,376
,共5页
图像识别%病理推定%隐马尔科夫
圖像識彆%病理推定%隱馬爾科伕
도상식별%병리추정%은마이과부
Image recognition%Pathological presumption%Hidden markov
依据海量医学图像特征,对现有图像的病理结果进行推定时,由于海量医学图像数据量大,特征之间的关联性及其复杂,传统的算法进行病理结果推定,需要建立较为复杂的关联规则,造成推定计算效率较低,错误率较高.提出以大数据分析为基础的隐马尔科夫医学图像识别与病理结果推定方法.针对待测医学图像,采用双边滤波方法进行去噪处理,在去除图像数据噪声的同时,有效地保留了图像关键边缘的完整性,对边缘特征进行奇异值分解量化,减少不必要冗余特征干扰,根据隐马尔科夫原理计算图像的最大似然值,降低海量医学图像数据的病理结果推定的复杂程度.实验结果表明,利用改进算法进行基于海量医学图像数据的病理结果推定,能够提高计算效率与病理结果推定的准确性,提高推定效率.
依據海量醫學圖像特徵,對現有圖像的病理結果進行推定時,由于海量醫學圖像數據量大,特徵之間的關聯性及其複雜,傳統的算法進行病理結果推定,需要建立較為複雜的關聯規則,造成推定計算效率較低,錯誤率較高.提齣以大數據分析為基礎的隱馬爾科伕醫學圖像識彆與病理結果推定方法.針對待測醫學圖像,採用雙邊濾波方法進行去譟處理,在去除圖像數據譟聲的同時,有效地保留瞭圖像關鍵邊緣的完整性,對邊緣特徵進行奇異值分解量化,減少不必要冗餘特徵榦擾,根據隱馬爾科伕原理計算圖像的最大似然值,降低海量醫學圖像數據的病理結果推定的複雜程度.實驗結果錶明,利用改進算法進行基于海量醫學圖像數據的病理結果推定,能夠提高計算效率與病理結果推定的準確性,提高推定效率.
의거해량의학도상특정,대현유도상적병리결과진행추정시,유우해량의학도상수거량대,특정지간적관련성급기복잡,전통적산법진행병리결과추정,수요건립교위복잡적관련규칙,조성추정계산효솔교저,착오솔교고.제출이대수거분석위기출적은마이과부의학도상식별여병리결과추정방법.침대대측의학도상,채용쌍변려파방법진행거조처리,재거제도상수거조성적동시,유효지보류료도상관건변연적완정성,대변연특정진행기이치분해양화,감소불필요용여특정간우,근거은마이과부원리계산도상적최대사연치,강저해량의학도상수거적병리결과추정적복잡정도.실험결과표명,이용개진산법진행기우해량의학도상수거적병리결과추정,능구제고계산효솔여병리결과추정적준학성,제고추정효솔.
