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《宿州学院学报》 2005年01期
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基于核聚类的MRI和PET医学图像分割方法

宋启祥  张明玉  张锏  
【摘要】:为提高MRI、PET等医学图像分割的精度和速度,提出了基于核聚类的MRI和PET医学图像分割方法,通 过利用Mercer核,将原本简单的样本特征映射到更复杂的高维空间中去,放大了样本特征间的差异,这样能快速 准确地分割样本。实验表明,基于核聚类的分割方法在医学图像处理中具有重要的应用价值。

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【引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 翁璇;郑小林;姜海;;医学图像分割技术研究进展[J];医疗卫生装备;2007年01期
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 张莉,周伟达,焦李成;核聚类算法[J];计算机学报;2002年06期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 巴晓艳,滕永平;焊缝缺陷的计算机模式识别方法的研究[J];安庆师范学院学报(自然科学版);2001年04期
2 冯新勇,袁新峰;模式识别在半导体器件封装中的应用[J];半导体技术;2002年11期
3 甄强,李文超;人工神经网络在O′-Sialon-BN复合材料设计中的应用[J];北京科技大学学报;1999年02期
4 郑德玲,赵星浩,曾永生;连铸机结晶器液面状态识别及遗传模糊控制方法[J];北京科技大学学报;1999年06期
5 郑岩,黄荣怀,战晓苏,周春光;基于遗传算法的动态模糊聚类[J];北京邮电大学学报;2005年01期
6 黄文骞;基于形状分析的点状地图符号识别[J];测绘工程;1996年04期
7 张涛,尹永利,刘肖琳;基于结构分析的点状地图符号识别[J];测绘工程;2000年03期
8 黄文骞;地图符号的链码描述[J];测绘科学;1997年03期
9 马瑞金,张继贤,洪钢;用于影像几何纠正的图形图像控制点[J];测绘科学;1999年02期
10 张继贤,马瑞金;图形图像控制点库及应用[J];测绘通报;2000年01期
中国重要会议论文全文数据库 前7条
1 饶鲜;李斌;杨绍全;;用核聚类法进行异常检测[A];信号与信息处理技术第三届信号与信息处理全国联合学术会议论文集[C];2004年
2 梁久祯;;核函数参数优化的聚类算法[A];第三届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2005年
3 熊志勇;刘翼光;沈理;;人脸图象识别系统[A];1998年中国智能自动化学术会议论文集(下册)[C];1998年
4 金聪;;利用聚类技术设计径向基函数网络学习算法[A];1999年中国智能自动化学术会议论文集(上册)[C];1999年
5 马宪民;田红;龚尚福;;煤矸石在线识别与自动分选系统的研究[A];2001年中国智能自动化会议论文集(上册)[C];2001年
6 王暄;秦世引;张其生;;热轧钢板表面缺陷的自动识别与分类[A];2001年中国智能自动化会议论文集(上册)[C];2001年
7 赵骞;赵胜川;;基于核聚类算法的交通事故主要原因分类及分析[A];第六届交通运输领域国际学术会议论文集(下卷)[C];2006年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 史志存;电子鼻及其应用研究[D];中国科学院电子学研究所;2000年
2 王晓丹;基于模糊聚类及神经网络的纹理分割方法研究[D];西北工业大学;2000年
3 李庆中;苹果自动分级中计算机视觉信息快速获取与处理技术的研究[D];中国农业大学;2000年
4 赵昀;神经网络在多相流参数检测中的应用[D];浙江大学;2001年
5 曹龙汉;柴油机智能化故障诊断技术研究[D];重庆大学;2001年
6 李剑;局部放电灰度图象识别特征提取与分形压缩方法的研究[D];重庆大学;2001年
7 刘理峰;配网地理信息系统数据组织方法及在运行与规划中应用的研究[D];重庆大学;2001年
8 陈卫东;数字通信信号调制识别算法研究[D];西安电子科技大学;2001年
9 颜学峰;高维复杂模式识别的新方法[D];浙江大学;2002年
10 聂伟荣;多传感器探测与控制网络技术——地面运动目标震动信号探测与识别[D];南京理工大学;2002年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 韩军;原木体积自动测量的计算机视觉系统的研究[D];天津轻工业学院;2000年
2 马雷;果蔬识别与分类控制系统的研究[D];天津轻工业学院;2000年
3 王振峰;图像处理技术在汽车类型自动识别中的应用研究[D];中国农业大学;2000年
4 徐璐;改进遗传算法(IGA)及其在图像处理中的应用[D];北京工业大学;2000年
5 高欣;任意背景下一类矩形目标识别技术研究[D];西安建筑科技大学;2001年
6 王静;产品层析图像的轮廓匹配技术研究[D];西北工业大学;2001年
7 丁金德;二维条码PDF417的识别[D];北京工业大学;2001年
8 孙保平;分形图象处理技术研究[D];河海大学;2001年
9 沈琦;中医脉象辨识系统的设计与基于人工神经网络脉象识别的研究[D];河海大学;2001年
10 缑锦;基于概念格的属性约简算法及粗糙集在聚类分析中的应用探讨[D];福州大学;2002年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 刘喜英,吴淑泉,徐向民;基于区域生长法的医学图像分割研究[J];重庆邮电学院学报(自然科学版);2004年02期
2 宋军,邵谦明,周耀华;小波变换多尺度过零点表征及在医学超声图像分割中的应用[J];复旦学报(自然科学版);2001年01期
3 霍宏涛,王任华;小波变换在图像融合中的应用研究[J];中国人民公安大学学报(自然科学版);2003年03期
4 王修信,张大力;多模态医学图像的融合研究[J];广西师范大学学报(自然科学版);2004年02期
5 王萍,苏秀琴,刘雅轩;基于区域合并的动态阈值分割算法[J];光子学报;2004年03期
6 徐建达,王洪华;基于IHS变换和小波变换的遥感影像融合[J];测绘学院学报;2002年03期
7 修春波,刘向东,张宇河;基于混沌优化的最佳熵阈值的图像分割[J];计算机工程与应用;2004年27期
8 李丙春;周明全;耿国华;孙蕾;;多尺度区域增长的肿瘤区域分割方法[J];计算机工程与应用;2006年30期
9 陆剑锋,林海,潘志庚;自适应区域生长算法在医学图像分割中的应用[J];计算机辅助设计与图形学学报;2005年10期
10 程英蕾,赵荣椿,蒋晓悦,王兵;一种基于小波变换的多传感器图像融合优化方法[J];计算机应用;2004年07期
中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 魏建明;基于集成计算智能的图像信息融合技术研究[D];上海大学;2005年
2 董卫军;基于小波变换的图像处理技术研究[D];西北大学;2006年
中国硕士学位论文全文数据库 前7条
1 巴本冬;基于亚像素边缘特征的头部图像配准与融合研究[D];山东大学;2005年
2 王文武;像素级图像融合技术研究[D];华中科技大学;2005年
3 吴疆;医学图像融合算法研究[D];西北工业大学;2006年
4 何凯;像素级医学图像融合研究[D];西北工业大学;2006年
5 邓娜;医学CT图像中肿瘤的分割及测量技术研究[D];合肥工业大学;2006年
6 熊芸;基于边缘提取的图像检测与分割技术[D];电子科技大学;2006年
7 刘洋;基于颜色补偿和小波变换的遥感图像融合研究[D];武汉科技大学;2006年
【二级引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 崔冰;复杂岩石节理裂隙图像处理及几何复杂度分析[D];重庆邮电大学;2007年
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 师扬;王浩;;基于改进Mean Shift算法的细胞追踪方法研究[J];信息技术;2011年08期
2 ;[J];;年期
3 ;[J];;年期
4 ;[J];;年期
5 ;[J];;年期
6 ;[J];;年期
7 ;[J];;年期
8 ;[J];;年期
9 ;[J];;年期
10 ;[J];;年期
中国重要会议论文全文数据库 前5条
1 郭延芝;余乐正;李梦龙;;利用蛋白质序列信息预测蛋白质相互作用[A];第九届全国计算(机)化学学术会议论文摘要集[C];2007年
2 敬闰宇;尹辉;李梦龙;孙婧;;Lasso与支持向量机在预测B因子中的应用[A];第十一届全国计算(机)化学学术会议论文摘要集[C];2011年
3 宋杰;唐焕文;;基于支持向量机方法的同源寡聚蛋白质分类[A];中国运筹学会第七届学术交流会论文集(下卷)[C];2004年
4 徐继伟;李建中;柳勃;杨昆;;使用支持向量机和改进特征提取方法的蛋白质分类[A];第二十二届中国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2005年
5 左剑;张振伟;张亮亮;牧凯军;张存林;;叶子中水含量的太赫兹光谱研究[A];中国光学学会2011年学术大会摘要集[C];2011年
中国博士学位论文全文数据库 前5条
1 张丰盘;利用偶对近似和矩方法对空间性生态学中性比率和有性生殖维持的研究[D];兰州大学;2008年
2 吴飞珍;基因芯片数据的聚类功能评价算法和判别分析算法研究[D];上海大学;2009年
3 梅素玉;基于机器学习的蛋白亚细胞定位预测[D];复旦大学;2010年
4 王栋;蛋白质序列的并行分类方法研究[D];天津大学;2010年
5 倪青山;蛋白质相互作用与功能预测方法研究[D];国防科学技术大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 郑捷;SVM几何修正法及其在DNA序列处理中的应用[D];北京工业大学;2001年
2 虞欢欢;基于机器学习的蛋白质相互作用关系抽取的研究[D];苏州大学;2010年
3 冀明辉;基于丰富特征和多核学习的蛋白质关系抽取[D];大连理工大学;2011年
4 杨文云;核学习方法及其在生物序列分析中的应用[D];上海交通大学;2009年
5 黄建华;蛋白质分类预测中的新方法研究[D];南昌大学;2010年
6 谭显胜;基于支持向量机的蛋白质分类及含氟农药活性预测[D];湖南农业大学;2007年
7 姜鸿亮;基于支持向量机的生理信号预测方法研究[D];哈尔滨工业大学;2006年
8 廖晨;基于机器学习的DNA微阵列数据分析[D];湖南大学;2008年
9 吴宝栋;基于SVM和链接分析的蛋白质关系抽取系统[D];大连理工大学;2007年
10 钱宗华;基于支持向量机的蛋白质温热性识别与亚细胞定位预测[D];湖南农业大学;2007年
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