基于颜色和纹理特征的新疆维吾尔医植物药材图像特征提取与判别分析

目的对新疆维吾尔医植物药材图像进行特征提取,并对所研究特征进行分析,探讨其在维吾尔医药材图像分类中的效果,找到适用于维吾尔医药材图像分类的特征,为基于内容的新疆维吾尔医药材图像的检索系统奠定基础。方法以新疆维吾尔药材中植物药的花和叶为研究对象,先对图像进行预处理,进而提取颜色和纹理特征作为原始特征,并对特征进行统计学分析,运用最大类间距法筛选得到图像分类的主要特征,最后应用Bayes判别分析法对特征的分类能力进行评价。结果将颜色特征和纹理特征筛选后进行分类,花类图像的分类准确率为85%,叶类图像的分类准确率为62%。利用筛选后的特征对花类图像的分类效果好于利用原始特征分类的效果。结论与原始特征分类比较,运用筛选后的特征进行分类,对于判别花类药材的效果较好。这为进一步研究维吾尔医药材图像分类和完善特征提取方法奠定了基础。

决策树C4.5对草药形状特征的优化研究

目的：利用决策树分类方法探讨一种新的图像特征优化降维方法。方法首先利用图像滤波、灰度阈值、腐蚀运算等图像操作对新疆草药图像做分割预处理，获取草药图像感兴趣区形状，然后提取草药形状的 Fou-rier-Mellin 矩、Hu 矩等形状特征及图像主颜色直方图特征共14个特征分量；最后应用决策树 C4．5分类算法，在不同草药形状特征分量组合下比较草药图像分类准确率，经过优化分析，选用 Hu 矩的 H2、H4和图像主颜色直方图特征的 C1～C3特征分量构成图像形状颜色混合特征的5个特征分量，用于草药图像分类。结果决策树分类方法准确率达到88．55％；将优化后的图像形状颜色混合特征用于图像检索，其检索结果集前60张图的平均查准率达到89．31％，实现形状特征分量的优化降维。结论利用决策树分类方法可以进行图像特征优化降维，降低图像形状颜色混合特征维数，提高图像分类准确率和图像检索效率，为进一步图像特征的优化研究提供参考。

基于解析Fourier-Mellin矩新疆草药图像综合特征的检索研究

研究利用图像增强、灰度阈值、腐蚀运算等图像操作对新疆草药图像做分割预处理,获取草药图像感兴趣区形状,然后对草药形状进行Radon和解析Fourier-Mellin变换,结合图像形状Hu矩和图像主颜色直方图特征,提取草药图像解析Fourier-Mellin矩形状和颜色混合特征用于图像检索,比较该算法对基于内容的新疆草药图像的检索性能。实验结果表明:解析Fourier-Mellin矩结合草药形状和颜色的混合特征算法具有较好的图像旋转、缩放和平移(RST)不变特性。对基于内容的新疆草药形状图像的检索,其检索性能优于解析Fourier-Mellin矩结合形状特征Hu矩混合特征和结合主颜色直方图特征混合特征的检索效率,其检索结果集前60图的平均查准率达到91.82%。

飞利浦Brilliance big bore CT故障分析维修3例

电子计算机X射线断层扫描（computed tomography,CT）技术是一种功能齐全的病情探测仪器,具有扫描速度快、空间分辨率高以及可以进行三维重建等优点,已经成为医院标配医疗设备。随着放射治疗技术的高速发展,16排大孔径CT在放射治疗技术模拟定位中发挥重大作用,但由于使用年限过长,

GE Signa Excite 1.5 T磁共振成像系统故障维修三例

磁共振成像设备已经在临床医学上得到了广泛的应用,长期满负荷的使用导致磁共振设备故障发生率逐渐升高,对临床工程师迅速排除故障保障设备正常运行提出了更高的要求。本文列举了我院GE Signa Excite 1.5 T磁共振成像系统的2例伪影维修案例以及1例收发和处理子系统(Transceiver and Processing Subsystem,TPS)不响应故障维修案例,分别为GHOST伪影、白噪声伪影和TPS NOT RESPONDING报错,利用多种测试方法、分割排除、替换组件等对故障进行检修,逐步分析故障原因,分别通过更换梯度控制板、重新安装连接线转接头及更换RRF/DIF板使设备恢复正常运行。本文旨在通过案例分享与广大临床工程师进行相互交流和学习,共同提高设备保障能力。

基于新疆维吾尔医草药图像形状特征的检索研究

目的探讨草药图像的Hu不变矩对基于内容的维吾尔草药图像的检索效果。方法对维吾尔草药图像进行预处理,使用Canny算子、轮廓跟踪等方法获取草药图像的形状,提取草药图像的Hu不变矩形状特征,构建基于草药图像形状特征的草药图像检索系统,并进行图像检索效果验证。结果检索结果表明,基于草药图像的Hu不变矩特征对叶类、花类维吾尔草药图像的平均查准率达到70%,平均查全率达到80%。结论草药图像的Hu不变矩形状特征对基于内容的维吾尔草药图像的检索有较好的检索效果。

新疆维吾尔医草药图像颜色矩特征的研究

颜色矩特征作为一种重要的颜色特征,在图像处理中得到了广泛的应用。本文探讨草药图像的颜色矩特征对基于内容的维吾尔草药图像的检索效果。对维吾尔草药图像进行线性滤波、尺度归一和颜色空间转换的预处理,提取草药图像的颜色矩特征,构建了维吾尔医草药图像的图像数据库和草药图像的特征数据库,并且建立了基于草药图像颜色矩特征的草药图像检索系统,对颜色矩特征的有效性进行了检索实验的验证。检索结果表明,基于草药图像的颜色矩特征对维吾尔草药中的叶类、花类草药图像的平均查准率和平均查全率相对较高。这对进一步研究对基于内容的维吾尔草药图像的特征提取算法奠定了一定的基础。

决策树C4.5算法在新疆维吾尔草药图像分类中的应用

目的:利用小波变换法提取新疆维吾尔草药图像的特征,对植物药图像进行分类研究。方法:此次研究选取新疆维吾尔草药图像200张,其中花类图像100张,叶类图像100张。对图像进行去噪、尺度归一化和空间转换等预处理。利用小波变换分别提取花类、叶类图像的特征向量,用类间距法获取具有较好的分类能力的特征量,使用决策树C4.5算法对特征的分类能力进行评价。结果:对得到的这些特征量,分别利用决策树C4.5算法和贝叶斯方法进行分类,决策树算法分类准确率达到了80.0%;贝叶斯方法分类准确率达到73.5%;结论:结果显示,采用小波变换提取的特征在对不同类型的维吾尔草药图像进行分类时,将最大类间距和决策树C4.5算法结合能达到一定的分类能力;因此,决策树分类算法可以在一定程度上对新疆维吾尔草药图像进行判别分类。

基于颜色直方图的新疆维吾尔医药材图像检索分析

图像特征提取是图像处理的一个主要环节,是图像处理技术研究和应用的一个重要领域。维吾尔医是我国的传统医学,越来越受到人们的重视,但大量的维吾尔医药材的数据资料没有得到充分利用。本文针对新疆维吾尔药材的植物药和动物药图像提取了颜色直方图特征。先对图像进行颜色增强、尺寸归一、空间转换的预处理,提取颜色直方图特征并对颜色直方图特征进行统计学分析,最后对颜色直方图特征的检索能力进行基于内容的图像检索分析。实验结果表明颜色直方图特征对维吾尔药图像检索具有不错的的准确率,这在一定程度上有助于基于内容的新疆维吾尔药材图像的检索的研究。

新疆高发病哈萨克族食管癌图像纹理特征的分类研究

目的利用灰度共生矩阵法提取的纹理特征对新疆高发病哈萨克族食管癌医学图像进行分类研究。方法运用灰度共生矩阵法分析新疆高发病食管癌X钡剂造影医学图像,缩窄型和溃疡型食管癌图像各30张,对图像进行尺寸归一、去噪和增强等预处理,计算0°、45°、90°和135°方向的能量、熵、对比度、相关性和逆差矩的均值和方差,构成特征向量,使用Bayes判别分析法对特征的分类能力进行评价。结果使用Bayes判别分析法对新疆高发病哈萨克族食管癌医学图像进行分类,对缩窄型食管癌图像的分类准确率达到了70%,对溃疡型食管癌图像的分类准确率达到了90%。结论灰度共生矩阵法提取的特征在对不同类型的食管癌图像进行分类时,特征的分类能力有所不同;灰度共生矩阵法可以在一定程度上对不同类型的食管癌进行判别分类。

基于SVM的生物医学工程专业教学质量评价研究

高校课堂教学质量是反映教学水平的重要指标之一,是高校综合办学能力的重要体现[1],是衡量教学效果的尺度,是教学工作的核心[2]。教学质量评价是高校教学管理的重要环节之一,在教学管理中起着导向与质量监控的作用,是推动和促进教学质量不断提高的重要保证[3]。教育部《关于加快建设高水平本科教育、全面提高人才培养能力的意见》(教高[2018]2号)中明确提出,深化高校教师考核评价制度改革,对教师进行分类管理和分类评价,加强对教师育人能力和实践能力的评价与考核。

基于C均值算法的新疆维吾尔医草药图像的分割研究

目的为提高新疆维吾尔医草药图像的分类和检索准确率,对新疆维吾尔医草药图像进行感兴趣区域分割研究。方法分别采用阈值法、硬C均值(HCM)聚类算法和模糊C均值(FCM)聚类算法分割图像,将分割后的图像与原始图像进行迭代,分割15幅新疆维吾尔医药材图像,并将分割结果与手工分割结果进行比较,以评价分割算法的优劣。结果利用阈值法分割后的图像与手工分割图像进行比较,15幅图像的面积大小差异的平均值为12.7%,表面平均距离的平均值为2.79灰度值;利用HCM聚类算法分割后图像的面积大小差异的平均值为12.2%,表面平均距离的平均值为2.7灰度值;利用FCM聚类法分割后图像面积大小差异的平均值为9.04%,表面平均距离的平均值为0.96灰度值。结论阈值分割算法的分割速率比其他2种算法快,但该方法可能出现过度分割现象而导致信息的流失;硬C均值聚类算法能够较好地保留感兴趣区域,但分割时图像背景无法完全舍去而导致无用信息的掺杂;模糊C均值聚类算法分割速率相对较慢,但其整体分割准确率却高于以上2种算法,该算法较适于新疆维吾尔医药材图像的分割。本研究对后期图像的特征提取、分类和检索奠定基础。

基于综合特征的新疆地方性肝包虫病图像特征的提取与分析

图像特征提取是图像处理的一个主要环节,是图像处理技术研究和应用的一个重要领域。本文选取了新疆地方性肝包虫病中的单囊型肝包虫和正常肝脏CT图像进行研究,提取了灰度直方图、灰度共生矩阵(GLCM)、kc复杂性三种特征组成综合图像特征。首先对图像进行尺寸归一、去噪、对比度增强的预处理,并对综合特征进行统计学分析,最后应用Fisher判别分析法对特征的分类能力进行评价。实验结果表明运用综合特征对图像分类有较高的准确率,这对基于内容的新疆肝包虫病CT图像的检索的研究奠定了一定的基础。

KNN分类器在新疆维吾尔药材图像分类中的应用

目的：探讨 K 近邻结点算法（k-Nearest Neighbor algorithm，KNN）分类器在新疆维吾尔药材图像分类中的应用。方法采用 KNN 分类器对新疆维吾尔药材图像的灰度-梯度共生矩阵特征和 Tamura 纹理特征进行判别分类。选取训练样本为80、100、120的3个训练集，训练并得到最优 K 值，并分别在测试样本为120、100、80的3个测试集中验证结果。结果K 值越小（3～13），KNN 分类器对叶类图像分类准确率越高；K 值越大（63～71），KNN 分类器对花类图像分类准确率越高。当 K 值取3～13时，120、100、80的3个测试集中叶类图像的平均分类准确率分别为94．72％、89．45％、82．61％；K 值取63～79时，120、100、80的3个测试集中花类图像的平均分类准确率分别为74．71％、72．79％、76．55％。结论KNN 分类器可为新疆维吾尔药材图像类型判断提供一定的依据，为新疆维吾尔药材图像检索系统的检索精度的提升奠定了基础。

新疆维吾尔草药图像特征提取及分类研究

目的探讨决策树C4.5算法及主成分分析法在新疆维吾尔草药图像分类中的应用。方法选取新疆维吾尔草药图像450张,其中花类、叶类、果类图像各150张。对图像进行去噪、尺度归一化和空间转换等预处理;利用颜色直方图与颜色矩法分别提取3种草药的特征;采用主成分分析(PCA)法对所提取的特征进行筛选;构造一个基于C4.5决策树算法的图像分类器,使用决策树C4.5算法,对颜色直方图、颜色矩、14个综合特征及主成分分析获取的特征进行分类,以验证特征的分类能力。结果颜色直方图特征分类准确率为63.11%,颜色矩特征分类准确率为65.11%,14个综合特征分类准确率为54.76%,PCA选择的特征分类准确率为72.00%。结论综合特征的分类准确率较单一特征低,表明在进行分类时,冗余特征可能会降低分类准确率;利用PCA选择后的特征分类准确率较高,表明该算法能有效减少冗余特征,弥补单一特征分类的局限性,从而提高整体分类效率,为提高后续基于内容的图像检索系统的检索效率奠定了基础。

新疆地方性肝包虫病CT图像的频域特征分析

目的分析新疆地方性肝包虫病CT图像的频域特征。方法采用频域法提取新疆地方性肝包虫病的单囊肝包虫(单囊组,15幅),多囊肝包虫(多囊组,15幅)以及正常肝脏(正常组,15幅)CT图像的能量和方差2个特征分量,并对其进行统计学分析,对样本行F检验,对3组样本所获得的特征分量作t检验。结果正常组、单囊组和多囊组特征分量Var和Energy差异有统计学意义,肝包虫CT图像的能量谱在不同组别间有不同的表征,随疾病的加重,其峰值出现降低趋势。结论通过频域法提取新疆地方性肝包虫CT图像的特征分量,其差异具有统计学意义,可为利用特征值筛选新疆地方性肝包虫病及肝包虫的早期诊断提供依据。

论核磁共振设备的安全维护及日常维修策略

核磁共振设备为新型医疗设备,具有较高检验精确度,提供给患者高效检测报告与服务体现。然而,核磁共振设备存在较多禁忌事项,当人们忽视该禁忌事项时,可出现有关故障。因此,应当重视核磁共振设备的安全维护与日常维修。文章将分析核磁共振设备的日常使用规范,深入探究安全维护与日常维修策略,为临床实践提供理论依据。

基于颜色直方图的新疆维吾尔医药材图像特征提取与判别分析

图像特征提取是图像处理的一个主要环节,是图像处理技术研究和应用的一个重要领域。维吾尔医是我国的传统医学,越来越受到人们的重视,但大量的维吾尔医药材的数据资料没有得到充分利用。本文针对新疆维吾尔药材的植物药和动物药图像提取了颜色直方图特征。先对图像进行颜色增强、尺寸归一、空间转换的预处理,提取颜色直方图特征并对颜色直方图特征进行统计学分析,最后应用Bayes判别分析法对特征的分类能力进行评价。实验结果表明颜色直方图特征对维吾尔药图像分类有较高的准确率,一定程度上有助于基于内容的新疆维吾尔药材图像的检索的研究。