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新疆地方性肝包虫CT图像纹理特征的分类研究
被引量:
6
1
作者
周晶晶
木拉提.哈米提
+4 位作者
严传波
李莉
陈建军
胡彦婷
孔德伟
《科技通报》
北大核心
2013年第1期42-46,53,共6页
纹理特征是图像分析的重要线索,灰度共生矩阵法提取的纹理特征具有很好的鉴别和分类能力。本文运用灰度共生矩阵分析新疆地方性肝包虫CT图像并进行特征提取,对图像进行尺寸归一、去噪和增强的预处理,计算0°,45°,90°和135...
纹理特征是图像分析的重要线索,灰度共生矩阵法提取的纹理特征具有很好的鉴别和分类能力。本文运用灰度共生矩阵分析新疆地方性肝包虫CT图像并进行特征提取,对图像进行尺寸归一、去噪和增强的预处理,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,构成特征向量,并进行统计分析,用最大类间距法获取图像分类的主要特征,同时使用判别分析法对特征的分类能力进行评价。实验结果表明,灰度共生矩阵法提取的特征在统计分析中存在差异,最大类间距计算获得的特征能提高图像分类的准确率,一定程度上有助于对肝包虫病CT图像进行分类和检索。
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关键词
灰度共生矩阵
新疆地方性肝包虫
特征提取
最大类间距
下载PDF
职称材料
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
被引量:
7
2
作者
木拉提.哈米提
员伟康
+4 位作者
严传波
杨芳
阿布都艾尼.库吐鲁克
伊力扎提.阿力甫
孔德伟
《科技通报》
北大核心
2015年第5期58-62,共5页
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...
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。
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关键词
新疆地方性肝包虫病
特征提取
图像分类
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职称材料
题名
新疆地方性肝包虫CT图像纹理特征的分类研究
被引量:
6
1
作者
周晶晶
木拉提.哈米提
严传波
李莉
陈建军
胡彦婷
孔德伟
机构
新疆医科大学
医学工程技术学院
新疆医科大学第一附院影像中心
出处
《科技通报》
北大核心
2013年第1期42-46,53,共6页
基金
国家自然科学基金项目(30960097)
国家自然科学基金项目(81160182)
文摘
纹理特征是图像分析的重要线索,灰度共生矩阵法提取的纹理特征具有很好的鉴别和分类能力。本文运用灰度共生矩阵分析新疆地方性肝包虫CT图像并进行特征提取,对图像进行尺寸归一、去噪和增强的预处理,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,构成特征向量,并进行统计分析,用最大类间距法获取图像分类的主要特征,同时使用判别分析法对特征的分类能力进行评价。实验结果表明,灰度共生矩阵法提取的特征在统计分析中存在差异,最大类间距计算获得的特征能提高图像分类的准确率,一定程度上有助于对肝包虫病CT图像进行分类和检索。
关键词
灰度共生矩阵
新疆地方性肝包虫
特征提取
最大类间距
Keywords
gray level co-occurrence matrix
Xinjiang Local Liver Hydatid
feature extraction
maximum classification distance
分类号
R532.32 [医药卫生—内科学]
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
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
被引量:
7
2
作者
木拉提.哈米提
员伟康
严传波
杨芳
阿布都艾尼.库吐鲁克
伊力扎提.阿力甫
孔德伟
机构
新疆医科大学
医学工程技术学院
新疆医科大学第一附院影像中心
出处
《科技通报》
北大核心
2015年第5期58-62,共5页
基金
国家自然科学基金(81160182
30960097)
文摘
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。
关键词
新疆地方性肝包虫病
特征提取
图像分类
Keywords
Xinjiang Local Liver Hydatid
feature extraction
image classification
分类号
R532.32 [医药卫生—内科学]
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
新疆地方性肝包虫CT图像纹理特征的分类研究
周晶晶
木拉提.哈米提
严传波
李莉
陈建军
胡彦婷
孔德伟
《科技通报》
北大核心
2013
6
下载PDF
职称材料
2
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
木拉提.哈米提
员伟康
严传波
杨芳
阿布都艾尼.库吐鲁克
伊力扎提.阿力甫
孔德伟
《科技通报》
北大核心
2015
7
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