混合属性数据点集的特征权重优化方法研究

应用决策树方法来获取混合属性数据点集的"规则聚类区域",利用"异类子聚类相离,同类子聚类相近"的原则来交替优化有序属性和无序属性的权重,提出了基于决策树划分的特征权重优化方法。该方法在一定程度上解决了有效获取数据子集的子聚类问题和混合属性数据点集的特征权重优化难题。仿真实验表明,该方法在优化混合属性数据点集的特征权重时是有效的。

黔西南高原区峰丛洼地的形态特征与发育规律

本文通过对黔西南坡岗地区峰丛洼地形态参数的统计和趋势面分析，论证了高原区峰丛洼地的形态特征与发育，探讨了高原区暗河纵剖面形态和喀斯特地貌演化的规律。

甲状腺结节超声图像分割算法研究

超声甲状腺结节分割是发现与识别甲状腺良恶性肿瘤的关键技术之一。针对模糊聚类法无法准确分割超声图像甲状腺结节边缘,而局部拟合(RSF)模型法对手动初始化轮廓敏感的问题,提出一种融合空间约束模糊C均值聚类和局部拟合RSF模型的分割结节方法。用空间约束模糊C均值聚类法(SKFCM)对图像进行聚类并二值化聚类结果作为RSF模型法初始轮廓,克服了RSF模型法对初始轮廓敏感问题,水平集演化参数也将通过聚类结果自动给出,不再需要人为设定。同时改进了RSF模型法拟合项,并利用高斯正则化规则RSF模型水平集,提高了RSF模型演化效率,缩短了收敛时间。仿真实验结果表明,提出的甲状腺结节超声图像分割方法能够快速准确地分割出结节区域。

MRI脑序列图像的三维重建算法研究

针对MRI脑图像分割和三维重建中存在精度与效率不高的问题,提出了一种MRI脑图像分割与三维重建方法。首先,采用双边滤波法对MRI脑图像进行去噪;其次,通过一种改进的区域增长算法对MRI脑图像进行了颅骨去除;同时,再利用改进的模糊空间聚类对脑图像中的组织进行聚类,以准确提取脑白质;最后,将提取出来的脑白质通过规则移动立方体法进行了三维重建。所给实例表明,对MRI脑序列图像的重建效果良好,为后续的定量分析和可视化打下了良好的基础。

小秦岭金矿带潼峪矿集区金的成矿规律与找矿预测

在调查分析的基础上,结合变质核杂岩构造特征,研究了小秦岭金矿带潼峪矿集区金的成矿规律与控矿因素,指出潼峪矿集区金矿床的成矿物质来自太华群,并受晚期岩浆和构造的控制,尤其是变质核杂岩构造系统及其剥离(滑脱)构造控矿特征非常明显。综合研究认为,区内佛头崖-狮子包地段、东交沟—佛头崖一带、岳王庙-王排沟地区与复背斜倾伏端是重要的找矿靶区,值得进一步深入工作,并可为老矿区找矿提供示范。这对在老矿区深部寻找金矿,把小秦岭西段的深部找矿工作推向新阶段,实现找矿突破,具有重要的现实意义。

不同计算机自动分割算法对不规则脑出血CT图像分割的对比研究

目的通过对比三种计算机自动分割算法对不规则脑出血区域分割的准确性,以得出自动识别不规则脑出血区域的最佳算法。方法选取20例不规则脑出血患者的计算机体层摄影(Computed Tomography,CT)头颅平扫图像作为研究对象,分别采用模糊聚类水平集算法(Fuzzy Clustering and Distance Regularized Level Set Evolution,FCRLS)、阈值法、区域生长法对同一图像进行病灶分割,并以人工勾画病灶区图像作为“金标准”,采用戴斯相似性系数(Dice Similarity Coefficient,DSC)、杰卡德指数(Jaccard Index)、相对体积差(Relative Volume Difference,RVD)比较不同算法对病灶分割的精确度和重合度。结果FCRLS、阈值法、区域生长法的Dice系数分别为(0.88±0.04)、(0.76±0.13)、(0.71±0.12);Jaccard系数分别为(0.80±0.07)、(0.63±0.17)、(0.56±0.14);RVD值分别为(0.12±0.13)、(0.42±0.50)、(0.79±0.52)。FCRLS的Dice、Jaccard系数大于灰度阈值法和区域生长法,差异具有统计学意义(P<0.001);FCRLS的RVD值小于灰度阈值法和区域生长法,差异具有统计学意义(P<0.001)。结论FCRLS、阈值法、区域生长法三种算法比较,FCRLS对于不规则脑出血病灶的自动提取的准确性、鲁棒性均最高,可用于临床辅助诊断和后续治疗。