广东省医学科学技术研究基金(A2009313)
- 作品数：2 被引量：16H指数：2
- 相关作者：蒋世忠涂泳秋易法令汤浪平更多>>
- 相关机构：华南理工大学广东药学院更多>>
- 发文基金：广东省医学科学技术研究基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生更多>>
- 基于图割与粗糙集的MRI脑部肿瘤图像检索方法被引量：5
- 2010年
- 背景:基于内容的医学图像检索是一门涉及多领域的学科,由于各种医学图像的成像原理不同,产生的图像在颜色、纹理和形状等视觉特征方面存在差别,使得此方法的实现还存在许多需要解决的问题。目的:针对基于内容的医学图像检索中存在特征提取困难、检索时间长的问题,提出一种基于图割与粗糙集结合的相似图像检索方法。方法:为克服图割仅适用于较少象素的图像和倾向于小割集的缺陷,首先对图像进行聚类,然后构建图像的Gomory-Hu割树,按割值大小依次去掉值较小的边,提取出图像的特征子图并构建特征库。为实现快速检索,借助粗糙集对特征库中的特征进行约简,有效减少参与相似性比较的特征数量。并将此方法应用到MRI脑部肿瘤图像的检索。结果与结论:实验结果表明该方法能快速有效地检索出MRI脑部图像库中的肿瘤图像,检索的平均查准率为78.4%,平均查全率为62.9%。
- 蒋世忠易法令汤浪平涂泳秋
- 关键词：图割粗糙集肿瘤
- 基于图割的MRI脑部图像肿瘤提取方法被引量：11
- 2010年
- 针对当前医学图像特征提取仅从局部特征出发的问题,提出一种基于图割的脑部肿瘤提取方法。为克服图割仅适用于较少像素的图像和倾向于小割集的缺陷,对图像进行聚类以提高特征提取的准确度和速度,并构建聚类图的Gomory-Hu割树。按照割值的大小,依次去掉值较小的边提取出聚类图的子图,映射到原图像得到对应的子图像。将该方法应用到MRI脑部图像肿瘤提取中,实验结果表明,其能准确提取出MRI脑部图像中的肿瘤。
- 蒋世忠易法令汤浪平涂泳秋
- 关键词：图割肿瘤
