吴国荣
- 作品数：7 被引量：14H指数：2
- 供职机构：上海交通大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生理学更多>>
- 基于机器学习的立体核磁共振脑图像弹性配准方法
- 本发明涉及一种基于机器学习的立体核磁共振脑图像弹性配准方法，用机器学习的方法得到参考图像中每个点上计算属性向量的最佳尺度，由此得到的最优属性向量和周围各点的属性向量之间保持最大程度的差异性，并和训练样本中对应点上的属性向...
- 吴国荣戚飞虎沈定刚史勇红栾红霞
- 文献传递
- 一种新的基于小波变换统计模型的医学图像去噪方法
- 基于小波变换的统计分析模型是图像处理方法中的一个重要分支,而马尔可夫随机场模型(MRF)则是当前流行于该分支的一种统计模型.但是目前的计算模型大都只采用了马尔可夫链(同一尺度之间)或马尔可夫树(不同尺度之间)中的一种来描...
- 吴国荣戚飞虎
- 关键词：小波变换医学图像去噪
- 文献传递
- 基于机器学习的立体脑图像弹性配准框架研究
- 随着医学成像及图形图像技术的不断进步，该技术正在逐步渗入医学领域中，开创了数字医疗的新时代。尤其是对核磁共振(MagneticResonance，MR)脑图像的分析处理，具有很重要的临床应用价值。立体脑图像的弹性配准是该...
- 吴国荣
- 关键词：医学成像图形图像图像配准弹性配准图像处理
- 基于连通分量特征的文本检测与分割被引量：11
- 2006年
- 自然背景中的文本识别具有巨大的应用价值,但其应用却一直受到文本检测和分割技术的限制。为了更有效地进行文本检测与分割,提出了一种基于连通分量特征的自然场景中文本检测分割算法。该算法首先将原始图片通过Niblack方法分解为许多连通分量;接着,用一个级联分类器和一个SVM组成的两阶段分类模块来验证这些连通分量的文本特征。由于文本连通分量和非文本连通分量在特征上存在差异,大多数非文本会被级联分类器丢弃,而SVM则能在此结果上做进一步的验证,因此最终输出只有文本的二值图像。最后用该算法在测试数据上进行了评估实验,评估结果表明,检测精度超过90%,响应超过93%。
- 蒋人杰戚飞虎徐立吴国荣
- 关键词：级联分类器文本检测文本特征
- 非线性立体脑图像配准中的机器学习方法被引量：2
- 2006年
- 针对基于属性向量的非线性配准算法,提出用机器学习的方法寻找脑图像中各个点上的最优几何特征向量。通过定义一个能量函数把寻找最优属性向量的过程归结为一个最优化问题。把训练得到的最优属性向量与HAMMER(一种基于属性向量的非线性配准算法)相结合,对模拟的MR脑图像进行了实验．与HAMMER相比,位移场的精度提高了10%。改进后的算法对真实的MR脑图像的配准结果,也有很大的改善。
- 吴国荣戚飞虎
- 基于群体和特定病人的形状统计分割序列X片上的肺部区域
- 2006年
- 提出一种新的可变形模型,该可变形模型在分割序列X片图像上的肺部区域时,使用了群体和特定病人的形状统计约束。首先,一个修改的尺度不变特征变换(SIFT)局部描述算子被用于表示每一像素周围的图像特征,以便模型是以寻找区域内最相似的SIFT局部描述算子的方式变形：其次,可变形模型受到基于群体和基于特定病人的形状统计的约束。最初,当序列图像的个数较少时,基于群体的形状统计起主导作用,逐渐地当同一病人的一定数量的图像被分割出来后,特定病人的形状统计开始起越来越强的约束作用。实验证明,所建的可变形模型,能自适应地分割不同病人的形状变化,可获得较为鲁棒和精确的分割结果。
- 史勇红戚飞虎栾红霞吴国荣
- 关键词：可变形模型形状统计图像分割
- 基于机器学习的立体核磁共振脑图像弹性配准方法
- 本发明涉及一种基于机器学习的立体核磁共振脑图像弹性配准方法，用机器学习的方法得到参考图像中每个点上计算属性向量的最佳尺度，由此得到的最优属性向量和周围各点的属性向量之间保持最大程度的差异性，并和训练样本中对应点上的属性向...
- 吴国荣戚飞虎沈定刚史勇红栾红霞
- 文献传递
