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乳腺X线图像中的肿块检测是乳腺癌早期诊断的重要手段。该文提出了一种新的肿块检测方法。将脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Networks, PCNN)与标记符相结合设计了标记PCNN图像分层方法,继而利用多同心层(Multiple Concentric Layers, MCL)模型得到可疑区域。最后,借助肿块的形态学特征剔除假阳性区域得到最终的肿块。实验结果表明,该文方法在保证假阳性率(False Positive Rate, FPR)的同时,肿块真阳性率(True Positive Rate, TPR)达到92.08%。同时针对东方女性致密型乳腺案例中检测结果明显优于MCL方法和MCA方法。 相似文献
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为尽可能地提高认知网络系统对认知用户多种不同业务类型的传输质量,提出了一种基于信道多特征参数模型聚类的动态接入技术。在建立认知用户可接入信道的多特征参数模型的基础上,利用多目标聚类方法实现信道的频谱池划分,用于指导认知用户制定不同的信道动态接入策略,满足认知用户不同的业务传输对频谱性能的需求。通过了多种参数组合以及动态频谱仿真实验验证,结果表明该方法可有效地实现信道的性能划分,提高认知用户的频谱接入效率。 相似文献
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为尽可能满足认知网络系统对认知用户多种类型业务的传输需求,提出了一种基于信道加权多特征参数模型分组聚类的动态频谱接入技术. 通过建立可接入信道的加权多特征参数模型,采用多目标聚类实现信道的频谱池分组划分,以实现认知用户频谱的动态接入,满足认知用户业务传输对频谱性能的需求. 通过多特征参数组合、动态频谱仿真实验验证,结果表明该方法可有效地实现信道的性能划分,提高认知用户的频谱接入效率和业务传输性能. 相似文献
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针对现有双视图肿块检测方法存在的问题,提出一种适用于致密型乳腺X线图像的直接对比双侧视图信息的计算机辅助肿块检测方法.为提高双侧图像对称区域的匹配精度,分割图像中的胸肌区域及腋窝区域,建立仅包含乳房区域的生理坐标系;综合乳腺生理特征及肿块病理性质提取感兴趣区域,以梯度图像的局部三元模式特征距离作为尺度测量对称像素的相似度,有效地降低了肿块检测假阳性率.采用北京大学人民医院乳腺中心提供的临床图像进行算法性能实验,结果表明,生理坐标系在定位与匹配对称区域方面具有良好的性能;与现有双视图肿块检测方法相比,在相同的肿块检测正确率下,文中方法获得更低的检测假阳性率. 相似文献
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视觉选择注意机制模型及其应用 总被引:1,自引:0,他引:1
结合目前生物学关于感受野研究的进展,提出具有方向性的高斯差算子(ODOG),并在此基础上建立视觉选择注意机制模型(VSAM)。ODOG算子通过改变感受野模版的大小适应不同分辨率的要求,同时具有方向性,符合目前对非经典感受野方面新的研究进展。VSAM模型基于bottom—up控制策略,通过对非经典感受野的模拟,以达到提取不同分辨率特征信息的目的。模型源于生物视觉启发,能较好地模拟感受野同心圆拮抗和方向选择性的特点,将其应用于眼底图像处理中,取得了预期的效果。 相似文献
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