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1.
一种基于Bayesian学习的彩色肺癌图像语义描述模型   总被引:4,自引:0,他引:4  
通过对Bayesian理论框架引入肺癌分类识别问题,提出一种基于Bayesian学习理论的彩色肺癌图像语义描述模型,该模型由原始图像层(raw image Layer,RIL),图像特征层(image feature layer,IFL),语义知识层(Semantic knowledge layer,SKL)以及语义描述算法SDA构成,基于此模型提出一种肺癌分类识别算法,并实现了一个肺癌分类识别系统,实验表明,该模型具较高的肺癌分类准确率,是行之有效的。  相似文献
2.
肺癌分类识别中的神经网络集成技术研究   总被引:3,自引:1,他引:2       下载免费PDF全文
This paper describes a neural network ensemble method in lung cancer cell identification process. A neural network ensemble algorithm LCNE based on image feature extraction is proposed. Firstly, LCNE algorithm trains different neural network classifiers designed for shape and color features individually. Then, using neural network en-semble method, the final lung cancer cell identification results can be achieved. On the basis of LCNE algorithm, weimplement a lunu cancer cell identification system LCDS successfully.  相似文献
3.
目的:探讨模式识别及人工神经网络技术在肺癌组织分型中的应用。方法:用放射性免疫法测定了肺癌患者血清中4种肿瘤标志物(CEA、CA125、胃泌素及NSE)的水平,在此基础上采用模式识别及人工神经网络技术,探讨它们在肺癌组织分型中的应用价值。结果:在判别小细胞肺癌与非小细胞肺癌类型中,这些方法的总正确率均在85%以上。结论:模式识别及人工神经网络技术在肺癌组织分型中有一定的参考价值,同时为临床提供必要的参考资料。  相似文献
4.
面向肺癌CAD系统的感兴趣区域特征选择与分类算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文重点研究ROI 的特征提取与分类方法.首先,根据医学征象对ROI 进行特征提取;为了提高 分类的准确性,采用概率分布可分性对原始提取的特征进行特征选择.然后,利用SVM 对选择的特征进行定 量描述;采用特征量化参数对Mahalanobis 距离进行加权改进,加权的Mahalanobis 距离使类间差别明显增大. 最后采用加权改进后的Mahalanobis 距离将ROI 分类为结节或非结节.利用所提ROI 特征选择和分类算法进 行肺结节检测实验;肺结节检测灵敏度为94.6%,漏诊率为5.4%,可以为医生进行肺癌早期诊断提供帮助信 息.  相似文献
5.
针对肺癌呼出挥发性有机气体(VOCs)中的特定标志物,提出了一种新型的基于荧光卟啉传感器阵列检测系统,并对4种肺癌呼出标志物进行检测研究。通过小波分析等数学工具对测得的荧光光谱数据进行特征提取,然后采用层次聚类、主成分分析等统计学方法对特征向量进行分析。不同体积分数的各类标志物在聚类分析中能够完全正确的聚到一起。通过主成分分析得到的前3个主成分包含了标志物的88%的信息,便能对不同类别的标志物进行识别。研究表明:该荧光卟啉传感器阵列系统能够快速有效地对不同肺癌标志物进行识别,有望在临床中得到应用。  相似文献
6.
根据《2012中国肿瘤登记年报》,肺癌已经成为中国恶性肿瘤发病和死亡率第一的疾病.开发有针对性的健康知识系统刻不容缓,首先,介绍了本体理论的基本概念,然后,基于本体构建模型给出了肺癌健康知识系统的主体框架,最后,基于j2ee开发技术实现了肺癌健康知识系统.  相似文献
7.
基于卟啉传感器阵列(PSA)的肺癌呼吸气体检测系统是通过采集处理PSA芯片表面图谱信息来对人体呼吸气体进行定性检测,达到早期肺癌诊断的目的。检测过程中,PSA芯片能否与气体分子快速、均匀结合将直接影响气体检测系统的准确度。以系统中PSA芯片与肺癌呼吸气体反应的气室为研究对象,借助CFD专用软件FLUENT对气室进行流场仿真结构优化,在气室理论模型的基础上,进行了气室实物制作,结果表明:通过采用抛物线形气室内腔、安装导流板、减小分流孔通径、适当加大分流孔倾斜角度等优化方案后,气室内呼吸气体呈层流流动状态,流场更加均匀、密集,能达到检测系统中PSA芯片与呼吸气体分子快速、均匀结合的要求。  相似文献
8.
肺癌的早期快速诊断对于肺癌患者的治疗至关重要。针对肺癌患者所呼出的特定标志物,建立可视化传感器阵列系统,对4种肺癌标志物进行了实验研究。采用分层聚类分析、主成分分析的统计学方法对检测结果进行分析。对不同肺癌标志物、不同体积分数的样本在聚类分析中可以正确分类,且结构相似体积分数相近的样本能优先聚到一簇。利用主成分分析获得的前2个主成分所代表的肺癌标志物72.0%的信息量即可以实现不同类标志物样本区分。研究表明:这种可视化传感器阵列系统是一种快速有效的检测识别肺癌标志物的方法。  相似文献
9.
王伟胜  林红利 《计算机工程》2011,37(1):63-64,68
针对肺癌计算机辅助诊断研究中使用的LIDC数据库缺乏统一的数据模型、不能提供数据的有效性检查以保证数据的一致性和完整性等问题,使用XML技术对数据模型进行改进。在此基础上提出数据库集成工具的设计方案,包括关键类及关键功能的实现思路。实践证明,该工具可以方便地完成结节的显示、检索以及对结节检测算法有效性的比较,提高研究人员的工作效率。  相似文献
10.
Our long term research goal is to develop a fully automated, image-based diagnostic system for early diagnosis of pulmonary nodules that may lead to lung cancer. This paper focuses on monitoring the development of lung nodules detected in successive chest low dose (LD) CT scans of a patient. We propose a new methodology for 3D LDCT data registration which is non-rigid and involves two steps: (i) global target-to-prototype alignment of one scan to another using the learned prior appearance model followed by (ii) local alignment in order to correct for intricate relative deformations. After equalizing signals for two subsequent chest scans, visual appearance of these chest images is described using a Markov-Gibbs random field (MGRF) model with multiple pairwise interaction. An affine transformation that globally registers a target to a prototype is estimated by the gradient ascent-based maximization of a special Gibbs energy function. To get an accurate visual appearance model, we developed a new approach to automatic selection of most characteristic second-order cliques that describe pairwise interactions in the LDCT data. To handle local deformations, we displace each voxel of the target over evolving closed equi-spaced surfaces (iso-surfaces) to closely match the prototype. The evolution of the iso-surfaces is guided by a speed function in the directions that minimize distances between the corresponding voxel pairs on the iso-surfaces in both the data sets. Preliminary results on the 135 LDCT data sets from 27 patients show that the proposed accurate registration could lead to precise diagnosis and identification of the development of the detected pulmonary nodules.  相似文献
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