首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
文章检索
  按 检索   检索词:      
出版年份:   被引次数:   他引次数: 提示:输入*表示无穷大
  收费全文   9篇
  自动化技术   9篇
  2018年   2篇
  2014年   5篇
  2012年   1篇
  2007年   1篇
排序方式: 共有9条查询结果,搜索用时 78 毫秒
1
1.
一种基于主动轮廓模型的心脏核磁共振图像分割方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出一种基于主动轮廓模型的左室壁内、外膜分割方法.首先构造了主动轮廓模型的广义法向有偏梯度矢量流外力模型GNBGVF,作为对梯度矢量流(GVF)的改进,该外力场同时保持了切线方向和法线方向有偏的扩散,具有捕捉范围大、抗噪能力强,且在弱边界泄漏等问题上性能突出.就左室壁内膜的分割而言,考虑到左室壁的近似为圆形的特点,引入了圆形约束的能量项,有利于克服由于图像灰度不均、乳突肌等而导致的局部极小.对于左室壁外膜的分割,采用内膜的分割结果初始化,即通过重新组合梯度分量来构造外力场.该外力场能够克服原始梯度矢量流的不足,使得左室壁外膜边缘很弱时也能得到保持,可以自动、准确地分割外膜.实验结果表明,该方法能高效准确地分割左室壁内、外膜.  相似文献
2.
相信很多朋友用Sybian系统的手机听MP3时都会发现歌曲的信息是乱码,其实,这是MP3文件的ID3等信息与手机显示不兼容所造成的,要解决这个问题,只要将歌曲中附带的ID3信息  相似文献
3.
关联规则是一种重要的数据挖掘技术,结合水体污染的特点,应用关联挖掘中的Apriori算法,分析水体污染排放量和水体中重金属含量之间的关系,同时分析工业、生活分别与水体重金属含量之间的关系,对水体重金属污染物有一定的预警作用。  相似文献
4.
控制农业面源污染,保护农业生产环境具有重大意义。采用数据挖掘技术中的聚类Kmeans算法对2011年我国各地区农用化肥、农药、农膜、地膜、农用柴油以及畜禽粪尿排泄使用密度进行聚类分析,结果显示全国有15个省份属于畜禽养殖重污染区域,13个省份属于农资污染偏高,畜禽养殖污染偏低区域,4个省份属于农资污染严重区域,从结果中了解到了各地农业面源污染形成的原因,能够辅助农业面源污染的预防和治理。  相似文献
5.
控制农业面源污染,保护农业生产环境具有重大意义。采用数据挖掘技术中的聚类Kmeans算法对2011年我国各地区农用化肥、农药、农膜、地膜、农用柴油以及畜禽粪尿排泄使用密度进行聚类分析,结果显示全国有15个省份属于畜禽养殖重污染区域,13个省份属于农资污染偏高,畜禽养殖污染偏低区域,4个省份属于农资污染严重区域,从结果中了解到了各地农业面源污染形成的原因,能够辅助农业面源污染的预防和治理。  相似文献
6.
关联规则是一种重要的数据挖掘技术,结合水体污染的特点,应用关联挖掘中的Apriori算法,分析水体污染排放量和水体中重金属含量之间的关系,同时分析工业、生活分别与水体重金属含量之间的关系,对水体重金属污染物有一定的预警作用。  相似文献
7.
土壤重金属污染的日益恶化对我国生态环境、食品安全等构成严重的威胁,土壤重金属预警的研究是一个重要的内容。采用决策树技术中的C4.5算法对山东省新泰市土壤中Cu、Zn、Pb、Cd、Cr、Ni、As、Hg等8种重金属的污染情况进行数据挖掘,得到并分析决策树和产生式规则,从而对土壤重金属污染进行预警,能够辅助防止土壤质量的退化、生态环境的污染以及食品安全的危害。  相似文献
8.
前列腺癌的无创诊断对于患者的治疗具有重要意义。B型和弹性超声是目前常用的前列腺癌无创诊断方法。为此,提出了一种基于弹性与B型双模态超声图像的前列腺癌计算机辅助诊断技术。首先,分别提取B型和弹性图像的量化特征,包括灰度共生矩阵特征、一阶统计量特征、二值图像特征和分区特征;然后,利用典型相关分析融合B型特征和弹性特征;最后,采用支持向量机对前列腺病变进行分类。对103例(恶性47例,良性56例)前列腺病变患者的313幅前列腺双模态超声图像进行试验。试验结果表明,提取的量化特征在良恶性间有显著差异,分类敏感性、特异性和准确率分别达到78.7%、85.7%、82.5%。该方法有望应用于前列腺癌的临床无创诊断。  相似文献
9.
提取淋巴结超声造影(CEUS)图像的影像组学量化特征可用于淋巴结良恶性的计算机辅助诊断。由于大量特征之间存在冗余和干扰信息,需借助特征选择技术进行特征降维,以获得更具鉴别能力的特征子集。利用实时压缩感知算法进行CEUS视频中淋巴结病灶的运动补偿,提取时域与空域特征。运用最小绝对压缩(LASSO)法、支持向量机回归特征法(SVM-RFE)、Fisher准则法三种特征选择方法,对特征进行降维。运用支持向量机进行交叉验证,得到分类结果。相对原始特征,三种特征选择方法得到的特征子集的分类性能均有提升。其中,运用LASSO进行降维的效果最好,分类的准确率、精度、敏感性、特异性和约登指数分别达到98.5%、100%、97.1%、100%和97.1%,相较全体特征的分类结果分别提升11.4%、14.8%、15.0%、14.3%和29.2%。结果表明,对影像组学量化特征的降维能够筛选出更具鉴别能力的特征子集,从而提升计算机辅助诊断的性能。  相似文献
1
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号