| 一种基于上下文的医学图像ROI分类方法 |
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| 引用本文： | 郭乔进,李宁,谢俊元.一种基于上下文的医学图像ROI分类方法[J].模式识别与人工智能,2014(12). |
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| 作者姓名： | 郭乔进 李宁 谢俊元 |
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| 作者单位： | 南京大学 计算机软件新技术国家重点实验室 南京210023; 南京大学 计算机科学与技术系 南京210023 |
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| 摘 要： | 感兴趣区域(ROI)的分类是医学图像的计算机辅助诊断过程的最后一步,传统方法只针对每个ROI区域单独提取特征,再利用统计学习的方法训练分类器进行分类.然而图像中每个区域所包含的视觉特征有限,很难进行准确的分类.文中提出一种基于LDA主题模型的改进模型(LDAC),考虑ROI周围区域,即图像的上下文关系,通过利用LDA对ROI周围区域所包含的上下文信息进行建模,同时结合ROI区域的视觉信息和类别标签,从而辅助ROI区域的分类,以达到提高分类准确率的目的.乳腺图像肿块分类实验表明,文中方法可提高分类的准确性.
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| 关 键 词： | 感兴趣区域(ROI)分类 上下文 隐层狄利克雷分配(LDA) 医学图像 |
A Context Based ROI Classification Method in Medical Images |
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| GUO Qiao_Jin,LI Ning,XIE Jun_Yuan.A Context Based ROI Classification Method in Medical Images[J].Pattern Recognition and Artificial Intelligence,2014(12). |
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| Authors: | GUO Qiao_Jin LI Ning XIE Jun_Yuan |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Region of Interest (ROI) Classification Context Latent Dirichlet Allocation (LDA) Medical Image |
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