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摘要:
提出了一套基于图像内容的颅脑病变计算机自动分析新方法.首先将图像分割为固定的感兴趣区域,采用统计量作为描述参数,然后用特征值通过决策树分类分析、提取出隐藏在其中的判定图像是否正常的规则.实验证明该方法对于第3脑室上部层面到大脑皮质上部层面CT图像的诊断正确率较高.
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文献信息
篇名 基于图像内容的颅脑病变自动分析
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 计算机辅助诊断 医学图像 图像分割 模式识别 决策树
年,卷(期) 2003,(15) 所属期刊栏目 博士论文
研究方向 页码范围 35-36,130
页数 3页 分类号 TP391
字数 3391字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2003.15.015
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵宏 东北大学软件中心 114 1442 21.0 32.0
2 张继武 中国科学院西安光学精密机械研究所 9 163 7.0 9.0
6 崔文成 沈阳工业大学信息科学与工程学院 24 293 10.0 17.0
7 邵虹 东北大学软件中心 28 325 11.0 17.0
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研究主题发展历程
节点文献
计算机辅助诊断
医学图像
图像分割
模式识别
决策树
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
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