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摘要:
医学图像分割过程中,存在图像特征空间维数过高、需处理的数据量太大等问题.为此,利用粗糙集理论中知识约简的思想,对图像高维特征空间进行降维.文中先对图像特征数据离散化,再将粗糙集中基于不可分辨关系的属性约简方法和基于逻辑运算的推理方法相结合,对图像特征集进行约减,最后用模糊C-均值算法进行聚类分割.实验表明,该方法能够找出有效特征集,使图像特征空间的维数减少1半多,分割速度提高了2倍多.
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文献信息
篇名 一种基于粗糙集属性约减的医学图像分割
来源期刊 福建电脑 学科 工学
关键词 粗糙集 属性约减 模糊C-均值 图像分割 磁共振成像(MRI)
年,卷(期) 2006,(9) 所属期刊栏目 应用与开发
研究方向 页码范围 128-129
页数 2页 分类号 TP3
字数 3145字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-2782.2006.09.080
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 张兆臣 泰山医学院信息工程学院 26 104 5.0 8.0
2 韩忠东 泰山医学院信息工程学院 33 125 6.0 9.0
3 马华 泰山医学院信息工程学院 28 117 6.0 9.0
4 李远伟 泰山医学院信息工程学院 6 14 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
粗糙集
属性约减
模糊C-均值
图像分割
磁共振成像(MRI)
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
福建电脑
月刊
1673-2782
35-1115/TP
大16开
福州市华林邮局29号信箱
1985
chi
出版文献量(篇)
21147
总下载数(次)
86
总被引数(次)
44699
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