基于多特征融合的医学图像识别研究

• 作者: 宋余庆 王春红 郭依正 陈健美
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 特征提取 数据融合 图像识别 医学图像
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 1750-1752
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2008.06.043

摘要

以医学图像为研究对象,针对任何一类特征都不能很好地表达医学图像的缺点以及进一步提高医学图像的识别率,提出了一种基于特征级数据融合与决策级数据融合相结合的分类方法.实验结果表明,采用特征级数据融合,融合后的特征可以较好地表达医学图像,且减少了后期分类的计算量;采用决策级数据融合,取得了比单个分类器更高的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋余庆	江苏大学计算机科学与通信工程学院	128	1213	20.0	29.0
2	陈健美	江苏大学计算机科学与通信工程学院	47	426	11.0	18.0
3	郭依正	江苏大学计算机科学与通信工程学院	5	76	5.0	5.0
4	王春红	江苏大学计算机科学与通信工程学院	3	40	3.0	3.0