应用PCA和BP神经网络的医学彩色图像语义标注

• 作者: 余学飞 彭达明 王耿媛
• 来源期刊: 医疗卫生装备
• 学科: 医学
• 关键词: 语义标注 内窥镜图像 分类器 BP神经网络 主成分分析
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 研究论著
• 页码范围: 3-5,22
• 分类号: TP391|R445
• 字数: 3675字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-8868.2011.04.002

摘要

目的:针对目前计算机辅助诊断的需要以及较难实现语义检索和较少涉及医学彩色图像分类的问题,设计医学内窥镜图像语义标注分类器.方法:基于C#/C++编程语言、Windows 7、.NET、Visual-Studio(VS2008)平台,通过CBIR特征提取,主成分分析(principal component analysis,PCA)降维处理,然后通过BP神经网络训练进行分类,开发应用分类器.结果:分类器对7类医学彩色内窥镜图像分类准确性达到80%,而训练时间只有几秒或几十毫秒.结论:主成分分析和BP神经网络的结合使用,克服了低级特征和高级语义间的语义鸿沟,降维处理大大减小了系统存储量,提高了训练速度,获得了更好的标注结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余学飞	南方医科大学生物医学工程学院	46	201	8.0	10.0
2	彭达明		14	47	4.0	5.0
3	王耿媛		2	5	2.0	2.0