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摘要:
为了根据图像和其它相关信息快速识别超声乳化针头所触及到的是正常组织还是白内障组织,如果是白内障组织,则需要进一步识别其硬度,为能量释放模式的控制提供依据,提出一种使用最近邻法分类器、人工神经网络分类器以及多分类器集成等方法对白内障组织碎片图像进行分析,对其硬度进行判别归类.该方法不仅能实现白内障组织碎片硬度的自动识别、改善白内障手术效果,而且能极大降低白内障手术的难度,减少了人为误操作给患者带来的不必要损伤.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 术中白内障组织碎片硬度识别的分类器技术研究
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 白内障 组织碎片硬度 分类器 目标识别
年,卷(期) 2014,(3) 所属期刊栏目 仿真智能化
研究方向 页码范围 423-425,436
页数 4页 分类号 TP183
字数 4253字 语种 中文
DOI
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 涂序彦 北京科技大学计算机与通信工程学院 254 2232 21.0 35.0
2 郑雪峰 北京科技大学计算机与通信工程学院 153 1031 17.0 23.0
3 李伟 北京科技大学计算机与通信工程学院 58 209 7.0 12.0
4 李爱丽 北京科技大学计算机与通信工程学院 2 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (8)
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研究主题发展历程
节点文献
白内障
组织碎片硬度
分类器
目标识别
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
计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
出版文献量(篇)
20896
总下载数(次)
43
  • 期刊分类
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