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摘要:
在外科神经修复手术中,正确识别神经束性质是实现良好修复的关键.本文将显微高光谱成像技术应用于神经分类中,并对分类的可行性进行实验性探究.首先使用显微高光谱神经采集系统获取兔子运动及感觉神经的高光谱图像数据并进行预处理,再利用纯净像元提取算法得到端元波谱继而获取各类别的特征光谱,通过分析特征光谱的特征与差异找寻合适的分类算法,实验结果表明本技术具有一定的分类效果.本文基于K近邻分类器,实验性的使用了经典欧氏距离及波谱角距离这两种距离测度算法对实验数据进行分类,对比实验结果分析两种方法的优劣,为后续寻找其他合适且更具针对性的分类方法奠定了重要的基础.
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文献信息
篇名 基于显微高光谱成像技术的运动和感觉神经分类研究
来源期刊 影像科学与光化学 学科
关键词 显微高光谱 神经分类 端元 特征光谱 K近邻分类
年,卷(期) 2015,(3) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 203-210
页数 8页 分类号
字数 4027字 语种 中文
DOI 10.7517/j.issn.1674-0475.2015.03.203
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 陈增淦 复旦大学附属中山医院骨科 22 136 7.0 10.0
2 房娟 华东师范大学信息与科学技术学院上海市多维度信息处理重点实验室 2 9 1.0 2.0
3 刘洪英 华东师范大学信息与科学技术学院上海市多维度信息处理重点实验室 11 56 5.0 7.0
4 徐沁同 复旦大学附属中山医院骨科 6 27 3.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
显微高光谱
神经分类
端元
特征光谱
K近邻分类
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
影像科学与光化学
双月刊
1674-0475
11-5604/O6
16开
北京市海淀区中关村东路29号 中科院理化所
2-383
1983
chi
出版文献量(篇)
1689
总下载数(次)
4
总被引数(次)
11331
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