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摘要:
在三维CT病例图像的检测中,为提高纹理图像的检测精度,单纯的病例纹理二维特征在三维病例里带有较强的相似性和盲目关联性,传统的方法仅仅是从纹理特征唯一性特征的角度进行挖掘,没有考虑三维纹理变化的关联性,挖掘误差较大.提出纹理联合关联规则与自适应遗传算法相结合的病例CT三维图像快速挖掘方法,首先在纹理关联规则定义基础上通过图像降噪预处理和数据挖掘预处理,采用模板统计挖掘方法挖掘低维和高维图像纹理联合关联规则;然后引入兴趣度阈值,提出了一种根据适应度值自动调整交叉概率和变异概率的新的自适应遗传算法以达到对病例CT三维图像进行快速挖掘的目的.仿真结果表明,提出方法的识别速度和精度对比传统方法有明显提高,证实了研究方法的可行性.
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文献信息
篇名 三维病例CT图像中的快速挖掘方法研究与仿真
来源期刊 计算机仿真 学科 经济
关键词 三维图像 边缘提取 组织分割 纹理联合规则
年,卷(期) 2016,(5) 所属期刊栏目 仿真方法与算法
研究方向 页码范围 254-258
页数 5页 分类号 F127
字数 5321字 语种 中文
DOI
五维指标
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1 张丽娜 8 9 2.0 3.0
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月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
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