作者:
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
为了得到医学人体病理图像以及发现图像中隐藏的重要信息,需要进行医学人体病理图像识别,但是采用当前的图像识别方法对医学人体病理图像识别时,对所提取的图像特征具有很强烈的依赖性,存在医学人体病理图像识别误差大的问题.提出基于模糊概率的医学人体病理图像识别方法.上述方法先用统计量来反映医学人体病理图像的直方图特征,融合于判别式受限玻尔兹曼机理论对需要分类的图像特征样本进行训练,组建判别式受限玻尔兹曼机,对全部的图像特征进行分类并进行标注,利用模糊概率确定在医学人体病理图像中各类图像特征的概率密度函数和隶属函数,以此为依据,引入模糊概率法,实现对医学人体病理图像提取识别方法的优化.仿真结果表明,所提方法显示出良好的识别效果,为辅助医生诊断提供了有力的依据.
推荐文章
人体运动图像的目标模糊模式识别算法
人体
运动图像
傅里叶变换
目标模糊模式识别
舞蹈视频图像中人体动作识别技术的研究
舞蹈视频
人体动作识别
SVM
图像分割
肝癌超声图像识别的特征提取
感兴趣区域
Bayesian决策
图像识别
纹理特征提取
肝癌超声图像
利用粒子群优化的人脸特征提取识别算法
小渡变换
张量主成分分析
粒子群优化
人脸识别
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 医学人体病理图像提取优化识别仿真
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 医学 人体病理图像 识别 模糊概率
年,卷(期) 2017,(7) 所属期刊栏目 仿真智能化
研究方向 页码范围 331-334
页数 4页 分类号 TN92
字数 4480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 龚歆 宁夏医科大学基础医学院 10 4 1.0 1.0
2 袁晶 宁夏医科大学理学院 14 16 2.0 3.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (135)
共引文献  (30)
参考文献  (10)
节点文献
引证文献  (1)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1900(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1983(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1988(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1991(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1994(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1995(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1996(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1999(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2000(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2001(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2002(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2003(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2004(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2005(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2006(8)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(8)
2007(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2008(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2009(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2010(11)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(11)
2011(15)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(15)
2012(13)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(13)
2013(15)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(15)
2014(16)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(13)
2015(13)
  • 参考文献(4)
  • 二级参考文献(9)
2016(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2017(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2019(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
医学
人体病理图像
识别
模糊概率
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
总被引数(次)
127174
论文1v1指导