特征级图像融合及在医学图像中的应用研究

发布时间：2019-01-12 18:00

【摘要】：医学图像特征级融合在医学领域中有重要的地位,首先给出了医学图像特征级融合流程图;然后对医学图像特征级融合技术进行探讨;其次,将特征变换方法归纳为基于核函数、非线性流行学习、不确定性和仿生学等四类,并分别进行了总结;再次,将特征选择方法归纳为基于启发式搜索、完全式搜索和随机搜索等三类,并对其中典型的粗糙集、遗传算法进行了讨论;最后对医学图像特征级融合技术进行总结和展望。
[Abstract]:Medical image feature level fusion plays an important role in the medical field. Firstly, the flow chart of medical image feature level fusion is given, and then the technology of medical image feature level fusion is discussed. Secondly, the method of feature transformation is divided into four categories: kernel function, nonlinear popular learning, uncertainty and bionics. Thirdly, the feature selection methods are classified into three categories: heuristic search, complete search and random search, and the typical rough set and genetic algorithm are discussed. Finally, the feature level fusion technology of medical image is summarized and prospected.
【作者单位】： 宁夏医科大学公共卫生与管理学院;宁夏医科大学理学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(81160183,61561040) 宁夏自然科学基金项目(NZ12179,NZ14085) 宁夏高等学校科研项目(NGY2013062)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2408044