多参数区域特征的医学图像融合方法.pdf
猫巷****松臣
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多参数区域特征的医学图像融合方法.pdf
第卷第期青岛大学学报自然科学版..年月文章编号:———:./
多参数区域特征的医学图像融合方法.pdf
第卷第期青岛大学学报自然科学版..年月文章编号:———:./
基于多模态特征融合的医学图像检索方法的研究.docx
基于多模态特征融合的医学图像检索方法的研究基于多模态特征融合的医学图像检索方法的研究摘要:医学图像检索是当前医学影像领域中一个重要的任务,对于医生们准确快速地获取大量的医学图像资料非常有价值。然而,由于医学图像的复杂性和多样性,如何有效地检索医学图像依然面临一些挑战。本文基于多模态特征融合的方法,提出了一种用于医学图像检索的新方法,该方法通过融合不同模态的特征来提高检索结果的准确性和效率。1.引言随着医学影像技术的不断发展和进步,大量的医学图像数据被生成,并存储在医学影像数据库中。然而,如何高效地从这些海
基于感兴趣区域的融合多特征图像检索方法研究.docx
基于感兴趣区域的融合多特征图像检索方法研究摘要本文研究的是一种基于感兴趣区域的融合多特征图像检索方法,该方法结合了颜色、纹理和形状等多个特征用于图像检索。首先,从目标图像中提取感兴趣区域,然后从这些区域提取颜色、纹理和形状等多个特征。接着,针对这些特征使用不同的权重进行加权融合,得到一个综合特征向量。最后,使用余弦相似度来计算目标图像与库中图像的相似度,以实现图像检索。通过实验验证,该方法在图像检索中具有良好的效果,能够在较短的时间内准确地找到与目标图像相似的图像。该方法的主要优点是可以通过加权融合多种特
一种基于多特征融合的快速医学图像重构方法.pdf
本发明公开了一种基于多特征融合的快速医学图像重构方法,其特征在于,包括以下步骤:对原始光声信号进行预处理,使长序列形状的原始光声信号变为方形矩阵形式的预处理光声信号;将预处理光声信号输入基于多特征融合的快速医学图像重构深度学习网络后获得重构的光声图像。针对稀疏设置下的重构问题,本发明提出了一种快速高效的光声重构方法,该光声重构方法采用了一种基于多特征融合的快速医学图像重构深度学习网络,能够以较小的参数量快速的重构出高质量图像。