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基于多特征融合的医学图像识别研究的中期报告
1.研究背景
医学图像识别在医疗领域中具有重要的作用。然而，传统的医学图像识别算法往往只使用单一特征，难以充分挖掘医学图像的信息。因此，在多特征融合的基础上进行医学图像识别具有重要的意义。
2.研究目的
本研究旨在探讨多特征融合的医学图像识别方法，提高医学图像识别的准确性和鲁棒性，为临床医学提供有力的支持。
3.研究内容
本研究基于卷积神经网络（CNN），将多种特征提取方式结合在一起，实现了多特征融合。具体来说，我们将传统的特征提取方法（如Gabor滤波器）与深度学习方法相结合，实现了多层次、多角度、多尺度的特征提取。同时，我们使用多种融合方法（如特征级融合、决策级融合）将不同特征的信息进行整合。
4.研究进展
目前，我们已完成了多个医学图像识别实验，并取得了一定的进展。通过实验，我们发现多特征融合的方法可以显著提高医学图像识别的准确性。同时，我们也发现不同融合方法对识别性能的影响不同，这为我们下一步的研究提供了重要的参考。
5.研究展望
未来，我们将继续优化多特征融合的方法，进一步改善医学图像识别的准确性和鲁棒性。同时，我们也将进一步探索不同医学应用场景下的特征融合方法，并寻找更加精准、快速、可靠的医学图像识别技术，为临床医学提供更好的支持。