基于纹理特征的关联规则挖掘方法的医学应用

为满足借助医学图像辅助诊断的要求, 提出了一种基于Apriori算法的特征融合算法： 融合图像的纹理特征和医院信息系统(HIS: HospitalInformation System)中病患自然特征。结合剪枝方法建立关联规则库, 实现了一个可以自动将CT(Computer Tomography)图像分为正常与异常两类的原型系统。依据该系统进行了评价实验。实验表明, 通过该算法建立的关联规则库, 对辅助医生诊断具有较好的效果。     

一种新的纹理基元发现及表达方法

传统的纹理统计方法中对纹理基元采用形式语法的抽象表达使得算法非常复杂.基于图像关联规则挖掘,可发现纹理图像中的频繁模式,将频繁模式构建为纹理联合关联规则,纹理基元可以通过这些强关联规则特征矢量表达.实验证明,纹理关联规则纹理基元特征矢量能够很好区分纹理特征,并且易于表达以及在图像处理中使用,并具有方向不变性,能够为模糊...     

遥感图像纹理关联规则挖掘

基于遥感图像的光谱特征和纹理特征，提出图像关联规则的定义，通过对图像降阶预处理构造图像模板， 采用关联规则挖掘算法对图像纹理的频繁模式进行挖掘，通过联合关联规则来表达纹理。试验表明，挖掘出的关 联规则不仅能够表达规则纹理，而且能够较好表达随机纹理，据此可以进行纹理图像分割。     

基于关联规则的Android驱动未知安全漏洞挖掘

传统漏洞挖掘方法无法研究Android设备驱动与内核间的交互,且需使相关硬件处于工作状态,很难实现Android驱动未知漏洞挖掘。为此,提出基于关联规则的Android驱动未知安全漏洞挖掘方法。对关联规则漏洞挖掘问题进行形式化描述。依据Apriori法对频繁项集进行初寻找。采用RDARF规则筛选器对规则进行进一步筛选,获取强规则。建立待挖掘驱动样本库,对Android驱动进行自动化分析,考虑Android设备驱动与内核间的交互;针对各Android驱动对各自申请的权限信息进行提取,建立权限特征集合,完成格式化操作;挖掘出所有Android驱动漏洞数据的极大频繁项集,建立权限关系特征库,获取关联规则无需执行驱动;针对待挖掘驱动匹配权限关系特征库,实现未知Android驱动安全漏洞的挖掘。实验结果表明,所提方法挖掘准确性高,CPU占用少。     

医学图像数据挖掘与特征提取方法研究

在医学图像特性分析基础上,对医学图像的特征提取及数据挖掘热点进行了研究.根据CT、MRI图像的边缘提取、组织分割、立体重建和检索等方面的应用需求,重点分析了基于定性与定量的特征表示,及有效的灰度直方图和灰度共生矩阵的特征选取方法;通过对医学图像数据挖掘的相似性搜索、特征关联规则挖掘、多维分析及分类聚类方法的研究,提取了一种医学图像数据挖掘实施步骤,希望在医学与数据挖掘方法结合方面,对医学诊断、数据分析有一定的贡献或帮助.     

基于图像RGB色彩特征的关联规则挖掘研究

对图像色块RGB值进行抽取和处理、建立常用颜色数据表和图像RGB颜色值的事务数据库D、最后应用关联规则进行挖掘.关键工作是建立"n张图像颜色值事务数据库D",它与使用传统的购物篮数据进行关联规则挖掘的事务数据表形式类似.因此,基于图像RGB色彩特征的非结构化数据挖掘问题就转化成了结构化数据的挖掘问题.     

音乐声的音色感知特征与图像的纹理特征的关联研究

本文主要研究音乐声的音色感知特征与图像的纹理之间的关联关系并建立音色与纹理的匹配模型.首先对Brodatz纹理库中的图片提取纹理特征,然后利用纹理特征对纹理图片进行系统聚类和多维尺度分析,挑选出18张用来做主观评价实验的纹理图片.通过主观评价实验,得到音色感知特征值以及音色和纹理的匹配关系数据,并基于此数据分别计算了匹配(或不匹配)的音色感知特征纹理特征之间的皮尔逊相关系数,相关系数绝对值最高达0.75,证明了二者之间存在强烈关联.最后使用逻辑回归、随机森林、多层感知神经网络对音色感知特征和纹理之间的匹配关系进行预测,得到了准确率较高的预测模型,说明通过音色感知特征和纹理特征预测二者匹配关系是可行的.     

基于第二代小波变换的医学图像检索

纹理特征提取是基于内容的图像检索的一个重要环节.针对该问题,提出了一种简单而有效的纹理特征提取算法.采用原始图像的亮度以及图像经过第二代小波变换后子带的方差信息来描述纹理.与传统的采用第一代小波变换进行图像检索的算法相比,提取的特征维数少,计算复杂度小.通过对医学图像库的检索实验结果表明,该算法具有高效的检索效率.同时,还具有对图像的平移、旋转、尺度以及镜面变换的近似不变性.     

一种基于本体的图像检索方法

在图像数据库中,针对图像的检索方法很多,但以传统的基于内容的图像检索方法效率低,而且误差较大。文章提出一种基于OBFM(ontology based feedback model)方法首先得到基本相似图像库,从中提取相应的特征元素,并在此基础上进行关联规则挖掘。该算法采用本体论和相关反馈技术相结合的方法。实验证明,该方法比单纯的相关反馈技术准确率高。     

基于模糊决策的短跑图视频中特征点轨迹模拟方法

提出了一种基于模糊决策的短跑图视频中特征点轨迹模拟方法.在时空信息中进行短跑图视频特征度量目标以及观测间距离特征提取,采用模糊决策方法计算不同目标中心的模糊隶属度,利用模糊综合函数对两种隶属度进行融合,获取模糊综合隶属度.通过模糊决策概念形成纹理特征关联规则和关联规则挖掘短跑图视频中特征点轨迹,完成短跑图视频中特征点轨迹模拟.仿真实验结果表明,所提方法能够提升短跑图视频中特征点轨迹模拟精确度,能够有效降低计算复杂度和绝对误差.     

基于特征关联融合的图像检索方法

鉴于单一特征检索效果的不足,提出基于颜色和纹理特征相互关联融合的图像检索新方法。利用非等间隔量化HSV颜色空间,提取图像的颜色特征,利用Gabor小波提取图像的纹理特征;对内容分布简单的检索图像,采用图像底层特征串行关联(FSC)方法,对内容分布复杂的检索图像,采用基于典型相关分析(CCA)的图像底层特征并行关联(FPC)的方法,融合颜色特征和纹理特征进而检索图像。     

Curvelet感兴趣区域相关图的纹理图像检索

提出了一种基于感兴趣区域纹理图像的检索方法.对纹理图像进行Curvelet多尺度分解,根据各层子带的能量分布提取感兴趣区域,并量化感兴趣区域Curvelet系数,计算颜色自相关图而构造图像的特征向量.在Brodatz纹理库中的实验结果表明,与原有基于Curvelet的纹理图像检索方法相比,所提出的方法对纹理图像检索的效果更佳.     

基于关联规则的遥感图像挖掘的应用研究

结合遥感数据的特点,利用P-树运算,将用于关联数据库和事务数据库的挖掘算法进行适当修正,在进行遥感图像关联规则挖掘时寻求新的算法,提出了几种剪枝策略(Pruning techniques),使之能适合遥感数据的挖掘,最后实现具体遥感图像上的关联规则挖掘.     

基于关联规则的商品最佳打包组合挖掘

传统的关联规则的挖掘,只考虑某商品是否出现在交易数据中,得不到商品的数量信息.改造关联规则的挖掘方法从交易库中挖掘某商品的最佳打包组合,可以为决策支持系统提供更好的服务.     

基于感知的大范围人造对象图像结构特征抽取

基于内容的图像检索(CBIR)系统传统上仅仅使用颜色特征和纹理特征进行图像的底层分析,不足以满足检索性能的要求.要提高基于内容图像检索的鲁棒性,需要检索系统能分析更多的图像底层特征.对于包含大范围人造对象(比如:建筑物、高塔、桥梁和其他结构对象)的图像,提出应用感知分组(perceptual grouping)规则抽取图像的结构特征,并结合使用该结构特征,对特定的图像库进行分类和客观评价.     

人工神经网络和图像纹理特征提取在肿瘤鉴别诊断中的应用

为了探讨人工神经网络和图像纹理特征提取在肿瘤鉴别诊断中的应用;采用了收集病例资料并对其进行处理,以及提取相关医学图像纹理特征指标的方法;根据整理的病人相关临床检查指标、CT图像有特征性的指标、利用灰度共生矩阵提取的肿瘤CT图像纹理特征指标,得出了建立应用于肿瘤鉴别诊断的人工神经网络模型的结果;进一步得出结论:人工神经网络和图像纹理特征提取可以应用于肿瘤的鉴别诊断.     

基于D-S证据理论的纹理图像分类方法

在阐述Dempster-Shafer证据理论的基础上,给出了基于Dempster-Shafer证据理论的多源信息融合的方法,并将Dempster-Shafer证据理论的信息融合技术应用于遥感图像纹理的分类.图像灰度均值特征和图像灰度共生矩阵的熵特征作为纹理图像的不同特征被提取,并构成该理论中的证据,利用一定的决策规则,选择融合证据作用下最大的假设.实验结果表明,基于Dempster-Shafer证据理论的多特征融合分类识别图像纹理的新方法是切实有效的和可行的,分类结果要优于仅仅利用单个特征进行分类的结果,能极大地提高图像纹理的识别分类能力.     

关联规则挖掘在旅游突发事件预测中的研究

基于数据挖掘中的关联规则挖掘及Apriori算法,研究了在旅游行业中用挖掘得到的规则对突发事件进行预测的方法.对突发事件进行了预处理,对与突发事件相关的规则进行了挖掘,提出了改进的关联规则算法,并获得了有意义的规则输出,并对这些关联规则在旅游业的应用进行了研究.     

基于关联规则的图像无损恢复

提出基于关联规则的图像无损恢复方法.通过分析图像质量下降的原因,找出低质量图像和高质量图像之间的关系,利用关联规则挖掘图像退化前后的关联,根据最大后验估计和先验计算,实现图像的无损恢复.在Matlab 2014平台上进行了图像无损恢复仿真实验,结果表明,该方法提高了图像无损恢复的精度,恢复速度可以满足图像处理的实时性要求.     

中医察目望神规则挖掘的关键技术

中医客观化中有一个很重要的问题是根据量化的人体特征推导出人体的状态.提出了一种用于中医察目望神客观化中从眼部特征推导出人体"神"的状态的规则挖掘方法.首先给出了视频采集方法,接着使用类-属性依赖最大化方法(CAIM)对眼部特征数据进行离散化形成规则挖掘中的属性区间,然后使用云模型进行关联规则挖掘得到大量候选规则,再对3种互补的规则裁剪方法进行修改和组合用于候选规则的整理,并形成最终的规则集合.利用交叉验证法检验规则挖掘的效果,得到了93%的平均精确度,达到了很好的效果.