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为解决临床掌指骨骨折诊断中难检测、易漏诊的问题,对如何更加准确地检测和定位X线图像中掌指骨骨折区域进行实验研究.开发了一种基于深度学习的计算机辅助诊断系统,改进了Faster R-CNN网络模型中的锚框、特征映射和损失函数,在节约算力的同时大大提高了网络性能.建立了包含5 195张手部的X线图像的数据集,其中随机抽取4 675张作为训练集,520张作为测试集.实验表明,提出的新模型在测试集上的平均精度达到了69.3%,与Faster R-CNN相比能够更加精准地识别出掌指骨骨折区域,验证了该模型具有潜在的临床应用价值. 相似文献
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针对传统的混合高斯模型方法易受干扰、运算量大的缺点,提出了一种应用于智能视频监控系统运动目标检测的轮廓提取方法.首先介绍了常用的运动目标检测方法;接着描述了传统的混合高斯模型方法,分析了该方法在目标检测方面存在的缺点,提出了一种新的轮廓提取方法.以过程为像素块混合高斯模型方法提取前景目标,采用数学形态学方法进行前景连通,Freeman链码寻找轮廓,Douglas-Peucker算法拟合轮廓,图像矩提取目标轮廓质心;最后对所提出的方法进行实验验证,并与传统混合高斯模型方法进行比较,实验结果证明,所提出的方法能更有效地滤除噪声,更准确地提取出目标轮廓. 相似文献
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