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基于高斯混合密度模型的医学图像聚类方法 总被引：2，自引：1，他引：1
研究了医学图像的聚类问题,提出一种基于高斯混合密度模型的K-EM聚类算法,并将此算法用于人体腹部图像数据,实现肝、肾、脾等主要器官的分类.在算法中,随机选取腹部图像像素数据,用QAIC信息准则确定训练样本的最佳类别数;用K均值聚类算法得到混合模型的初始参数;用期望最大(EM)算法多次迭代建立腹部图像数据的混合密度模型;运用贝叶斯准则,将腹部图像所有像素值划分到混合模型中相应的模型分支,得到每个器官像素值划分的正确率与误判率.试验结果表明,新算法分类的平均正确率高于85%、误判率低于10%,优于K均值算法. 相似文献
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分析了边缘检测的原理,对几种常见的边缘检测算法进行了分析比较。结果表明:Sobel、Prewitt和拉普拉斯算子对噪声敏感,Hough变换适合全局检测,而高斯-拉普拉斯算子(LoG)的平均值是零,它与图像的卷积不会改变图像的整体动态范围,从而选出最优算子LoG算子。基于C Builder6．0实现了一个边缘检测处理软件,本软件主要是针对B超图像进行边缘检测,在HIFU治疗中为肿瘤的精确定位提供了依据。 相似文献
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离子场强和混溶温度是影响非晶态固体相分离和结晶的主要因素,相分离为玻璃的结晶成核提供一种驱动力;相分离产生的界面为晶相的成核提供了有效的成核位;相分离导致两液相中的一相具有比母相明显大的原子迁移率来促使系统均匀成核,相分离和结晶之间也存在着一些不确定的因素. 相似文献
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面板数据模型考虑了测点间的联系和异质性,引入面板数据模型构建特高拱坝的分区安全监测模型.通过实测温度的主成分分析,筛选得到典型实测温度变量;融合主成分分析和层次聚类法,提出基于监测时间序列的变形测点分区方法;以此建立各分区面板数据,通过检验确定面板数据模型类型,构建基于实测温度的分区变形测点的回归模型;通过分区及其回归... 相似文献