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为提高医学超声图像在临床诊断的效果,需先对图像进行优化检测和识别,提出一种基于深度残差网络的医学超声图像多尺度边缘检测算法.首先,通过对原始医学超声图像进行自动标注,构建医学超声图像灰度分布矩阵,利用分布矩阵完成医学超声图像的多尺度分割;其次,构建医学超声图像多尺度边缘的轮廓模型,提取多尺度图像边缘特征;再次,构建深度... 相似文献
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针对传统医疗图像误差预测算法无法很好的选择图像特征,存在图像误差预测值与实际值拟合度低、预测耗时长等问题,提出基于卷积神经网络与特征选择的医疗图像误差预测算法.首先,选取5种集成规则构建自适应多分类器,对医疗图像区域进行分类;其次,训练卷积神经网络,利用训练完成的神经网络提取不同类别医疗图像区域特征,以此为基础计算区域距离,寻找出相似度最小的区域,完成图像可疑区域定位;再次,融合多评价标准生成特征子集,从中搜索得到最优特征子集,完成可疑区域图像特征选择;最后,以选择得到的特征区域像素点作为训练样本,建立预测样本与训练样本之间的多元线性回归矩阵,实现误差预测.实验结果表明,所提算法的集成规则适应度较高,分类性能好,区域距离计算准确率高达95%左右,特征选择的AUC值(Area Under Curve)高,且预测结果拟合度和预测耗时均优于传统算法. 相似文献
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针对管理医疗敏感信息存在数据被攻击窃取的问题, 提出基于量子计算的医疗敏感信息智能加密算法。首先考虑混合纠缠态设计医疗敏感信息量子加密的密钥构造, 并分析密钥内部构造的协议子空间矩阵, 由此组成密钥信息。 然后通过计算信息的邻域分布函数, 构建分离矩阵量子编码, 为密钥重排提供处理数据, 考虑量子纠缠态及其附加态的干扰情况, 进行有效密钥加密, 最后实现医疗敏感信息智能加密。 实验结果表明, 采用该方法进行医疗敏感信息智能加密的抗攻击能力较好, 加密信息的传输效率高, 整体性能较好。 相似文献
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