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《兰州大学》 2009年
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聚类分析在医学图像中的应用

杨生友  
【摘要】: 目前,医学数字图像信息系统日益普及,医学影像设备高速发展,成像分辨率逐步提高,图像所包含患者组织器官信息更加丰富,同时对于一些CT影像,对比度低,很难分辨病变区域和正常组织器官。医学图像数据挖掘技术正是有效解决医学图像处理与分析的重要课题之一,也是近年来备受研究人员关注热点问题。 本文回顾了国内外医学图像挖掘技术研究现状,针对医学图像数据对象的复杂性和特殊性,对现有图像数据挖掘算法加以比较筛选和改进,探讨和发现适合医学图像的数据挖掘方法和算法。研究从理论和应用两个方面,探求适合于医学图像数据的挖掘技术,揭示正常人体各组织器官影像的特征数据及其分布规则和关系提出医学图像数据聚类分析其实现技术,为人体组织器官图的自动分类和病变组织图像自动识别开辟新的途经。 研究成果的创新主要表现为: 深入研究了医学图像数据的核密度函数、数据分箱和基于数据分箱策略的密度构方法。在此医学图像灰度密度研究的基础上,提出基于医学图像带修正系数的密度构造聚类算法。
【学位授予单位】:兰州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TP391.41

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