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孙静

作品数:37 被引量:62H指数:4
供职机构:新疆医科大学医学工程技术学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金留学人员科技活动项目择优资助经费新疆医科大学科研创新基金更多>>
相关领域:医药卫生自动化与计算机技术文化科学经济管理更多>>

文献类型

  • 35篇期刊文章
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领域

  • 22篇医药卫生
  • 15篇自动化与计算...
  • 2篇文化科学
  • 1篇经济管理
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主题

  • 21篇图像
  • 8篇特征提取
  • 8篇图像分类
  • 8篇纹理
  • 6篇食管
  • 6篇食管癌
  • 6篇矩阵
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  • 5篇新疆哈萨克族
  • 5篇新疆哈萨克族...
  • 5篇网络
  • 5篇纹理特征
  • 5篇灰度
  • 5篇灰度共生矩阵
  • 5篇哈萨克族
  • 5篇哈萨克族食管...
  • 4篇医学图像
  • 4篇决策树
  • 4篇计算机
  • 4篇分类器

机构

  • 37篇新疆医科大学
  • 12篇新疆医科大学...
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  • 1篇新疆大学
  • 1篇新疆医科大学...

作者

  • 37篇孙静
  • 15篇严传波
  • 11篇孔喜梅
  • 10篇杨芳
  • 9篇姚娟
  • 7篇木拉提·哈米...
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  • 1篇张琳琳
  • 1篇毛莉萍

传媒

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年份

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37 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
KNN分类器在新疆维吾尔药材图像分类中的应用被引量:1
2015年
目的:探讨 K 近邻结点算法(k-Nearest Neighbor algorithm,KNN)分类器在新疆维吾尔药材图像分类中的应用。方法采用 KNN 分类器对新疆维吾尔药材图像的灰度-梯度共生矩阵特征和 Tamura 纹理特征进行判别分类。选取训练样本为80、100、120的3个训练集,训练并得到最优 K 值,并分别在测试样本为120、100、80的3个测试集中验证结果。结果K 值越小(3~13),KNN 分类器对叶类图像分类准确率越高;K 值越大(63~71),KNN 分类器对花类图像分类准确率越高。当 K 值取3~13时,120、100、80的3个测试集中叶类图像的平均分类准确率分别为94.72%、89.45%、82.61%;K 值取63~79时,120、100、80的3个测试集中花类图像的平均分类准确率分别为74.71%、72.79%、76.55%。结论KNN 分类器可为新疆维吾尔药材图像类型判断提供一定的依据,为新疆维吾尔药材图像检索系统的检索精度的提升奠定了基础。
木拉提.哈米提张岁霞严传波阿布都艾尼.库吐鲁克孙静艾赛提.买提木沙员伟康杨芳伊利扎提.阿力甫孔喜梅
关键词:KNN分类器纹理特征图像分类
决策树C4.5对草药形状特征的优化研究被引量:2
2015年
目的:利用决策树分类方法探讨一种新的图像特征优化降维方法。方法首先利用图像滤波、灰度阈值、腐蚀运算等图像操作对新疆草药图像做分割预处理,获取草药图像感兴趣区形状,然后提取草药形状的 Fou-rier-Mellin 矩、Hu 矩等形状特征及图像主颜色直方图特征共14个特征分量;最后应用决策树 C4.5分类算法,在不同草药形状特征分量组合下比较草药图像分类准确率,经过优化分析,选用 Hu 矩的 H2、H4和图像主颜色直方图特征的 C1~C3特征分量构成图像形状颜色混合特征的5个特征分量,用于草药图像分类。结果决策树分类方法准确率达到88.55%;将优化后的图像形状颜色混合特征用于图像检索,其检索结果集前60张图的平均查准率达到89.31%,实现形状特征分量的优化降维。结论利用决策树分类方法可以进行图像特征优化降维,降低图像形状颜色混合特征维数,提高图像分类准确率和图像检索效率,为进一步图像特征的优化研究提供参考。
严传波孙静阿布都艾尼.库吐鲁克木拉提.哈米提杨芳员伟康伊力扎提.阿力甫张岁霞孔喜梅
关键词:HU决策树C4.5图像检索
基于C均值算法的新疆维吾尔医草药图像的分割研究被引量:4
2015年
目的为提高新疆维吾尔医草药图像的分类和检索准确率,对新疆维吾尔医草药图像进行感兴趣区域分割研究。方法分别采用阈值法、硬C均值(HCM)聚类算法和模糊C均值(FCM)聚类算法分割图像,将分割后的图像与原始图像进行迭代,分割15幅新疆维吾尔医药材图像,并将分割结果与手工分割结果进行比较,以评价分割算法的优劣。结果利用阈值法分割后的图像与手工分割图像进行比较,15幅图像的面积大小差异的平均值为12.7%,表面平均距离的平均值为2.79灰度值;利用HCM聚类算法分割后图像的面积大小差异的平均值为12.2%,表面平均距离的平均值为2.7灰度值;利用FCM聚类法分割后图像面积大小差异的平均值为9.04%,表面平均距离的平均值为0.96灰度值。结论阈值分割算法的分割速率比其他2种算法快,但该方法可能出现过度分割现象而导致信息的流失;硬C均值聚类算法能够较好地保留感兴趣区域,但分割时图像背景无法完全舍去而导致无用信息的掺杂;模糊C均值聚类算法分割速率相对较慢,但其整体分割准确率却高于以上2种算法,该算法较适于新疆维吾尔医药材图像的分割。本研究对后期图像的特征提取、分类和检索奠定基础。
木拉提.哈米提伊力扎提.阿力甫严传波阿布都艾尼.库吐鲁克孙静艾赛提.买提木沙杨芳员伟康孔喜梅张岁霞
关键词:阈值分割法均值聚类算法均值聚类算法
数据挖掘中基于最小遗憾度的偏好感知算法被引量:3
2015年
交互学习是数据挖掘的一种重要手段。使用交互学习作为学习系统和用户的交互模型,以向用户提供最大效用结果为目标,通过对用户反馈质量进行定量描述,考察偏好反馈,提出一种基于最小遗憾度的偏好感知算法。此外,还对偏好感知算法的期望遗憾度界限进行分析,并给出该算法的几个扩展版本。最后利用电影推荐任务及网络搜索排名数据验证了该算法的有效性。
孙静
关键词:交互学习电影推荐网络搜索
新疆地方性肝包虫病CT图像的灰度共生矩阵分析被引量:2
2012年
采用灰度共生矩阵法对新疆地方性肝包虫CT图像进行了统计纹理特征提取,并对各个特征参数进行了计算和分析。结果表明,肝包虫病CT图像在不同方向的相关性、熵、对比度与正常肝脏相比较具有显著的差异,能有效的区分单囊型肝包虫CT图像和多囊型肝包虫CT图像,该项研究可为新疆地方性肝包虫病的临床诊断提供依据。
木拉提·哈米提李莉艾克热木·阿西木孙静周晶晶毕雪华宫新芳
关键词:纹理分析灰度共生矩阵肝包虫
新疆维吾尔草药图像特征提取及分类研究
2015年
目的探讨决策树C4.5算法及主成分分析法在新疆维吾尔草药图像分类中的应用。方法选取新疆维吾尔草药图像450张,其中花类、叶类、果类图像各150张。对图像进行去噪、尺度归一化和空间转换等预处理;利用颜色直方图与颜色矩法分别提取3种草药的特征;采用主成分分析(PCA)法对所提取的特征进行筛选;构造一个基于C4.5决策树算法的图像分类器,使用决策树C4.5算法,对颜色直方图、颜色矩、14个综合特征及主成分分析获取的特征进行分类,以验证特征的分类能力。结果颜色直方图特征分类准确率为63.11%,颜色矩特征分类准确率为65.11%,14个综合特征分类准确率为54.76%,PCA选择的特征分类准确率为72.00%。结论综合特征的分类准确率较单一特征低,表明在进行分类时,冗余特征可能会降低分类准确率;利用PCA选择后的特征分类准确率较高,表明该算法能有效减少冗余特征,弥补单一特征分类的局限性,从而提高整体分类效率,为提高后续基于内容的图像检索系统的检索效率奠定了基础。
木拉提.哈米提孔喜梅严传波阿布都艾尼.库吐鲁克孙静艾赛提.买提木沙员伟康杨芳伊利扎提.阿力甫张岁霞
关键词:决策树C4.5图像分类
基于内容的医学图像检索技术在维吾尔药材图像检索中的应用前景被引量:1
2015年
维吾尔医药是我国医药学的重要组成部分,长期以来新疆维吾尔医疗机构累积了大量的药材数据资料,目前主要采用人工标注、文本检索的方式对其进行使用。为改善这种低效利用的局面,建立药材资源数据库及药材图像检索平台是一项亟待解决的问题。为满足快速发展的维吾尔医学及新药开发过程中快速而准确的检索需求,将基于内容的图像检索技术应用于维吾尔医药材资源数据库及检索平台中,此项技术的成功运用将会对维吾尔医学临床治疗、新药开发和民族地区卫生医疗事业的发展产生积极而深远的影响。本文针对基于内容的图像检索技术、图像特征提取方法以及图像相似度匹配方法进行综述。
木拉提.哈米提孙静严传波阿布都艾尼.库吐鲁克
关键词:特征提取相似度匹配
高校网站评估指标体系的研究
2012年
本文以某高校为例,通过分析了该校对其单位设置的网站进行分析,来重点研究当代高校网站的具体意义和作用,进一步为高校教育提供更好的服务。
孙静
关键词:高校网站
SQL查询虚拟实验系统设计及实现方法研究
2018年
SQL查询实验教学是数据库课程教学的重要组成部分。传统SQL实验教学在实验机房进行,为方便学生课外自主学习,解决数据库SQL实验受时间、空间的限制。文章阐述了基于Web的数据库SQL查询虚拟实验系统的功能模块、体系结构及实现方法。该系统可以模拟完成SQL语句的增、删、改、查实验及运行结果的实时模拟显示。系统可查看SQL实验题历次书写记录,帮助学生分析SQL语句出错的原因,从而理解掌握SQL语句。系统达到了SQL虚拟实验的教学目的,更新了数据库实验教学的实验方法,对进一步提高数据库课程教学水平有一定的参考意义。
严传波孙静木拉提.哈米提毕雪华姬金虎
关键词:数据库SQL查询虚拟实验实验教学
基于SVM的新疆哈萨克族食管癌医学图像特征提取及分类研究被引量:4
2016年
目的:利用SVM对新疆高发病哈萨克族食管癌X线医学图像进行分类研究。方法:随机选取正常食管和缩窄型食管癌X线医学图像各120张,运用灰度直方图法和灰度共生矩阵法提取图像的特征,采用Lib-SVM工具箱,在SVM类型设置上选择C-SVC,选择4种核函数,通过调整核函数的参数与C-SVC分类器的参数进行实验。结果:利用灰度直方图法提取的特征量进行分类时,线性核函数和RBF核函数的分类准确率较高,均可达92.5%;利用灰度共生矩阵法提取的特征量进行分类时,线性核函数、RBF核函数、Sigmoid核函数的分类准确率较高,均可达87.5%;利用灰度直方图特征和灰度共生矩阵特征组成的综合特征进行分类时,多项式核函数和RBF核函数的准确率较高,均可达97.5%。结论:灰度直方图特征的分类能力优于灰度共生矩阵特征;综合特征的分类能力优于单一特征的分类能力;RBF核函数的分类性能较其他核函数突出。SVM对食管癌X线医学图像具有较高的分类识别率,为新疆高发病哈萨克族食管癌的计算机辅助诊断系统的研究奠定了基础。
杨芳木拉提.哈米提严传波阿布都艾尼.库吐鲁克孙静姚娟
关键词:新疆哈萨克族食管癌灰度直方图灰度共生矩阵特征提取SVM分类
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