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吴燕

作品数:7 被引量:29H指数:4
供职机构:燕山大学信息科学与工程学院电子与通信工程系更多>>
发文基金:国家自然科学基金河北省科学技术研究与发展计划项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术农业科学理学电子电信更多>>

文献类型

  • 6篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 6篇自动化与计算...
  • 2篇农业科学
  • 1篇机械工程
  • 1篇电子电信
  • 1篇医药卫生
  • 1篇理学

主题

  • 5篇图像
  • 4篇支持向量
  • 4篇支持向量机
  • 4篇向量
  • 4篇向量机
  • 4篇钙化
  • 3篇微钙化
  • 3篇微钙化点检测
  • 3篇分类器
  • 3篇钙化点
  • 2篇医学图像
  • 2篇乳腺
  • 2篇主成分
  • 2篇主成分分析
  • 2篇主成分分析方...
  • 2篇分析方法
  • 1篇多目标
  • 1篇阳性
  • 1篇医学图像处理
  • 1篇医学图像增强

机构

  • 7篇燕山大学
  • 6篇哈尔滨工业大...

作者

  • 7篇吴燕
  • 6篇胡正平
  • 4篇张晔
  • 2篇王成儒

传媒

  • 2篇电子技术应用
  • 1篇电子学报
  • 1篇光学技术
  • 1篇系统仿真学报
  • 1篇中国图象图形...

年份

  • 1篇2007
  • 1篇2006
  • 5篇2005
7 条 记 录,以下是 1-7
排序方式:
基于FSVM的医学图像奇异点检测算法研究
研制和开发计算机辅助诊断系统是医学图像处理的一个热点。为了解决目前微钙化点检测中普遍存在的假阳性高和效率低的问题,本文提出将改进的SVM算法应用到微钙化点检测问题中,帮助医疗工作者提高诊断的准确率,是非常有意义的。所作的...
吴燕
关键词:医学图像处理微钙化点检测
文献传递
前景与背景分离的直方图重调整乳腺图像增强的新方法被引量:4
2005年
提出了前景与背景分离的直方图重调整乳腺图像增强的新方法。首先利用高阶统计特征,并结合数学形态学方法检测出钙化点的感兴趣区域,得到了可靠性较高的前景图像,剩余部分设定为背景图像;然后分别对前景和背景的直方图进行重调整,得到了对比度增强的钙化点图像。通过与常规的增强方法进行比较发现,所提出的方法目标明确,能够较好的抑制非目标区域的影响。该方法在支持向量学习钙化点检测的预处理中得到了应用,较好的检测性能证实了算法的合理性。
胡正平吴燕张晔
关键词:医学图像增强
基于支持向量学习的多目标并行区域增长图像分割算法研究被引量:6
2005年
为克服经典区域增长算法中生长规则以及特征选取的困难,提出了基于支持向量机的多目标并行区域增长图像分割算法。首先交互选择多个不同区域的种子点(假设邻近种子点的一小部分区域属于同一目标区域,不同种子点邻域分别属于不同目标区域),利用其邻域构造训练样本;然后利用这些已知的训练样本训练支持向量分类器;在区域增长过程中,利用训练所得的支持向量模型建立增长规则。为了避免初始种子点位置选择对算法性能的影响,采用了多区域并行竞争增长策略。仿真实验获得了较好的分割效果,表明提出的算法是合理可行的。
胡正平吴燕张晔
关键词:支持向量机图像分割分类器
基于贡献矩阵的微钙化点检测被引量:1
2005年
提出了基于贡献矩阵的特征提取方法。首先采用基于结构分析的统计方法构造贡献矩阵,利用贡献矩阵对图像预处理;通过二维主成分分析方法提取图像特征。将此算法用于微钙化点图像特征提取,利用支持向量机分类器进行分类。实验结果表明,该算法加快了训练速度,同时有效地降低了微钙化点检测的假阳性。
胡正平吴燕王成儒
关键词:钙化支持向量机分类器主成分分析方法图像特征提取假阳性
基于几何分析的支持向量机快速训练与分类算法被引量:10
2007年
当支持向量机中存在相互混叠的海量训练样本时,不但支持向量求取困难,且支持向量数目巨大,这两个问题已成为限制其应用的瓶颈问题。该文通过对支持向量几何意义的分析,首先研究了支持向量的分布特性,并提出了基于几何分析的支持向量机快速算法,该算法首先从训练样本中选择出部分近邻向量,然后在进行混叠度分析的基础上,选择真实的边界向量样本子空间用来代替全部训练集,这样既大大减少了训练样本数目,同时去除了混叠严重的奇异样本的影响,并大大减少了支持向量的数目。实验结果表明:该算法在不影响分类性能的条件下,可以加快支持向量机的训练速度和分类速度。
胡正平吴燕张晔
关键词:支持向量机边界向量
基于迭代顺序滤波子空间约束的可拒识-支持向量机微钙化点检测被引量:5
2006年
为提高钙化点检测速度,克服微钙化点检测中假阳性高的缺点,本文构造了一种迭代顺序滤波子空间约束的可拒识-支持向量机分类器用于钙化点检测.训练时利用迭代顺序滤波检测作为钙化点的粗检测算子,然后在其约束的子空间内收集非钙化点训练样本.对于输入模式,首先利用基于最大软间隔超平面的支持向量分类器(SVC)进行分类判决;然后对真实的钙化点样本特征空间求取最小的包含球形边界,得到钙化点样本的球形支持向量域表示(SVDD).对于输入模式即可利用钙化点的支持向量域表示进行拒识或接受处理.仿真实验结果表明,本文提出的算法在不影响微钙化点的检出率的情况下,大大提高了检测速度,部分解决了假阳性高的问题.
胡正平吴燕张晔
关键词:支持向量分类器微钙化点检测支持向量域描述
乳腺X线影像中微钙化点检测新方法被引量:4
2005年
提出利用贡献矩阵对图像预处理,利用二维主成分分析方法提取区域特征。先检测感兴趣区域,再检测微钙化点,并提出质量可分级的支持向量机作为分类器,最后利用顺序滤波法对钙化点的检测结果进行修正。实验结果表明,该算法有效地降低了假阳性。
胡正平吴燕王成儒
关键词:钙化X线影像主成分分析方法乳腺图像预处理感兴趣区域
共1页<1>
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