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二维主成分分析文献资料
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利用基于内容的图像检索技术的眼底图像计算机辅助诊断系统
设计并实现一个眼底图像计算机辅助诊断系统.利用基于内容的图像检索(CBIR)技术,提出一种综合考虑眼底图像颜色(灰度)直方图和明、暗区域等局部信息相混合来表示眼底特征的方法,并运用二维主成分分析法进一步提取非线性特征和降维.在相似性度量上,运用支持向量机和近邻分类算法.随机测试120个样本,系统检索错误的图片数为2张,其正确识别率为98.33%.该系统可用于异常眼底的筛查.
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二维主成分分析在乳腺钼靶X线片钙化点感兴趣区域提取中的应用
目的 针对乳腺钼靶X线影像,将基于二维主成分分析(Two-Dimensional Principal Component Analysis,2DPCA)的方法提取的图像特征用于乳腺感兴趣区域的自动提取,实现计算机辅助检测乳腺X线影像中微钙化点的前期预处理阶段.方法 对乳腺图像进行预处理,通过改进的2DPCA方法提取乳腺图像特征,利用边缘检测算法对乳腺图像进行边缘特征提取,后利用神经网络分类器提取乳腺感兴趣区域.结果 实验结果表明该方法可以得到95%的阳性检出率.结论 综合运用二维主成分分析方法、边缘特征提取方法和神经网络进行乳腺感兴趣区域提取,准确率更高.