文献检索-宁波市创意产业特色资源库

限定检索结果

新型融合方法的医学图像预处理和分类: 收藏
分享
引用; 《计算机工程与设计》2020年第1期41卷 169-175页; 作者：刘玉成王传生杨露鑫杨晶理查德·丁南京财经大学国家重点实验室江苏南京210003 首都经济贸易大学信息学院北京100070 南京大学商学院江苏南京210093 美国波士顿克罗诺斯研究所波士顿02101-02117; 为在尿沉渣的复杂环境中提取适合神经网络识别的图像信息,满足医学检测和分类的准确性要求,提出一种改进型卷积网络(improved convolution neural networks,ICNNs)的图像融合预处理方法。经过融合与重构,得到符合R、G、B要求的高质量射...; 为在尿沉渣的复杂环境中提取适合神经网络识别的图像信息,满足医学检测和分类的准确性要求,提出一种改进型卷积网络(improved convolution neural networks,ICNNs)的图像融合预处理方法。经过融合与重构,得到符合R、G、B要求的高质量射频多光谱信息图像。对比其它预处理方法与神经网络集成的识别分类数据可知,多种尿沉渣成分的识别率得到了显著提高,由聚堆问题引起的识别分类干扰持续下降。ICNNs与BPNNs(back propagation neural networks)集成方法的仿真实验结果表明了ICNNs图像融合预处理方法的先进性,以及ICNNs与BP识别神经网络集成的有效性和鲁棒性。; 来源：详细信息评论

限定检索结果