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1.
生物细胞图像分割技术的进展   总被引:22,自引:0,他引:22  
阐述了小波变换、遗传算法、模糊数学、神经网络,数学形态学等生物细胞图像分割算法以及边缘检测,区域分割等传统图像分割算法为主的生物细胞图像分割技术的发展现状,指明了生物细胞图像本身具有的复杂性,多样性,各自差异等属性是实现生物细胞图像全自动分割的难点,只有彻底结合生物视觉特性数学模型算法的研究和应用,才能命名生物细胞全自动分割成为可能。  相似文献
2.
磁共振颅脑图像快速模糊聚类分割算法的研究   总被引:17,自引:2,他引:15  
尽管模糊C-均值(简称FCM)聚类算法已广泛应用于图像分割研究,但是,由于模糊C-均值聚类算法所固有的一些缺点,特别是运算开销太大造成了该算法在实际应用中难以推广使用。根据模糊C-均值聚类算法和磁共振颅脑图象的特点,我们提出了一种分割磁共振颅脑图象的快速模糊C-均值(简称FFCM)聚类算法,该算法利用K-均值聚类结果指导模糊聚类的初始化,使模糊聚类的迭代次数明显减少。从而极大地提高模糊聚类的速度,实际应用表明,FFCM的分割速度比FCM快6.5倍以上,而分割精度与FCM相比无显著性差异。  相似文献
3.
多信息融合的彩色细胞图像分割方法   总被引:12,自引:2,他引:10  
本文就从病理切片的彩色图像中提取细胞核的有关方法作了研究,提出了有效的分割方法的策略。该方法以数学形态学为主要工具,可以利用细胞的多个特征,较好地解决了病理显微图像背景杂,光照不均及粘连团聚现象等因素给分割带来的困难。  相似文献
4.
三维超声成像的发展现状及若干关键技术分析   总被引:10,自引:1,他引:9  
介绍三维超声成像的意义,不同的实现方案,并详细剖析了三维超声成像中遇到的图像定位、三维准确重构、不规则采样平面处理以及三维超声图像的分割问题。讨论了现有的发展水平及未来的发展方向。  相似文献
5.
血液白细胞图象的计算机自动分割方法研究   总被引:8,自引:0,他引:8  
本文提出了一套血液白细胞图象的计算机自动分割方法。实际测试表明:该方法稳定可靠且有效。单个白细胞检出成功率达96%,区域分割吻合率平均达94%,现已将该方法装入作者研制的白细胞自动分类识别LEUK分析系统的分割模块中。  相似文献
6.
用邻域运算从CT图像中分割骨骼   总被引:8,自引:1,他引:7  
阈值法是传统的从CT图像中分割骨骼的方法,但由于部分体积效应,这种方法难以分割骨骼的细小部分。本方法定义了邻域相关度的概念,用来描述体素在其26-邻域内与某种组织的相关程度。在文中,一种利用邻域运算的骨骼分割方法被提出,首先取一个较大的初始阈值,分割出骨骼体素,再选取一个下限阈值,灰度位于初始阈值和下限阈值间的体素被定义为模糊体素,用邻域运算计算每一个模糊体素对骨骼和对其它组织的邻域相关度,比较二者的加权值,以判断此体素可否转化为骨骼体素。循环搜索所有模糊体素,直到不能从模糊体素中转化出骨骼体索为止。这种方法能分割骨骼的细小部分,对初始阈值不敏感,具有良好的稳定性。  相似文献
7.
基于知识的人脑三维医学图像分割显示方法   总被引:7,自引:3,他引:4  
本文从人工智能的角度出发,提出了 一种分割并显示了脑三维医学图像的方法,在归撮以人脑解剖结构知识基础上,以框架为主要知识表示手段,构造了与视点无关的人脑三维知识模型。在模型知识的指导下采用智能光线跟踪方法提取和显示脑内各主要解剖结构。  相似文献
8.
磁共振脑图像模糊聚类分割中的参数选择问题研究   总被引:7,自引:0,他引:7  
作为一种重要的分类器,模糊聚类技术在磁共振图像的分割中已经得到了成功的应用,并成为了一种有效的磁共振图像的分割工具.尽管如此,模糊聚类技术在图像分割中仍然存在着一些不确定的因素,集中表现在模糊聚类的参数选择方面,如模糊指数、聚类数和距离范数的选择.这些参数的选择问题直接影响模糊聚类的速度和精度.本文对这些问题进行了系统地研究和讨论,并针对磁共振脑图像,给出了参数选择方案.  相似文献
9.
基于最大互信息的人脑MR-PET图像配准方法   总被引:7,自引:0,他引:7  
利用最大互信息法进行多模医学图像配准近来成为医学图像处理领域的热点。MR和PET图像配准对研究神经组织的结构关系和引导神经外科手术有着重要的指导意义。本文描述了一种基于互信息的人脑MR-PET图像配准方法。我们将这种方法应用于图像的几何对准并给出了初步的评估结果。由于不需要对不同成像模式下的图像灰度间的关系作任何假设,最大互信息法是一种稳健性强,可广泛应用于基于体素的多模图像的配准方法。  相似文献
10.
一种基于多色彩通道动态阈值的舌苔舌质分离算法   总被引:7,自引:0,他引:7  
舌苔舌质分离是实现舌诊图像自动分析重要的预处理工作,舌苔舌质分离后便于计算,消除相互的干扰,才能得到比较好的定量化结果.本文在结合中医依靠经验辨识舌苔舌质的基础上,借鉴以往的单通道定阈值舌苔舌质分离算法,提出使用多个色彩通道动态选取阈值,再根据先验的空间信息辅助判断,最终分离舌苔舌质的算法.通过与手工分离结果以及现有自动分离算法的比较,分析表明该算法在分离舌苔舌质的准确度以及处理速度上都有较好的效果.  相似文献
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