| 基于中层特征的医学图像分割研究进展 |
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| 引用本文： | 魏俊生,许燕. 基于中层特征的医学图像分割研究进展[J]. 北京生物医学工程, 2016, 35(3): 325-328. DOI: 10.3969/j.issn.1002-3208.2016.03.20 |
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| 作者姓名： | 魏俊生 许燕 |
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| 作者单位： | 北京航空航天大学生物与医学工程学院,北京,100191;北京航空航天大学生物与医学工程学院,北京,100191 |
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| 摘 要： | 图像的中层特征将图像中的全局信息和局部信息结合,同时具备代表性和特异性,能够更好地表达图像的信息。已有的研究工作成功地将中层特征用于医学图像的分割,主要的方法包括稀疏编码和空间金字塔匹配(spatial pyramid matching,SPM)算法,词典学习,以及神经网络等算法。中层特征的应用提高了算法性能。本文介绍了现有的基于中层特征的医学图像分割算法,并对今后的研究工作进行了展望。
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| 关 键 词： | 中层特征 医学图像 图像分割 特征提取 |
Advances in medical image segmentation based on mid-level feature |
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| WEI Junsheng,XU Yan. Advances in medical image segmentation based on mid-level feature[J]. Beijing Biomedical Engineering, 2016, 35(3): 325-328. DOI: 10.3969/j.issn.1002-3208.2016.03.20 |
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| Authors: | WEI Junsheng XU Yan |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | mid-level feature medical image image segmentation feature extraction |
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