李秋萍
- 作品数：3 被引量：10H指数：2
- 供职机构：山东财经大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：山东省科技发展计划项目济南市科技发展计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于改进的半监督FCM聚类算法的肺结节分类与识别被引量：2
- 2015年
- 对肺结节的分类识别是肺部肿瘤计算机辅助诊断系统的关键环节。为了提高肺结节分类识别的准确率,针对肺结节的病变特征提取出一组以形状特征为主的特征向量,同时基于LIDC数据库中医生提供的标记信息,提出一种改进的半监督FCM聚类分析算法,利用部分标记样本的类别信息来指导聚类过程,使非标记样本更准确的聚类。实验结果表明,本文方法能得到更高的分类准确率。
- 李秋萍刘慧苏志远
- 关键词：计算机辅助诊断病变特征
- 基于模糊C均值图像抗噪分割方法的研究被引量：6
- 2015年
- 针对含有噪声且光线不均的医学图像,提出了一种基于模糊C均值聚类的图像分割算法。模糊C均值聚类算法描述简洁、易于实现、分割效果好,在图像分割应用领域得到了快速发展,但也存在着对噪声敏感的问题。考虑到提取的医学图像数据中必定包含噪声,因此通过修改目标模糊函数J(u,v),在引入像素点邻域信息的基础上,对邻域信息加入了惩罚因子。弥补了传统模糊C均值聚类算法的不足,使该方法对含有噪声的医学图像更加有效。实验分析表明了算法的有效性和实用性。
- 苏志远刘慧李秋萍
- 关键词：模糊聚类惩罚项医学图像分割
- 基于医学图像的肺结节特征提取与辅助检测
- 近年来，许多国家的统计数据都显示肺癌的发病率和死亡率在不断增高，现在已位于恶性肿瘤发病率和死亡率的首位。肺结节是肺癌最重要的早期征象之一，根据肺结节的病变特征能推断出肺部病灶的病变性质，帮助患者预后。所以，对肺部疾病患者...
- 李秋萍
- 关键词：肺结节计算机辅助诊断均值聚类算法特征提取
- 文献传递
