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张翔宇

作品数：3 被引量：0H指数：0
供职机构：福州大学更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：医药卫生自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇专利
  • 1篇期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇医药卫生

主题

  • 3篇心动
  • 3篇视频
  • 3篇超声
  • 2篇视频影像
  • 2篇视频帧
  • 1篇跌倒
  • 1篇运动信息
  • 1篇视频分类
  • 1篇特征点
  • 1篇特征向量
  • 1篇向量
  • 1篇计算机
  • 1篇计算机辅助诊...
  • 1篇SVM
  • 1篇AK

机构

  • 3篇福州大学

作者

  • 3篇黄立勤
  • 3篇张翔宇

传媒

  • 1篇南阳理工学院...

年份

  • 3篇2016
共 3 条 记 录，以下是 1-3
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排序方式：
一种基于密集轨迹和DHOG的超声心动视频影像分类方法
本发明涉及一种基于密集轨迹和DHOG的超声心动视频影像分类方法，对超声心动视频影像帧进行密集采样，以增加视频帧中特征点的覆盖面，采用轨迹追踪的方法对视频帧中的特征点在转换到三维空间中进行追踪，最后用DHOG、HOF和MB...
黄立勤张翔宇
文献传递
局部时空方向能量特征提取的超声心动视频影像分类方法
本发明涉及一种局部时空方向能量特征提取的超声心动视频影像分类方法，对超声心动视频影像帧进行密集采样，以增加视频帧中特征点的覆盖面，对采样得到的特征点建立局部时空方向能量特征，运用时空方向滤波器将超声心动视频影像中的特征点...
黄立勤张翔宇
文献传递
基于LSOE和AK-SVM的超声心动视频分类
2016年
在计算机辅助心血管诊断中,其中最重要的步骤就是对超声心动视频的分类。因此提出了基于LSOE和AK-SVM的超声心动视频分类算法。首先为了克服超声心动视频本身存在的低对比度和快速不规则运动问题,提出基于局部时空方向能量(LSOE)对超声心动视频的特征进行提取并将其转换为可描述的中间文件,接着为得到最好的分类效果提出了加性核SVM对其进行学习和分类并得出其分类的准确率。在文献[1]超声心动视频数据集上取得了目前最好的分类效果,超声心动影像的平均分类准确率为75.37%。
张翔宇黄立勤
关键词：计算机辅助诊断
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