陈铎
- 作品数：3 被引量：12H指数：2
- 供职机构：中国科学技术大学信息科学技术学院电子科学与技术系更多>>
- 相关领域：医药卫生自动化与计算机技术更多>>
- 基于神经网络的压缩后医学图像的质量评估
- 2004年
- 目的研究如何对压缩后的医学图像的质量进行客观的评估。方法针对用单个客观参数(如均方差)对压缩后的医学图像进行质量评估效果很差的问题,本文先应用神经网络进行参数优化,从众多的客观参数中选择出若干参教,然后作为误差反传神经网络(BPNN)的输入,再采用神经网络来拟合医生的主观评估,实现压缩后的医学图像的质量评估。结果实验结果表明,该方法对肺窗和纵膈窗的测试准确率平均达到84.72％和85.49％,而且具有很强的适应性。结论所提出的用神经网络评估压缩后的医学图像总体质量的方法,能实现图像的按质量自动归类和比较客观的质量评估。
- 陈铎冯焕清周昀李晓欧
- 关键词：神经网络医学图像图像压缩
- 基于客观参数的图像质量评估被引量：6
- 2009年
- 图像质量评价采用小波变换把自然图像分解成十个子带,在每个子带中设置两个参数和两个Logistic函数。通过计算客观度量与主观评估测试结果之间的关系来定义两个基于感知的模型,评估测试在包含344幅JPEG和JPEG2000图像的数据库中进行。线性预测模型能够反映图像的真实主观评分,而相关预测模型则能用来区分图像间的相对质量。在这两个模型中,每个客观参数和主观感知特性的关系用两个Logistic函数逼近,从而获得每个参数的最佳估计缺损程度。最终的图像质量度量通过组合各个估计缺损程度获得。实验表明这两种模型性能优良,和主观感知的图像质量有很强的相关性。
- 杨彪江朝晖陈铎冯焕清
- 关键词：图像质量评估人类视觉系统小波分解
- 基于支持向量机的乳腺病变检测被引量：6
- 2005年
- 目的:利用支持向量机(SVM)对乳腺X光片图像中的病变区域进行检测和分类,识别出含钙化点区域和肿瘤区域。方法:在对目标区域加特定方形窗处理后,提取直接参数、灰度共生矩阵参数和频域参数,分别作为SVM分类器的输入进行训练和测试,并与3种参数同时输入的结果进行比较。结果:单独使用直接参数,频域参数和灰度共生矩阵参数的分类结果分别是92.28%、90.35%和91.12%,而3种参数结合的结果是99.23%。结论:所提取的3种参数可以较好地反映含钙化点区域、肿瘤区域和正常区域的特征,使用SVM分类器进行分类后取得了很好的效果,基本上可以准确识别出3种区域。
- 李宁陈铎李骜冯焕清
- 关键词：支持向量机钙化点乳房肿瘤
