李爱丽
- 作品数：3 被引量：1H指数：1
- 供职机构：北京科技大学计算机与通信工程学院更多>>
- 发文基金：国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于分类器技术的白内障组织图像去噪方法
- 2013年
- 为实现根据视频图像等信息自动识别白内障组织及硬度,并对其进行智能分类的目的,提出了基于分类器技术的白内障组织图像去噪方法。对白内障图像去噪的关键在于区分白内障与正常组织和区分白内障硬度级别。这两个方面均涉及了图像特征提取和分类器方法。对图像特征提取,采取了颜色特征和纹理特征进行提取,并在这两种传统的特征上提出了一种新的图像特征提取方法。在分类器算法的选择上,采取了最近邻法和支持向量机的方法。以某医院提供的手术视频截图为例,对比了采用不同方法对白内障组织的识别率。
- 李爱丽田雯迩涂序彦郑雪峰
- 关键词：图像特征提取分类器最近邻法图像去噪
- 术中白内障组织碎片硬度识别的分类器技术研究
- 2014年
- 为了根据图像和其它相关信息快速识别超声乳化针头所触及到的是正常组织还是白内障组织,如果是白内障组织,则需要进一步识别其硬度,为能量释放模式的控制提供依据,提出一种使用最近邻法分类器、人工神经网络分类器以及多分类器集成等方法对白内障组织碎片图像进行分析,对其硬度进行判别归类。该方法不仅能实现白内障组织碎片硬度的自动识别、改善白内障手术效果,而且能极大降低白内障手术的难度,减少了人为误操作给患者带来的不必要损伤。
- 李爱丽李伟涂序彦郑雪峰
- 关键词：白内障分类器目标识别
- 智能白内障超声乳化技术中针头对碎片的实时跟踪技术被引量：1
- 2014年
- 本文提出一种超声乳化针头对白内障碎片的实时跟踪技术,该技术可逐步实现将智能控制贯穿于整个白内障手术操作流程.智能超声乳化技术的关键因素在于:识别白内障和正常组织,识别白内障的颜色和硬度;实时跟踪乳化针头附近区域的白内障片段;根据实时结果自动控制乳化针头正确释放能量,避免损伤眼球.霍夫变换、k最近邻分类器和智能控制技术是本文提出的新超声乳化探针实时跟踪白内障片段方法的基础.实验结果分析表明,本新方法实现了超声乳化手术的智能化控制,并大幅提高了手术的安全性和效率.
- 李爱丽韩辛亮涂序彦郑雪峰
- 关键词：白内障霍夫变换智能控制
