期刊文章详细信息
基于机器学习的医学图像分割、配准、融合及去噪
Medical image segmentation,registration,fusion,and denoising based on machine learning
文献类型：期刊文章
ZUO Zhen-yu(School of Computer Science,Nankai University,Tianjin 300071,China)
机构地区：[1]南开大学计算机学院
年 份：2019
卷 号：27
期 号：17
起止页码：135-139
语 种：中文
收录情况：RCCSE、ZGKJHX、普通刊
摘 要：很多机器学习算法已经被应用于医学图像处理。为了进一步处理医学图像,使得医学图像的分割质量好、配准效果好、融合效果佳、含噪量低,本文结合机器学习原理,改进传统医学处理方式,针对常见的四种医学图像,分别从图像分割、融合、配准和去噪等四个方面进行阐述。结果表明机器学习在医学图像中的应用,大幅改进了图像处理的效果、提高了图像的精度,为医生分析病情和手术操作提供更高的可靠性。
关 键 词：机器学习 医学图像处理 分割 配准 融合 去噪
分 类 号：TP18]
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