基于深度学习技术的医学图像系统特征提取识别的进展
图像与视频处理
2024-06-28 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
本研究引入一种新颖的无监督医学图像特征提取方法，采用空间分层技术。提出一种基于权重的目标函数，以实现快速图像识别。该算法将图像的像素划分为多个子域，并使用四分树访问图像。 presented a technique for threshold optimization utilizing a simplex algorithm.针对高光谱图像的非线性特征，提出一种基于核函数的广义判别分析算法。在本项目中，以高光谱遥感图像为对象，研究其数学建模、求解方法和特征提取技术。发现不同类型的物体在图像处理中彼此独立且紧凑。与传统线性判别方法相比，图像分割结果更好。该方法不仅克服了传统方法容易受光照影响的缺点，还能快速准确地提取物体特征。对于临床诊断具有重要的参考意义。
引用
@article{arxiv.2406.18549,
title = {Advancements in Feature Extraction Recognition of Medical Imaging Systems Through Deep Learning Technique},
author = {Qishi Zhan and Dan Sun and Erdi Gao and Yuhan Ma and Yaxin Liang and Haowei Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.18549},
year = {2024}
}
备注
conference