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基于ROI的医学图像聚类算法

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图像获取和存储技术的发展已经促进了大规模图像数据库的飞速发展.我们的日常生活和各个领域每天都有大量的图像产生,例如医学图像(CT图像,ECT图像,核磁共振图像),人造卫星图像和各类数字照片等等,这些图像包含了大量的对人们有用的信息,但是对于用户来说,发现这些潜在的知识是十分困难的.图像挖掘可以自动地从大量图像中发现这些隐含的知识或者模式,它在数据挖掘领域正受到越来越多的重视.图像挖掘不仅仅是数据挖掘简单的扩展到图像领域,它是一个多学科交叉的研究方向,包括计算机视觉,图像处理,图像检索,数据挖掘,机器学习,人工智能和数据库等等. 本文在对图像预处理后,提出了一个新的医学图像聚类方法,它由三部分组成:(1)图像中ROI特征的提取;(2)ROI的聚类;(3)基于ROI聚类的图像聚类.每个ROI的特征都是基于医学图像的特点提出的,而两阶段的聚类则具有图像聚类的通用性。

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来源
《第二十三届中国数据库学术会议（NDBC2006）》|2006年|239-241|共3页
会议地点广州
作者
潘海为; 谢晓芹; 张炜; 李建中;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类影像诊断学;
关键词
图像预处理; 图像数据库; 医学图像; ROI聚类算法; 图像挖掘;

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