Kulliyyah of Allied Health Sci., Int. Islamic Univ. Malaysia, Kuantan, Malaysia;
biomedical optical imaging; eye; feature selection; image segmentation; learning (artificial intelligence); medical image processing; neurophysiology; vision; ANN; SCG; artificial neural network; error reduction; feature vectors; optimal features; scaled conjugate gradient; state-of-the art supervised vessel segmentation methods; supervised learning; Accuracy; Artificial neural networks; Feature extraction; Image color analysis; Image segmentation; Retina; Sensitivity; artificial neural network scaled conjugate gradien;
机译:基于Zernike时刻的特征的数字基底图像监督血管分割技术
机译:使用7维特征向量从冠状动脉血管造影图像中分割血管的有监督方法
机译:基于鲁棒混合特征的新型监督性视网膜血管分割方法
机译:具有最小特征的监督船只分割
机译:关于最小时间的船只路由问题。
机译:基于Zernike时刻的特征的数字基底图像监督血管分割技术
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机译:Zweifache stichprobenpruefplaene fuer定性和定量markmale mit minimaler maximaler asN(具有最小极大平均样本数(asN)的定性和定量特征的双重样本计划)。