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基于近似密度函数的医学图像聚类分析研究

Research on Medical Image Clustering Based on Approximate Density Function

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【作者】 宋余庆谢从华朱玉全李存华陈健美王立军

【Author】 Song Yuqing1,Xie Conghua2,Zhu Yuquan1,Li Cunhua3,Chen Jianmei1,and Wang Lijun1 1(School of Computer Science and Communications Engineering,Jiangsu University,Zhenjiang 212013)2(Department of Computer Science,Changshu Institute of Technology,Changshu 215500)3(Department of Computer Science,Huaihai Institute of Technology,Lianyungang 222005)

【机构】 江苏大学计算机科学与通信工程学院常熟理工学院计算机系淮海工学院计算机科学系江苏大学计算机科学与通信工程学院 镇江212013常熟215500镇江212013连云港222005

【摘要】 针对医学图像数据难以用数学模型来表述和聚类的问题,提出一种基于近似密度函数的医学图像聚类分析方法.该方法采用核密度估计模型来构造近似密度函数,利用爬山策略来提取聚类模式.基于真实的人体腹部医学图像数据集的实验结果表明,该方法可以取得较好的聚类效果.

【Abstract】 It is difficult to represent and cluster medical image data by mathematic model.In order to address this problem,an medical image clustering analysis method based on approximate density function is designed.This method uses kernel density estimation model to construct the approximate density function,and takes hill climbing strategy to extract clustering patterns.Results of experiments show that it can achieve good effect on real human abdomen medical images.

【基金】 国家自然科学基金项目(60572112);江苏省软件与集成电路专项基金项目(苏信软[2005]196)
  • 【文献出处】 计算机研究与发展 ,Journal of Computer Research and Development , 编辑部邮箱 ,2006年11期
  • 【分类号】TP391.41
  • 【被引频次】29
  • 【下载频次】367
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